Тест портфеля акций тинькофф

Тинькофф Инвестиции Урок 6

Из Урока 6 обучения Тинькофф Инвестиции мы узнаем как собрать портфель, чем хороший инвестиционный портфель отличается от плохого и нужно ли искать идеальный портфель, по каким принципам разумно строить инвестиционный портфель, чтобы зарабатывать и не терять деньги, а также как управлять инвестиционным портфелем.

Урок 6. Ответ на вопрос 1

Вопрос: В долгосрочной перспективе наибольшую доходность в среднем дает рынок акций, но и риск выше. Это значит, что:

Ответ : Часть портфеля стоит держать в акциях, если инвестор вкладывается надолго и/или готов к риску.

Урок 6. Ответ на вопрос 2

Вопрос: Инвестиционный портфель Николая разделен между акциями Газпромнефти, Лукойла, Роснефти и облигациями Альфа-банка. Что думаете о таком портфеле?

Ответ : Так себе: он плохо диверсифицирован.

Урок 6. Ответ на вопрос 3

Вопрос: Максим инвестирует, чтобы через 5 лет построить дом. Свою готовность к риску он оценивает как среднюю: если портфель временно подешевеет на 20%, он это нормально перенесет, но более сильное падение стоимости портфеля неприемлемо. Какой инвестиционный портфель из предложенных ему подходит лучше всего?

Ответ : Облигации — 50%, акции — 50%.

Урок 6. Ответ на вопрос 4

Вопрос: А теперь давайте поможем Анне. Она инвестирует, чтобы обеспечить себе финансовую независимость через 20 лет — создать крупный капитал и жить на доход от него. Она согласна на высокий риск, потому что она хочет доходность заметно выше инфляции. Анна уверена, что в случае кризиса падение портфеля на 40-50% ее не испугает. Какой портфель из предложенных может ей подойти?

Ответ : Акции — от 70% до 100% портфеля, облигации — до 30%.

Подарочные акции за Урок 6 Тинькофф Инвестиции

За изучение «Урока 6» мне в подарок от Тинькофф Инвестиции дали акции ВТБ — 10000 шт, общей стоимостью

Источник

Тест портфеля акций тинькофф

Расширенные фильтры для быстрого и точного поиска ценных бумаг

Перейти в скринер

Открыть счет

Все, что нужно для анализа рынка акций

Более 30 метрик для сравнения

Мультипликаторы, фундаментальные и технические показатели, исторические данные

Готовые скринеры от аналитиков Тинькофф

Лучшие идеи для различных стратегий инвестирования

Удобный способ отслеживания рынка акций

Теперь вся информация помещается на одном экране

Инвестируйте с пользой для портфеля

Поиск недооцененных компаний и сравнения конкурентов между собой

Сравнения целых стран и секторов экономик

Большое количество фильтров и сортировок для взвешенных решений

Для инвестиций нужен брокерский счет

Заполните заявку онлайн

Откроем счет за 5 минут

Если биржа закрыта, то откроем счет на следующий торговый день

Привезем все документы

Если вы клиент Тинькофф, то подписать документы можно онлайн

Источник

Что недоговаривают Тинькофф Инвестиции. Вытаскиваем все данные по портфелю через API в большую таблицу Excel

Однако, когда инвестиции приобретают серьёзный характер, инвестору нужны точные и подробные данные по его портфелю, в частности, для оценки эффективности инвестирования. И вот здесь с приложением возникают неоднозначности.

Описание проблемы

Рассмотрю на примере своего портфеля (не ИИС) в мобильном приложении. (С даты публикации приложение может обновиться).

На главном экране видим ободряющие значения:

У меня здесь сразу возникают вопросы:

Каким образом была посчитана эта зелёная сумма и 12,21%? Причём, несколько дней назад у меня было что-то около +17%, потом я зафиксировал одну бумагу с профитом, стоимость портфеля почти не изменилась, а вот этот зелёный «общий процент» сразу упал до 12,21.

Мой портфель почти полностью в иностранных бумагах и USD. Каким образом это было переведено в рубли: по курсу ЦБ или по рынку?

