Брокеры

Алло, биржа, на дворе 27-е апреля, а вы все репу чешете!

Доброе утро уважаемые. Может подскажет кто, сталкиваюсь со странной ситуацией с Альфа Директом, но не могу понять причину. Наверняка у кого-то подобное было?

Есть позиция Ddog на 1100 бумаг, со средней ценой 92.35

Вчера на основной сессии продаю 200 акций и потом ещё 100 акций, все выше средней цены по позиции. Нижняя цена продажи первого стека была 92.56. Верхняя 92.89

В итоге, смотрю сегодня терминал и отчёт по портфелю за вчерашний день.

В терминале (приложении), средняя цена по оставшейся позиции 800 бумаг Ddog снизилась до 91.09 (с 92.35)

В отчёте по портфелю за вчерашний день вижу убыток 900 долларов!

Как такое может быть? Почему проданные 300 акций по средней цене выше безубытка на 0.3 доллара (по идее в них профит 90 баксов), создали убыток по портфелю в 900 долларов? (3 доллара убытка на акцию).

В чем фишка? Как можно продать акции выше цены позиции (при плюсе в позиции как таковом) и при этом оказаться в таком охренительном минусе в 3.25% по проданным 300 акциям?

Министру показали стимулы лицом. Финансовый рынок предложил себя развивать

Профучастники рынка ценных бумаг представили министру финансов предложения по развитию российского рынка. Одной из основных тем было развитие сегмента индивидуальных инвестиционных счетов (ИИС), как существующих, так и новых, с более длинным сроком инвестирования. Также обсуждался вопрос упрощения удаленной идентификации клиентов и стимулирования проведения IPO в России, в частности, освобождение от налога на доходы физических лиц, купивших бумаги.

https://www.kommersant.ru/doc/4792085

 

Паи с отделкой. Перепродажу квартир пустили через ЗПИФ

На росте популярности розничных закрытых инвестиционных фондов (ЗПИФ) небольшие управляющие компании предлагают новые схемы для неквалифицированных инвесторов. В частности, на деньги фонда выкупать недооцененные квартиры на вторичном рынке с последующей косметической отделкой и перепродажей по более высокой цене. В крупных управляющих компаниях говорят о дополнительных рисках таких фондов, а также издержках валютного хеджирования.

https://www.kommersant.ru/doc/4792125

 

( Читать дальше )

Почему в «Открытии» такая большая комиссия на Фортс в сравнении с другими брокерами? Аж целых 10 российских рублей за контракт на самом простом тарифе, который типа для новичков более всего подходит, к примеру в БКС 1 или 3 рубля в зависимости от тарифа, на сайте Финама без пол-литра не разберешься, но вроде 45 или 90 копеек

Сама новость, что Московская биржа ввела рибейты для участников торгов была опубликована на сайте биржи тут, а обсуждение началось на соседней странице тут.

Хотел поделиться своим видением по данной программе, а так же того, что ждать трейдерам дальше.
Многие из участников рынка не знают, что Санкт-Петербургская биржа, ранее листинговала, а чуть позже начала торговлю российскими ценными бумагами.
Но сделано это было не по модели best-execution на американском рынке акций, а была создана исключительно внутренняя ликвидность. Т.е. участник торгов кидая заявку на СПБ не будет перенаправлен на рынок МБ если там лучше цена, а заявка исполнится внутри СПб. Т.е. СПБ не «ворует» ликвидность с МБ, как она это делает по американским акциям.
При этом на бирже СПБ есть Smart Order Router (далее SOR), равно как и подобное же решение есть на стороне Арки (разработчика Квика). Если участник торгов подключит данное решение, то заявки его ритейловых клиентов (использующих условный квик) будут автоматом переадресовываться на ту биржу, где лучше цена. И если цена на СПБ будет лучше, то и мэтчинг будет реализован там.

( Читать дальше )

     С 1 мая 2021 года на рынке акций Московской биржи запускается маркетинговая программа, благодаря которой будет возвращаться участникам половина уплаченной комиссии сверх установленного порога по сделкам клиентов – физических лиц.
     Наш сосайтник Борис Блохин, являющийся директором департамента рынка акций, так и сказал:

     "… Маркетинговая программа стартует совместно с началом продвижения нашего обучающего курса «Путь инвестора». Для получения возврата части комиссии брокер должен разместить на сайте или в мобильном приложении информацию о нашей обучающей программе…"

     Сама программа предполагает движение к развитию финансовой грамотностью среди населения, а так же увеличение и вовлечение большего количества инвесторов в рынок акций Московской биржи. Сама программа будет распространятся на российские и иностранные акции, депозитарные расписки, паи и ипотечные сертификаты участия сделки с которыми происходили на вторичных рынках.
     Срок действия программы будет до 23:50 31 декабря 2022 года. Премии будут рассчитываться по сделкам от имени участника торгов и за счёт его клиентов.

