Избранное трейдера Александр
Показывает акции на которых идут большие объемы на покупку/продажу.
Делаем сортировку по капитализации и смотрим акции в топе, далее заходим в терминал и принимаем решение входить в лонг или шорт по акции.
Одно из самых обсуждаемых событий среди инвесторов за последние несколько лет — противостояние AMD и Intel в борьбе за господство на рынке процессоров. Кто из них круче, сказать сложно, и поэтому мы посмотрели фундаментальные цифры обеих компаний.
Фундаментальные показатели
Финансовое здоровье
Это один из ключевых показателей, указывает на проблемы с долгами или их отсутствие. На скриншоте видно, что AMD имеет большое преимущество по показателям Cash-to-Debt (отношение наличных денег на балансе к обязательствам), 4,31 против 0,88, Equity-to-Assets (акционерный капитал), 0,65 против 0,53, и Debt-to-Equity (отношение долга к акционерному капиталу), 0,08 против 0,45.
Это говорит о том, что компания не испытывает проблем с долгами и кризис ей не страшен. Intel хоть и уступает в этом сравнении, но эти показатели примерно равны среднему значению по всему сектору полупроводников.
В статьях 15-18 мы разобрали основные спреды по волатильности. В которых стратегии строятся из опционов с одной датой исполнения.
То есть стоимость спреда по волатильности — это функция цены базового актива при экспирации.
Если спред состоит из опционов с разными датами экспирации, то его стоимость можно определить только после экспирации обоих опционов.
Стоимость такого спреда зависит не только от стоимости базового актива при экспирации краткосрочного опциона, но и от того где будет цена базового актива в дату экспирации долгосрочного опциона.
Временные спреды (календарные, горизонтальные) - состоят из опционов с одной ценой исполнения, но дата исполнения которых истекает в разные месяцы.
Привет! Бегло полистал SL и обнаружил, что книжные обзоры делятся на 2 типа – инвесторские и хардкорное алго (HFT и опционы). Промежуточный вариант попытаюсь закрыть данным постом. По уровню сложности книги в обзоре находятся между зубодробительной подборкой от Eugene Logunov https://smart-lab.ru/blog/534237.php и приятным чтивом по фундаментальным стратегиям.
1) Lasse H. Pedersen – Efficiently Inefficient
Отличная книга и №1 по соотношению польза/сложность. Автор показывает, как кванты тестируют и отбирают стратегии в портфель. Условно ее можно разделить на 4 части: арбитраж, факторные стратегии, глобал макро и технические моменты запуска и финансирования фонда. HFT и опционные стратегии упоминаются вскользь. Наверное, книга подойдет и для совсем начинающих, т.к. все метрики (вплоть до волатильности) и базовые концепции раскрываются с 0.
LHP – один из боссов крупного хедж фонда в Гринвиче, но в отличие от Далио или Дракенмиллера, еще и хардкорный академик. Поэтому в книге любое утверждение подтверждается ссылками, а для глубокого погружения есть отличный список первоисточников. Понятно, что никаких секретов своего работодателя LHP не раскрывает, но профильные главы для меня оказались полезными в плане идей + отсылки туда, где копать глубже.
Добрый день, друзья!
Мой пост об отчетах 10-K, 10-Q и 8-K американских эмитентов (https://smart-lab.ru/blog/677043.php) вызвал достаточно большой отклик среди Смарт-Лабовцев (68 ⭐️ + 326 ❤️). Поэтому выполняю своё обещание и рассказываю о методике анализа отчетов 8-К, которая в прошлом году принесла мне 50% годовых в долларах США (https://smart-lab.ru/blog/668157.php).
Внимание: лонгрид. Если у Вас в данный момент нет возможности на 15 минут сосредоточиться на изучении достаточно сложной информации – лучше добавить пост в избранное и вернуться к его прочтению позже.
В прошлый раз мы пришли к выводу о том, что отчеты 10-K содержат только прошлые данные, в силу чего информация, отражённая в них, уже заложена в текущие котировки акций. А с учётом того, что изучение формы 10-K является достаточно трудоёмким процессом, то для частного инвестора эта форма теряет всякий смысл.
Выводы
1. В общем рейтинге с учетом всех рынков первое место занял метод усредняющий три прогноза: г-на Твардовского, г-на Механизатора и экспоненциальный.
2. Подход г-на Твардовского с подобранным мной множителем подтвердил свою прогнозную силу на различных рынках. Для российского рынка акций и фьючерсов данный метод оказался наилучшим. Для commodities, индексов и американских акций этот подход вошел в тройку лучших. Для дневного таймфрейма подход г-на Твардовского оказался самым точным для выбранной группы из пяти активов.
3. Экспоненциальный метод также доказал свою полезность, заняв третье место в общем рейтинге. Для американских акций прогнозы в рамках данного подхода оказались самыми точными.
4. Подход г-на Механизатора с выбранным мной множителем уступил лидерские позиции другим методам, но оказался полезен при совместном использовании с другими способами .
5. Для часового таймфрейма популярные подходы Parkinson, Yang-Zhang, Rogers-Satchell и Garman-Klass в большинстве случаев оказались хуже даже базового метода расчета исторической волатильности. Впрочем, для дневного таймфрейма показатели этих методов (в частности, подхода