Сколько от этой суммы у меня реально останется после уплаты налогов и комиссий, если я продам весь портфель и выведу деньги?

Заходим в раздел Портфельная аналитика, и находим там уже другие значения:

Почему на главной странице было +955 644, а здесь почти на 2 миллиона больше?

Кстати, здесь уже можно посмотреть результаты за год, приложение выводит сумму, но не процент.

Пока всё выглядит весьма оптимистично, открываю профиль в Пульсе.

Вот это результат! Посмотрим по-подробнее.

Здесь приведены результаты по месяцам. За 4 месяца текущего года +6,67%, а если посмотреть на 2020 год, там у меня +31,41%. Для сравнения, если не ошибаюсь, S&P 500 за 2020 год вырос на 16,26%. Не совсем понимаю, как я мог его так обогнать, если только дело не в курсовой разнице. В любом случае, это не вяжется с обозначенными на главном экране +12,21% за всё время, т.к. 2019 и 2018 года тоже зелёные. В общем, не понятно, как и в какой валюте они считают, надо разбираться.

Поиск решения

Чтобы внести больше ясности в процесс инвестирования, сделать этот процесс более осознанным, мне нужно:

Разобраться, как вычисляются значения, отображаемые в мобильном приложении

Выяснить реальные показатели эффективности портфеля

Узнать общие суммы налога и комиссий, которые я уплатил за всё время

Вычислить сумму, которую я могу вывести со счёта, после уплаты налогов при продаже портфеля

Это особенно актуально в свете того, что портфель у меня, в основном, валютный, а налог считается в рублях относительно официального курса на день покупки актива. Поскольку я начал покупать бумаги несколько лет назад, когда USD был гораздо дешевле, налог при фиксации прибыли может оказаться огромным сюрпризом и съесть существенную часть отображаемой на главном экране суммы.

Собрать все возможные данные по портфелю и визуализировать их в удобной для меня форме, такой как таблица Excel, с которой я смогу дальше работать средствами самого Excel или Google Sheets.

Есть вариант пытать персонального менеджера и службу поддержки, но переписка с ними бывает утомительна, и они не помогут с визуализацией данных. Лучше написать программное средство, чтобы формировать результат в удобной для меня форме и делать это автоматически.

Проблема только в том, что я не программист и с банковскими API раньше не работал. Видимо, пришла пора попробовать.

Знакомство с API

Находим официальную страницу Open API от Тинькофф:

На странице предлагаются SDK: Java, C#, Go, NodeJS.

Приведены и неофициальные: Python @daxartio,Python @Awethon, Python @Fatal1ty, PHP, Ruby.

Ничего из того, что я умею. В основном, я делал DIY проекты на Arduino-подобных контроллерах с WiFi, проектировал и заказывал для своих электронных устройств печатные платы, делал небольшие одностраничные WEB-интерфейсы и телеграм-боты для взаимодействия с этими устройствами. Т.е., в основном я работал с железом и писал прошивки на Arduino Wiring (на основе C++).

Из представленного списка мне больше всего импонировал Python, я писал на нём что-то на уровне print(‘Hello World’) и давно хотел познакомиться поглубже. Поэтому, я решил, что буду делать проект с Тинькофф API на Python.

Это сильно помогло мне продвинуться на начальном этапе: понять, как получать данные с API.

Если коротко, работает это так:

Устанавливаем и настраиваем его на своей машине

Устанавливаем через PIP библиотеку tinvest

Открываем редактор кода, например Idle, импортируем установленную библиотеку:

Создаём объект для дальнейшей работы с API:

В my_token выше подставлем свой API key, который получаем в личном кабинете брокера.

Я не стал пробовать в демо-счёте, сразу указал API своего реального портфеля.

Создаём объект с позициями портфеля:

positions = client.get_portfolio() Это сложный массив, который содержит информацию по каждой бумаге.