( Читать дальше )

Торги, судя по сайту биржи, вроде как начались. Аж 8 сделок.



В Сбере и Альфе пока глухо.

Осталось всего несколько дней, чтобы подать налоговую декларацию.
Для тех счастливчиков, кто получал дивиденды через InterActiveBrokers и немного знаком с Python, выкладываю несколько строк кода, который приведет (почти) данные из Activity-Annual этого брокера в вид, дружелюбный для переноса в российскую декларацию.

# -*- coding: utf-16 -*-
import os
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as et
import lxml.html as lh
import numpy as np
#%%
path_curencies_rates = os.path.join('..//', 'Market_Data')# folder where data is kept

# RUB against USD and EUR
rub_USD_2020 = 'USD_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx'
rub_EUR_2020 = 'EUR_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx'
# dataframe where indicies are dates of 2020 and columns are rates RUB_USD and RUB_EUR
# all dates of 2020
dates = pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2020')
rub_currencies_rates = pd.DataFrame(index=dates, columns=['EUR', 'USD'])
# USD
df_rub_USD_CBRF = pd.read_excel(os.path.join(path_curencies_rates, rub_USD_2020), index_col=1)
df_rub_USD_CBRF = df_rub_USD_CBRF[['curs']]
# EUR
df_rub_EUR_CBRF = pd.read_excel(os.path.join(path_curencies_rates, rub_EUR_2020), index_col=1)
df_rub_EUR_CBRF = df_rub_EUR_CBRF[['curs']]

rub_currencies_rates.USD = df_rub_USD_CBRF.curs
rub_currencies_rates.EUR = df_rub_EUR_CBRF.curs

# fill empty dates
rub_currencies_rates.EUR = pd.DataFrame.ffill(rub_currencies_rates.EUR)
rub_currencies_rates.USD = pd.DataFrame.ffill(rub_currencies_rates.USD)
<br /><br />#%%
annual_activity_statement = 'Activity-Annual_2020_2020.htm' 
table_name = 'Dividends' # table that contains dividends only
report_full = lh.parse(annual_activity_statement)
parent = report_full.xpath(".//div[contains(text(), '{}')]".format(table_name))[0].getnext()
element = parent.getchildren()[0].getchildren()[0]
html = et.tostring(element)
div_df = pd.read_html(html)[0]
div_df.Amount = pd.to_numeric(div_df.Amount, errors='coerce')
div_df.Date = pd.to_datetime(div_df.Date, errors='coerce').dt.date
div_df = div_df.dropna(subset=['Date'])
div_df = div_df[div_df.Amount.notnull()]

# If nominated in EUR, taxation was NOT applyed 
div_df['Currency'] = np.where(div_df.Description.str.contains('EUR'), 'EUR', 'USD')

div_df['Taxes_paid'] = np.where(div_df.Description.str.contains('EUR'), 0, (div_df.Amount*0.1).round(decimals=2))

eur_rub_dict = rub_currencies_rates.EUR.to_dict()
usd_rub_dict = rub_currencies_rates.USD.to_dict()
# eur_rub_dict
div_EUR = div_df[div_df.Currency=='EUR']
div_EUR['rate_RUB'] = div_EUR['Date'].map(eur_rub_dict)

div_USD = div_df[div_df.Currency=='USD']
div_USD['rate_RUB'] = 0
div_USD['rate_RUB'] = div_USD['Date'].map(usd_rub_dict)#rub_currencies_rates.USD

div_total = pd.concat([div_EUR, div_USD], axis=0)

div_total['RUS_tax'] = div_total.Amount * 0.13
div_total['Taxes_TO_pay'] = ((div_total.RUS_tax - div_total.Taxes_paid) * div_total.rate_RUB).round(decimals=2)

div_total.Taxes_TO_pay.sum().round(decimals=1)

div_total.Description = div_total.Description.str.split(' Cash').str[0]

for i, d in div_total.Date.iteritems():
    ds = d.strftime('%d.%m.%Y')
    div_total.at[i, 'Date'] = ds

#%%
# To fill in field `'ОКСМ'` of Rus Tax Form ISIN will be used, 
# it consists of two alphabetic characters, which are the ISO 3166-1 alpha-2 code for the issuing country. 
# DataBase is `'country_ISO_codes.csv'`
country_codes = pd.read_csv('country_ISO_codes.csv')
country_codes = dict(zip(country_codes['alpha-2'], country_codes['country-code']))

def assign_country_code(name, country_codes):
    '''
    Returns a country numeric ICO code.
    Two first symbols of ISIN represent Country ISO-3166 Alpha Code.
    Parameters:
        name : string, field Description from IBKR report;
        country_codes : dictionary, keys are ISO Alpha Codes, values are corresponding ISO Num Codes.
        
