Наша нынешняя модель обязательного школьного образования была создана на заре индустриальной эпохи. По мере того как фабрики заменяли сельское хозяйство, а производство все больше выходило за рамки домохозяйств, американское школьное образование XIX века все в большей степени походило фабрики, на которых, в конечном итоге, предстояло работать большинству учащихся.
Звонки и гудки, обозначающие время, когда ученики должны приходить и уходить, утомительная работа, прямые линии и акцент на подчинении и послушании, ряды молодых людей, пассивно сидящих за партами, подчиняясь учителям, учителя, подчиняющиеся директору и так далее – все это было разработано для фабричной эффективности и порядка.
Эпоха воображенияПроблема в том, что мы ушли из Индустриальной эры в Эпоху воображения, но наша система массового образования по-прежнему полностью основана на фабричном стиле. По многим оценкам, в массовом школьном обучении стало еще больше ограничений, чем сто лет назад, и это отнимает у детей больше времени, чем когда-либо в нашей истории. Первый закон об обязательном школьном образовании, принятый в Массачусетсе в 1852 году, требовал от детей возрастом 8-14 лет посещать школу на протяжении всего 12 недель в году, шесть из которых должны были идти подряд. Это кажется почти смешным по сравнению с крадущим детство гигантом, которым стало массовое школьное образование сегодня.
Продолжаю совершенствовать свою базу SQL и автоматизированные средства расчетов.
В июне я написал пост: "Автоматизация — ключ к успешному инвестированию. Python и SQL приходят на помощь❗️", где описал как и зачем я поднял собственный SQL сервер, и какие задачи он мне поможет решить.
Теперь у меня есть собственная база котировок по всем интересующим меня ценным бумагам.
Чтобы упростить себе жизнь в части расчетов параметров облигаций, следующим этапом развития данного направления, конечно, было желание написать свой калькулятор для оценки облигаций. Для этого в SQL базу пришлось добавить новые таблицы, с параметрами облигаций. С ними пришлось покопаться, потому-что не было понимания, какие именно графы мне понадобятся изначально. После нескольких вариациях я нашел оптимальное для себя решение.
Тоже посмотрел на ютубе свежее интервью с Германом Грефом. Он затронул тему образования и проблемы образования в России. Среди прочего он высказал мысль, что будущий успех ребенка не связан с его школьными оценками, а зависит от трех групп мягких навыков (soft skills). (см. с 13 минуты видео).
Что это за навыки?
Социальные навыки - Навыки общения, коммуникации в обществе. Публичные выступления, доведение своей точки зрения до других людей. Умение вести дискуссию. Всё, что дает успех в общении в команде.
Когнитивные навыки - Системность мышления, Креативность, Критическое мышление, Принятие решений.
Эмоциональные навыки — Умение понимать себя, свои эмоции, эмоции других людей, управлять собой, достигать успехов в коммуникации.
Вот пример людей мастерски овладевших всеми этими навыками:
Как и любой исследователь-инвестор, я сталкиваюсь с необходимостью обрабатывать огромное количество различных данных, чтобы принять взвешенное инвестиционное решение.
И одна из самых трудоемких частей работы — это сбор данных, их систематизация и подготовка для работы. Конечно, очень хочется как можно больше автоматизировать данную работу, чтобы тратить на это как можно меньше времени.
Я уже рассказывал, что на самоизоляции осваивал Python, и демонстрировал, что мне удалось написать профессиональный инвестиционный калькулятор, который рассчитывает различные финансовые показатели и сравнивает между собой два актива. Кстати, в последней его версии я добавил возможность учета комиссий и налогов. Это позволяет намного легче сравнивать NET результаты для инвестора, особенно если в стратегии по ДУ есть вознаграждение управляющего за успех, а в ПИФах комиссия за приобретение и погашение паев.
Все первичные данные для сравнения приходилось формировать в ручном режиме — скачивать котировки в файл, потом их обрабатывать, и уже потом считать результаты. И даже немало известная программа
Продолжаю сидеть на самоизоляции и учусь программировать на Python. Написал полноценный калькулятор для сравнения двух любых активов.
Считает такие показатели как:
✅ Ожидаемая доходность
✅ Волатильность
✅ Коэффициент Шарпа для каждого актива
✅ Корреляцию
✅ Бету
✅ Альфу
✅ Долю волатильности исследуемого актива в базовом (удобно для сравнения с индексными фондами или индексами, если их брать в качестве базового актива)
✅ Коэффициент Трейнора
✅ Альфу Дженсена
Можно задать период на котором необходимо произвести расчеты. Строить графики для сравнения.
Когда в беседе с представителем старшего поколения речь заходит об образовании, то всегда в пример нынешнему ставится образование, которое давалось при советской системе. Советская система образования это одна из гордостей того старшего поколения, которому посчастливилось получить не просто диплом о высшем образовании еще в советское время, а настоящее «Образование». На фоне нынешнего упадка современной системы знаний эта гордость оправданна.
Однако, за «самой читающей» нацией скрывались свои проблемы. Проблемы, намного более важные, лежащие в плоскости политического и социального значения – огромный разрыв знаний между основной массой населения и узкой интеллектуальной прослойкой. Эта проблематика досталась советскому режиму по наследству от прошлого времени, когда структура общественного строя носила полуфеодальный характер. В настоящее время эта проблема не только не решена, но еще более усугубилась в связи с возросшей сложностью знания.
Я написал два поста про волатильность в рамках тем по развитию финансовой грамотности. Я показал, что ценовую волатильность можно измерять с помощью показателя Average True Range (ATR) и с помощью него неплохо можно выставлять ордера на ограничения потерь (stop loss). Полезно тем, кто активно торгует.
Второй показатель волатильности — это стандартное (среднеквадратичное) отклонение. Применяется для показателей доходности актива и удобен при составление своего портфеля и его последующей оптимизации. (Кстати, на встречи в прошлую субботу в рамках вебинара из курса ТРИ КИТА ИНВЕСТИЦИЙ, я как раз показывал как с помощью Excel можно искать оптимальный портфель для себя, зная доходность и волатильность. В эту субботу я покажу как использовать бету для составления собственного портфеля и как его оптимизировать, а также поговорим о пассивных и активных стратегиях управления портфелем. Кому интересно научиться инвестировать на уровне профессионала — присоединяйтесь. Действует скидка❗️