Создаём объект с операциями. Здесь указывается дата начала инвестирования и текущая дата в определённом формате.

operations = client.get_operations(from_=account_data[‘start_date’], to=account_data[‘now_date’])

Получаем рыночные курсы валют (понадобятся для дальнейших расчётов):

course_usd = client.get_market_orderbook(figi=’BBG0013HGFT4′, depth=20

course_eur = client.get_market_orderbook(figi=’BBG0013HJJ31′, depth=20)

И чтобы в нашей будущей таблице появились не только бумаги, но и валюты кэшем, запросим и их тоже:

for pos in positions.payload.positions:

ecxelFileName = ‘tinkoffReport_’ + today + ‘.xlsx’

Так, на этом этапе, у меня получилась небольшая программка, создающая таблицу с базовой информацией по бумагам, получаемой по API, а именно:

Наименование, тикер, валюта бумаги, количество бумаг, средняя цена покупки, ожидаемая выручка.

Из имеющихся данных простой арифметикой высчитывались: текущая рыночная цена одного лота и суммарная стоимость всей позиции.

Писалось всё в Idle, выглядело как-то так: (НЕ ПОВТОРЯТЬ!)

НЕ ПОВТОРЯТЬ

Подглядывая в проекты других разработчиков на Python, я тогда ещё мало что понимал, но было очевидным, что их проекты пишутся совсем по-другому, и мне придётся менять структуру в корне.

Я решил переписать всё заново, как положено, и в более удобной среде разработки.

Знакомство с Python

В качестве более продвинутой среды, ребята с работы посоветовали PyCharm.

С ним дело пошло гораздо продуктивнее, среда автоматически дрессирует писать в соответствии с PEP8 (стандарт оформления кода).

Общие знания по Python я брал из своего любимого справочника: https://www.w3schools.com/

Просто прошерстил все его статьи по питону сверху вниз, и потом периодически обращался за подробностями.

Вообще, чисто субъективно, мне этот язык сразу понравился. Порадовала краткость путей решения задач. Сложилось впечатление, что если просто нужно, чтобы что-то заработало, оно здесь заработает в два счёта, без лишних заморочек. Гуглится всё элементарно, по крайней мере, на моём уровне сложности. Чаще всего, решения находил на https://stackoverflow.com/

Структура программы

Структура таблицы

— Позиции

В левой части таблицы выводится информация по текущему портфелю:

Параметры (базовые, из API):

Параметры, посчитанные на основе базовых:

Сразу после блока с рыночными ценами, располагается самый сложный, с точки зрения расчётов, блок: стоимость активов по ЦБ и расчёт ожидаемого налога при продаже.

Сложность в том, что бумага могла приобретаться частями, в разные дни, а могла частично продаваться. Здесь действует такое правило, что первой продаётся та бумага, которая первой покупалась.

Чтобы решить эту задачу, я придумал сделать для каждой позиции упорядоченный список (массив). Программа пробегает по всем операциям покупки, находя операции с figi данной бумаги, и каждая покупка добавляет в список количество ячеек, соответствующее количеству приобретённых бумаг. Каждая ячейка содержит значение, соответствующее цене покупки в рублях по курсу ЦБ на дату операции. А каждая продажа удаляет нужное количество ячеек из начала списка. Затем считается среднее значение по оставшимся ячейкам, так получается средняя цена покупки в рублях по курсу ЦБ.

Был небольшой подвох, связанный с тем, что в списке операций от Tinkoff API есть не только выполненные, но и нулевые операции, которые пришлось отсеивать.

Чтобы API ЦБ РФ не решил, что мы его ддосим, я поставил небольшую задержку. В итоге, всё считается как надо, но этот этап обрабатывается ощутимо медленно. Чтобы обработались мои 15 позиций и 430 операций, приходится ждать около 1 минуты.

Наверняка это можно как-то оптимизировать, но, в принципе, мы не торопимся.

Разобравшись с самым сложным этапом, можно составить следующие колоночки:

— Операции

Справа от раздела с позициями, выводим колоночки со всем типами операций, которые может нам предоставить Tinkoff API. Их много, на один скриншот не влезают, но на большом мониторе помещается:

Под каждой колоночкой считается сумма. Это как раз то, что нам не покажет брокер. И здесь есть кое-что интересное.

Теперь мы можем сравнить сумму внесённых средств и сумму выведенных (в переводе на рубли по курсу ЦБ)

Ещё можно посчитать сумму всех купонов и дивидендов, а также, внимание:

все комиссии, уплаченные брокеру, и все налоги, удержанные брокером!

Итак, вот мы получили и разложили перед глазами все имеющиеся данные.

Теперь можно сделать из них выводы.

— Аналитика

Я впихнул этот маленький раздел прямо под таблицей с позициями.

Кстати, что касается дат, я не учитывал часовые пояса, и это может где-то выплыть.

Кстати, из-за появления в портфеле позиции «Сегежа» в первый день после IPO программа не могла выполниться и выдавала ошибку. На следующий день по бумаге с API стали приходить нормальные данные и программа снова заработала.

Если что, форма W8BEN, у меня, на данный момент, по некоторым причинам, не действует.

Итого, в российский бюджет я уже уплатил 117 631 руб, и, как было посчитано выше, мне предстоит уплатить ещё порядка 207К, если я зафиксирую портфель сейчас.

В общем-то, это пока всё, что я сделал.

Заключение

Зато, мы разобрались, откуда получаются значения, приводимые в клиентском приложении.

Также, мы узнали суммы комиссий и налогов, как уплаченные, так и ожидаемые.

Нашли реальную сумму, которую сможем вывести со счёта при фиксации портфеля, после удержания налогов.

А главное: получили возможность одним кликом собирать все данные по портфелю со всеми операциями в одну большую таблицу Excel, с которой дальше можем работать средствами самого Excel, можем экспортировать в Google Sheets, или просто сохранить как архив для анализа в будущем.

Это мой первый проект на Python и первая публикация на Хабре.

Надеюсь, информация окажется полезной для улучшения взаимодействия с приложениями Тинькофф, работы с API и разработки подобных программ, а также поспособствует более осознанному инвестированию, а следовательно, повысит ваше благосостояние. Благодарю, что дочитали до конца.

Источник

Как тестировать портфель на исторических данных

Разбираемся в Portfolio Visualizer

Исторические данные — верный друг инвестора.

Они позволяют оценить эффективность выбранной стратегии и при необходимости оптимизировать ее.

Конечно, результаты в прошлом не гарантируют их повторения в будущем, но такое тестирование позволяет оценить эффективность и выявить недостатки портфеля на основе различных метрик: средняя доходность, волатильность, максимальные просадки и т. д. А еще сопоставить его с бенчмарками — индексами, выступающими эталоном.

Для этих целей я использую Portfolio Visualizer — это сервис, в котором можно смоделировать и протестировать любую корзину активов, состоящую из акций, облигаций и ETF. Сервис бесплатный и не требует регистрации. В статье пошагово разберем его функции и проанализируем пробный портфель.

А что с российскими эмитентами?

Сервис Portfolio Visualizer отражает данные для ценных бумаг и фондов, котирующихся на американских биржах. Соответственно, из российских компаний будут представлены лишь те, у которых есть листинг в США или АДР — американские депозитарные расписки на свои акции. Сейчас таких компаний 16:

Кроме того, Portfolio Visualizer отображает ряд фондов на российский рынок, в частности: iShares MSCI Russia ETF (ERUS) — корзина индекса MSCI и VanEck Vectors Russia Small-Cap ETF (RSXJ) — российские компании малой капитализации.

Обзор сервиса

У Portfolio Visualizer 6 разделов, предназначенных для всесторонней профессиональной оценки любого набора активов. В этой статье мы рассмотрим только одну из функций сайта — Backtest Portfolio, анализ портфеля на исторической дистанции.

Для полноты картины упомяну другие 5 разделов, представленных на сайте:

В разделе Backtest Portfolio — ретроспективный анализ портфеля — есть три функции:

Как инвестировать в акции и не прогореть

Тестирование на исторической дистанции

Итак, нас интересует страница Backtest Portfolio. В верхней части есть поля, в которых задаются параметры тестирования, а ниже — еще четыре колонки с полями: в первой вводятся тикеры нужных нам инструментов, а в остальных — их пропорции для каждого из тестируемых портфелей. Всего мы можем создать и сравнить между собой максимум 3 портфеля за раз.

В качестве примера разберем два портфеля и сравним их с бенчмарком — индексом S&P 500.

Первый набор активов будет воплощать всепогодную стратегию Рэя Далио. Его можно выбрать из списка стандартных портфелей на сайте, чтобы не вводить тикеры самостоятельно. Для этого нажимаем на шестеренку рядом с названием Portfolio #1 и выбираем из выпадающего списка нужный — Ray Dalio All Weather. Поля автоматически заполнятся тикерами ETF на соответствующие классы активов в нужных пропорциях.

Фонды и их распределение во всепогодном портфеле

Второй портфель составим индивидуальный — его не будет в выпадающем списке, поэтому введем тикеры вручную. Возьмем для примера оптимизированный портфель, который я рассматривал в своей статье про дивидендных аристократов.

Портфель 80/20 из дивидендных аристократов с ИТ-сектором

Теперь в верхней части страницы задаем параметры тестирования.

Time Period — временное деление по годам ( Year-to-Year ) или помесячно ( Month-to-Month ) с возможностью задать конкретный месяц в году, с которого начинается исчисление. Выбираем первый вариант.

Start Year — выбираем из списка год, с которого начинается отсчет. Сервис позволяет производить анализ с 1985 года. Поставим для примера 2010, то есть оцениваем поведение наших портфелей за последнее десятилетие.

End Year — конечный год рассмотрения. Ставим текущий — 2020.

Include YTD — включаем ли мы в расчет дни с начала месяца по сегодняшнюю дату для результатов в 2020 году. По умолчанию стоит No, то есть не берем в расчет прошедшие с начала месяца дни.

Cashflow — будем ли мы периодически вносить какие-то суммы или выводить деньги со счета. При выводе средств можно настроить снимаемую сумму в абсолютном выражении или в процентах. Для нашего теста оставляем поле пустым — мы ничего не вносим и не выводим.

Display Income — задаем, учитывать ли в расчетах ожидаемый дивидендный доход. Если берем их в расчет, то нужно выбрать, как поступать с дивидендами: реинвестировать или нет. В нашем тесте не будем принимать дивиденды во внимание и посмотрим, как происходил ценовой рост активов.

Benchmark — выбираем бенчмарк, то есть образец, с которым сопоставляются наши портфели. Будем ориентироваться на индекс S&P 500. Бенчмарк можно задать через тикер, а также выбрать из предложенных: Vanguard 500 Index Investor (VFINX) или равновесный вариант Vanguard Balanced Index Inv (VBINX). Выбираем первый из них — взвешенный по капитализации.

Portfolio Names — по умолчанию портфели будут называться Portfolio 1, Portfolio 2 и Portfolio 3. Если выбрать значение Custom, то появятся поля, где можно задать имя каждому из портфелей.

После того как все параметры заданы, нажимаем кнопку Analyze Portfolios — анализировать портфели.

Источник

InvestQuest

В данной теме предоставлены ответы на обязательное тестирование для неквалифицированных инвесторов. Подходят не только для Tinkoff, но и для других брокеров.

C 1 октября 2021 года инвесторы, которые планируют впервые использовать некоторые финансовые инструменты, должны будут сначала пройти короткое тестирование. Оно подтверждает, что инвестор адекватно оценивает риск конкретного финансового инструмента и осознает свою ответственность.

Это тестирование относится только к неквалифицированным инвесторам — оно не отменяет статус квалифицированного и не меняет требования, которые нужно соблюдать, чтобы такой статус получить. Просто инструменты, которые раньше были доступны неквалифицированным инвесторам, теперь станут чуть недоступнее — а то, что было только для квалов, остается только для квалов.

На первую часть вопросов отвечать необязательно, поэтому даны ответы на второю часть «Знания»

Выберите верное утверждение в отношении структурных облигаций:

Маржинальная торговля (Необеспеченные сделки)

Маржинальная торговля – это:

Акции не включенные в котировальные списки

Вы получили убытки от совершения сделок с акциями. Возместят ли Вам Ваши убытки?

Облигации со структурным доходом

Выберите верное утверждение относительно рыночной стоимости облигации со структурным доходом, который зависит от цены определенной акции.

Фьючерсы и опционы (Производные финансовые инструменты)

Вы продали опцион на покупку акций. Ваши потенциальные убытки:

Источник