    '''
    if '(' and ')' in name:
        start = name.find('(') + 1
        end = name.find(')')
        isin = name[start : end]
        country_Alpha_code = isin[0:2]
        try:
            country_Num_code = country_codes[country_Alpha_code]
        except Exception as e:
            country_Num_code = name
        
        return country_Num_code
    
    return name

div_total['Country_Num_Code'] = div_total['Description'].apply(assign_country_code, country_codes=country_codes)

#%%
# get all attributes of Rus Tax Form as a list
path_to_form = 'Tax_form_2020_draft_20210419.xml'
tree = et.parse(path_to_form)
root = tree.getroot()
for el in root.iter('ДоходИстИно'):
    for child in el[0:1]:
        attributes_Rus_Tax_Form = list(child.attrib.keys())

# DataFrame Rus Tax Form with indices from div_total
df_rus_tax_form = pd.DataFrame(index=div_total.index, columns=attributes_Rus_Tax_Form)
# fill all fields in with data from corresponing columns
# do some calculations as well
df_rus_tax_form['ОКСМ'] = div_total.Country_Num_Code
df_rus_tax_form['НаимИстДох'] = div_total.Description
df_rus_tax_form['КодВалют'] = np.where(div_total.Currency=='EUR', '978', '840')
df_rus_tax_form['КодВидДох'] = '22' # check it out
df_rus_tax_form['КурсВалютДох'] = div_total.rate_RUB
df_rus_tax_form['ДатаДох'] = div_total.Date
df_rus_tax_form['ДатаУплНал'] = div_total.Date
df_rus_tax_form['ДоходИноВал'] = div_total.Amount
df_rus_tax_form['ДоходИноРуб'] = (df_rus_tax_form['ДоходИноВал'] * df_rus_tax_form['КурсВалютДох']).round(decimals=2)
df_rus_tax_form['КурсВалютНал'] = div_total.rate_RUB
df_rus_tax_form['НалУплИноВал'] = div_total.Taxes_paid
df_rus_tax_form['НалУплИноРуб'] = (df_rus_tax_form['НалУплИноВал'] * df_rus_tax_form['КурсВалютДох']).round(decimals=2)
df_rus_tax_form['НалЗачРФОбщ'] = (df_rus_tax_form['ДоходИноРуб'] * 0.13).astype(int)
df_rus_tax_form['НалогЗачРФОбщ'] = df_rus_tax_form['НалУплИноРуб'].astype(int)

# all data in a xml-object should be str
form_to_export = df_rus_tax_form.applymap(str)

# create a root
income_abroad = et.Element('ДоходИстИно')
tree = et.ElementTree(income_abroad)

# add children with a relevant tag 
# each child has attributes that is a dict representing a row from DataFrame
for i, r in form_to_export.iterrows():
    d = r.to_dict()
    et.SubElement(income_abroad, tag='РасчДохНалИно', attrib=d)    

tree.write('rus_tax_form_experiment.xml', encoding='WINDOWS-1251')

Файлы 

USD_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx
EUR_RUB_exchange_rate_20200101-20201231.xlsx

можно скачать с сайта ЦБ.
Tax_form_2020_draft_20210419.xml — моя 3-НДФЛ, сохраненная из налогового личного кабинета. 
country_ISO_codes.csv — коды стран, файлом могу поделиться.

За критику и правки буду благодарен.

исходные данные: На счету много ликвидных акций и прибыли в рублях, а год только разгорается. 13% лучше отдать в декабре, чем в мае, верно?
Брокер начисляет купоны и дивиденды сразу на текущий счёт в банке. (здесь писал об этом, Альфа ответила, что у неё есть. БКС тоже так делает)

задача: вывести часть прибыли так, что бы брокер не удержал накопленный НДФЛ

решение: 
1) ищем ликвидные облигации по ближайшей выплате купона.
На смарт-лаб можно отфильтровать по этой дате, каждые две недели по какому-нибудь ОФЗ выплаты.

2) покупаем в день отсечки облигации, автоматически с нашего счёта (брокерского) удерживается НКД.
Покупаем за счёт маржинальных средств, т.е. ликвидные акции остаются в залог. (у Альфабанк таких почти 200 на весну 2021)

( Читать дальше )

Зашел сегодня в личный кабинет на сайте брокета ВТБ.
Сформировал отчет по позициям по брокерскому счету.
А в нем вообще нет акций иностранныз компаний, купленных на СПбирже.
Валюта есть, ETF — есть, российские акции — есть.
Пробовал отчет  сформировать по отдельной бумаге из портфеля — тоже пустота.
Сам портфель на странице сайта отбражается правильно, а вот отчет...

Есть коллеги с этим брокером?
Как у вас с отчетом по позициям по акциям с СПБиржи?