Тренд

На этой неделе одни компании пробили исторический максимум (Мосбиржа и др.),
другие — пробили локальное дно с 01 01 2023г (ФосАгро, Евротранс, Газпром и др.).
Мосбиржа есть в портфелях (одна из ключевых акций).
ФосАгро в портфеле давно нет (в 2024г не держу).
Газпрома в портфелях уж много лет нет.
Евротранса в портфелях никогда не было.

Какие тренды сильные.
Одна из моих таблиц
(основные цифры скачиваются on line из QUIK по DDE серверу).

Фильтрую компании и те, которые проходят фильтры, попадают в портфель.

В этом посте — только про фильтр силы тренда.

Все компании оценил в % (с 01 01 2023 до 09 06 2024):
100% акция на максимуме
0% акция на минимуме.
Этот % указан в столбце 
рост с min до max (%)

Более 80%  — один из фильтров
(сильные тренды).
Выделил такие компании зелёным фоном.

🟢 Покупаем акции

🟢 #SPY #RSP #QQQ #IWM опять выше ключевых средних. Пятничная распродажа сменилась бычьим трендом

🟢 50% акций выше 50 дневной SMA — позитивно, если учесть слабую неделю

Хотел бы обсудить следующую стратегию по тому как иметь доход в акциях США. 

Берём индикатор количества акций выше Daily SMA 200 и:

1. Всякий раз, когда значение выше 80%: Продаём $UPRO и, возможно, шортим $SPXS

2. всякий раз когда значение ниже 20%: и покупаем $UPRO

Прошу написать в комментариях, почему мне не видать успеха и денег с такой стратегией.

#Совкомфлот
По дневным


«Деревья не растут до небес», как говорится.
Стараюсь держать в портфелях
фундаментально сильные акции с растущими трендами.

Как я писал в чатах,
в этом году продал акции Совкомфлота,
заработав на них 150% за год
(около 14% портфелей было в Совкомфлоте).

Улеглись эмоции по поводу включения Совкомфлот в SDN лист США и
арестом танкеров, принадлежащим иностранным партнёрам Совкомфлота.
Конечно, Совкомфлот останется прибыльным, найдут как обойти проблемы.
Но вырастут расходы и риски, уменьшится прибыль.

Совкомфлот в 2024г. просто хуже рынка.
Когда продавал (месяц назад), думал, что вялый тренд в Совкомфлоте в 2024г. может продолжиться.

С уважением,
Олег 

Недавно мы начали исследовать поведение акций, отклоняющихся от скользящих средних. Мы нашли самые трендовые бумаги и потенциальные сигналы на коррекцию. Проведём аналогичное исследование по Индексу МосБиржи.

SMA, или скользящая средняя — это запаздывающий индикатор, на графике он представлен дополнительной линией. Значение считается путём усреднения цены бумаги за выбранный период (например, SMA21 — за 21 день). Скользящие средние сглаживают краткосрочные колебания цен, чтобы оценить общие тренды, а также помогают найти потенциальные точки входа и выхода из позиции.

О трендах

Мы взяли данные по Индексу МосБиржи с момента его появления в ноябре 1997 года, и начали считать значения простых скользящих средних (SMA) с 3 августа 2008 года — за 21, 50 и 200 дней. Конечная точка расчётов — 14 марта 2024 года. Всего получилось 6400 сессий.

И вот что сообщили скользящие средние:

• SMA21. Выше данной кривой индекс был 60,2% времени.
• SMA50. Выше данной скользящей средней индекс был 63,4% времени. В среднем каждый период пребывания индекса выше SMA50 длился 189 дней.

В мире финансовых рынков инвесторы и трейдеры постоянно ищут методы для эффективного анализа и прогнозирования движения цен активов. Рассмотрим один из методов, который дают скользящие средние.

Скользящие средние — это запаздывающий индикатор, являющийся результатом усреднения цены бумаги за выбранный период, например 50 дней. На графике он представлен дополнительной линией или линиями.

Эти индикаторы не только помогают сгладить краткосрочные колебания цен для лучшего понимания общих трендов, но и служат важным инструментом для идентификации потенциальных точек входа и выхода из рынка.

С помощью скользящих средних можно проводить разносторонний анализ в зависимости от цели трейдера. Мы решили сосредоточиться на ценовых разрывах между скользящей средней и ценой.

Как производили расчёты

Для наблюдения мы взяли все 49 компонентов индекса МосБиржи и рассчитали простые скользящие средние за 50 дней — SMA50. Начальной датой наблюдения является 17 марта 2015 года.

Так как объём данных большой и для расчетов потребуется анализ временных рядом, мы несколько упростили исследование и внесли несколько вводных допущений: