Меню

Скрипт таблицы для статистики

Статистика для таблиц, оптимизированных для памяти

Применимо к: SQL Server (все поддерживаемые версии) База данных SQL Azure

Оптимизатор запросов использует статистику о столбцах для создания планов запросов, которые повышают производительность запросов. Статистические данные собираются из таблиц в базе данных и сохраняются в метаданных этой базы.

Статистические данные создаются автоматически, но также могут быть созданы вручную. Например, статистика создается автоматически для ключевых столбцов индекса при создании индекса. Дополнительные сведения о создании статистики см. в разделе Statistics.

Табличные данные обычно с течением времени изменяются по мере вставки, обновления и удаления строк. Это означает, что статистику необходимо периодически обновлять. По умолчанию статистика по таблицам обновляется автоматически, когда оптимизатор решит, что она могла устареть.

Замечания по статистике для оптимизированных для памяти таблиц.

Начиная с версии SQL Server 2016 и в База данных SQL Azureавтоматическое обновление статистики поддерживается для оптимизированных для памяти таблиц, если используется уровень совместимости базы данных не ниже 130. См. раздел Уровень совместимости инструкции ALTER DATABASE (Transact-SQL). Если в базе данных есть таблицы, которые были созданы ранее с использованием более низкого уровня совместимости, статистику необходимо обновить один раз вручную, чтобы затем ее обновление могло происходить автоматически.

Для скомпилированных в собственном коде хранимых процедур планы выполнения запросов в процедуре оптимизируются при компиляции процедуры, которое производится во время ее создания. Они не перекомпилируются автоматически при обновлении статистики. Таким образом, таблицы должны содержать показательный набор данных на момент создания процедур.

Скомпилированные в собственном коде хранимые процедуры можно перекомпилировать вручную с помощью процедуры sp_recompile (Transact-SQL). Кроме того, они перекомпилируются автоматически, если база данных переводится в режим «не в сети», а затем возвращается в режим «в сети», либо если произошла отработка отказа базы данных или перезапуск сервера.

Включение автоматического обновления статистики в существующих таблицах

При создании таблиц в базе данных с уровнем совместимости не ниже 130 автоматическое обновление включается для всех статистических данных по этим таблицам — никаких дополнительных действий не требуется.

Если в базе данных есть оптимизированные для памяти таблицы, которые были созданы в более ранней версии SQL Server или с использованием более низкого уровня совместимости, чем 130, статистику необходимо обновить один раз вручную, чтобы затем ее обновление могло происходить автоматически.

Чтобы включить автоматическое обновление статистики для оптимизированных для памяти таблиц, созданных с использованием более низкого уровня совместимости, выполните указанные ниже действия.

Измените уровень совместимости базы данных. ALTER DATABASE CURRENT SET COMPATIBILITY_LEVEL=130

Вручную обновите статистику для таблиц, оптимизированных для памяти. Ниже приведен пример скрипта, выполняющего эти действия.

Вручную перекомпилируйте хранимые процедуры, скомпилированные в собственном коде, чтобы можно было использовать обновленную статистику.

Одноразовый скрипт для обновления статистики. Для оптимизированных для памяти таблиц, созданных с использованием более низкого уровня совместимости, можно однократно выполнить следующий скрипт Transact-SQL, чтобы обновить статистику для всех оптимизированных для памяти таблиц и обеспечить ее дальнейшее автоматическое обновление (предполагается, что для базы данных включен параметр AUTO_UPDATE_STATISTICS):

Проверка включения автоматического обновления. Приведенный ниже скрипт проверяет, включено ли автоматическое обновление статистики для оптимизированных для памяти таблиц. По завершении выполнения приведенный выше скрипт возвращает 1 в столбце auto-update enabled для всех объектов статистики.

Рекомендации по развертыванию таблиц и процедур

Чтобы убедиться в том, что оптимизатор запросов имеет актуальную статистику при создании планов запросов, развертывайте оптимизированные для памяти таблицы и скомпилированные в собственном коде хранимые процедуры, получающие доступ к этим таблицам, в четыре этапа.

Убедитесь в том, что база данных имеет уровень совместимости не ниже 130. См. раздел Уровень совместимости инструкции ALTER DATABASE (Transact-SQL).

Создайте таблицы и индексы. Индексы необходимо указывать как встроенные в инструкциях CREATE TABLE .

Загрузите данные в таблицы.

Создайте хранимые процедуры, обращающиеся к таблицам.

Создание скомпилированных в собственном коде хранимых процедур после загрузки данных гарантирует то, что оптимизатор имеет доступ к статистическим данным для оптимизированных для памяти таблиц. Это обеспечит формирование эффективных планов запросов при компиляции процедуры.

Источник



Статистика Excel для SEO и анализа данных

Сегодня практически каждый понимает, что нет таких данных, которые было бы невозможно получить. Чтобы получить данные по сайту, используются бесплатные инструменты или тратятся огромные суммы денег на платные инструменты, чтобы получить еще больше информации. Неважно какую информацию вы ищите, вы точно ее найдете и вопрос лишь в том — бесплатно или за деньги.

У всех инструментов есть кое-что общее — это кнопка «Экспорт». Возможно, это самое важное свойство всех инструментов. Сэкспортировав данные в Excel, специалист может сортировать и фильтровать их так, как ему нужно. Большинство из нас регулярно пользуется Excel, но только его стандартными функциями. Однако Excel может гораздо больше!

Виргил Гик (Virgil Ghic) рассказал о наиболее распространенных приемах обработки статистических данных. И самое главное — вам не придется их запоминать, все они встроены в Excel.

Статистика — это сбор, анализ и интерпретация данных. Она помогает в тех ситуациях, когда принятию решения мешает некоторая неопределенность. Используя статистику, мы избежим неопределенность и получим действенный анализ.

В статистике можно выделить два главных направления: описательная статистика и логически выведенная статистика.

Описательная (дескриптивная) статистика используется в том случае, когда вам известны все значения в наборе данных. Например, вы задаете 1000 респондентов вопрос, любят ли они апельсины, и предоставляете им два варианта ответа: Да и Нет. Затем собираете данные и выясняете, что 900 человек ответили Да и 100 — Нет. Пропорция будет следующей: 90% составил ответ Да и 10% — ответ Нет. Достаточно легко, не правда ли?

Но как быть в том случае, когда у нас нет всех данных?

В случае когда у вас только часть данных на помощь придет логически выведенная статистика. Она используется тогда, когда вы знаете только небольшую часть всех данных и вам необходимо сделать предположение о всем объеме данных.

Читайте также:  Результаты логопедической диагностики таблица

Давайте предположим, что вы хотите рассчитать количество просмотров email за последние два года, но вы располагаете данными только за последние шесть месяцев. Предположим, что из 1000 email-адресов письма открыли только 200 получателей, значит остальные 800 — не открывали. Следовательно мы имеем соотношение 20% открывших к 80% неоткрывших. Эти данные верны для периода в шесть месяцев, но они также могут быть верны и для периода в два года. Логически выведенная статистика поможет нам понять, насколько верно наше предположение.

Доля открытых писем может составлять 20%, а может немного отличаться. Допустим, она варьируется +/-3%, тогда доля открытых писем будет составлять от 17% до 23%. Но насколько мы уверены в этих данных? Кроме того, какой процент случайной выборки из всего набора данных будет находиться в диапазоне от 17% −23%?

В статистике считается приемлемым уровень достоверности в 95%. Это означает, что 95% выборочных данных, взятых из всего набора данных, будет соответствовать 17-23%, оставшиеся 5% будут либо выше 23%, либо ниже 17%. Но мы уверены в том, что для 95% доля открытых писем составляет 20% +/- 3%.

Термин данные (data) предполагает любую величину, обозначающую объект или событие, например, посетители, исследования, письма.

Термин набор данных ( data set) состоит из двух компонентов: Единица наблюдения (observation unit) может означать посетителей и переменные, представляющие демографические данные ваших посетителей (возраст, зарплата, образование). Совокупность ( population) предполагает каждого члена вашей группы, а в веб-аналитике — всех посетителей. Предположим, посетителей 10 000.

Выборка ( sample) — часть вашей совокупности, представленная на основе определенной даты или сконвертированных посетителей и т.д. В статистике наиболее ценной является случайная выборка ( random sample).

Распределение данных ( data distribution) определяется частотой, согласно которой представлены значения в наборе данных. Представив частоту на графике с диапазоном значений на горизонтальной оси и частотой по вертикальной оси, мы получим кривую распределения. Наиболее распространенным является нормальное распределение или колоколообразная кривая.

Самый простой способ понять это — представить на количестве посетителей веб-сайта. Например, в среднем ежедневное количество посещений сайта составляет 2000, иногда бывает больше — 3000 посещений или меньше — 1000.

Здесь пригодится теория вероятности (probability theory).

Вероятность означает вероятность события, которое происходит, например, при наличии 3000 посетителей в день и выражается в процентах.

Самым распространенным примером вероятности, известным многим, является подбрасывание монеты. У монеты две стороны: орел и решка. Какова вероятность того, что монета ляжет той или другой стороной? Существует две возможности, таким образом 100%/2=50%

Достаточно теории, перейдет к практике.

Excel — прекрасный инструмент, который поможет нам в работе со статистикой. Отметим, что это не лучший инструмент, но зато все знают, как им пользоваться, поэтому рассмотрим именно Excel.

Источник

20 бесплатных утилит и 89 скриптов для мониторинга и управления базами данных

Ты сидишь — база растёт, идёшь — база растёт, спишь, ешь или делаешь ещё много всего, а база всё растёт и растёт. Кто-то очень умный сказал, что единственное, что в нашей жизни постоянно — это изменения. Главное — правильно на них реагировать. Любая нештатная ситуация с базой данных происходит именно из-за таких изменений. К сожалению, не всегда есть возможность вложиться в расшитую золотом и усыпанную драгоценными камнями в 60 карат промышленную систему мониторинга. И это заставляет прибегнуть к бесплатным или условно-бесплатным решениям. В статье я собрал 20 бесплатных утилит от компании IDERA (и не только), которые могут некисло помочь закрыть некоторые вопросы с мониторингом и управлением MS SQL, MySQL и Oracle. Поехали!

halyava_sir.jpg

#1 SQL Check
Утилита позволяет контролировать производительность SQL сервера. Не требуется установка агента на сервере БД и инжекция специальных объектов непосредственно в саму БД.
sqlcheck-Large.png

#2 SQL Fragmentation Analyzer
Утилита помогает находить фрагментированные таблицы и предупреждает, когда нужно делать дефрагментацию.

SQL Frag v11 screenshot.png

#3 SQL XEvent Profiler
Просмотр сессий и выполняемых SQL-выражений. Из дополнительных плюшек — группировка, сортировка и экспорт событий.

Xevent Profiler Screenshot.png

#4 SQL Heat Map
Визуальное представление использования дискового пространства в разрезе всех таблиц в БД. Поможет управлять мощностями и сделать прогноз ресурсов, которые могут потребоваться в будущем. Быстро определит таблицы и индексы, которые требуют выделения дополнительного дискового пространства.

SQL heat map FT.JPG

#5 SQL Page Viewer
Удобный просмотр и управление объектами и событиями БД.

SQL page viewer screenshot.png

#6 SQL Update Statistics
Определение устаревшей статистики по таблицам и индексам, просмотр и изменения опций статистики.

SQLUpdateStatistics-Large.JPG

#7 SQL Statistics Aggregator
Агрегация статистики по IO для идентификации проблемных таблиц, корреляция дисковой активности с планами выполнения.

SQLStatsQueryWindow.PNG

#8 SQL Hekaton Memory Check
Мониторинг влияния утилизации памяти конкретными таблицами БД.

SQLHekatonMemCheck-IndexStats.PNG

#9 SQL Instance Check
Сбор данных и инвентаризация БД, проверка актуальности установленных обновлений на БД.

SQL Instance Check.png

#10 SQL BI Check
Мониторинг в реальном времени для SSAS, просмотр и аналитика потребления CPU, памяти и диска.

SQLBICheck.jpg

#11 SQL Query Store Optimizer
Повышение производительности сервиса Query Store.

SQLQueryStoreOptimizer.png

#12 MySQL Query Explorer
Мониторинг топа ресурсоёмких запросов MySQL, просмотр статистики выполнения запросов для проведения тюнинга БД.

MySQLQueryExplorer.PNG

#13 SQL Backup Status Reporter
Определение баз данных, не имеющих бэкапа, просмотр истории бэкапов.

sqlbackupstatusreporter-Large.PNG

#14 SQL Integrity Check
Умеет запускать CHECKDB для SQL базы данных по запросу.

SQL-Integrity-Check.jpg

#15 SQL Job Manager
Просмотр текущих и прошлых джобов.

sqljobmanager-Large.png

#16 PowerShell Plus
Специальное IDE для работы с PowerShell скриптами.

psplus-Large.png

#17 Rapid Database Extractor
Управление источниками данных для SQL и Oracle, манипуляции с объектами БД, выполнение SQL-запросов для извлечения данных.

RapidDatabaseExtractor.png

#18 SQL Permissions Extractor
Умеет генерировать T-SQL скрипты для копирования разрешений пользователя.

sqlpermissionsextractor-Large.PNG

#19 SQL Column Search
Поиск и экспорт чувствительных данных (номера кредитных карт и прочие персональные данные).

SQLColumnSearch.PNG

#20 DBATools
Модуль миграции и администрирования для SQL Server на Powershell.

Читайте также:  Таблица менделеева показать группы

dbatools.png

#00 PowerShell Scripts for SQL Server
А вот и они! 89 скриптов для управления SQL сервером, скрипты для анализа, интеграции, отчетности.

Источник

Как я создал собственную гугл-таблицу для учета капитала

После того как 10 лет пользовался разными программами

Михаил Шардин кандидат технических наук Профиль автора

Привет, меня зовут Михаил, и у меня нет кредитов, ипотеки и работы. Инвестировать я начал, когда еще был студентом.

Моя основная финансовая боль всегда была связана с эффективным учетом всех активов — то есть всего, что у меня есть. Я инвестирую через различных брокеров, не только в РФ, но и за ее пределами, а еще вкладываю в недвижимость, депозиты, монеты и страхование юнит-линкед.

Мне было сложно увидеть полную картину активов, потому что у разных финансовых посредников нет единой формы и стандарта отчетов. Ни одна из программ, которыми я пользовался, не подходила мне на сто процентов: в основном приходилось слишком долго возиться с добавлением новых бумаг, подтягиванием нужных котировок.

Поэтому я разработал собственную отчетную форму в «Гугл-таблицах»: туда я импортирую отчеты разных брокеров и записываю активы, чтобы понимать, что происходит с моим капиталом, и видеть достоверный бюджет поступлений на месяц вперед.

Как работает таблица

Изначально мой отчет был табличкой в экселе с использованием упрощенного языка программирования VBA, но сейчас я перенес его в гугл-таблицу без использования скриптов.

Чтобы таблица была не просто очередным шаблоном, я дал ей собственное имя — SilverFir: Investment Report. Название говорит о том, что это инвестиционный отчет, а silver fir отсылает к разновидности вечнозелёных деревьев.

Прежде чем пошагово расписать, как пользоваться шаблоном гугл-таблицы, необходимо сделать несколько важных пояснений.

Форматы данных. В настройках таблицы указаны региональные настройки Соединенных Штатов. Это означает, что разделитель целой и дробной части числа — точка, то есть 105.1 — правильная запись, а 105,1 выдаст ошибку. Это сделано, чтобы не загромождать формулы автоматической заменой точки на запятую. Все американские и многие российские сайты выдают цены именно с точкой в качестве разделителя.

Даты указаны в формате «год-месяц-день», то есть «2020-03-11» — 11 марта 2020 года.

Разделитель в формулах при американских региональных настройках — запятая, в отличие от российского формата — точки с запятой. Если вы будете переносить формулы в какие-то свои таблицы, имейте это в виду.

Можете спрогнозировать, сколько денег у вас будет через год?

Основные параметры, используемые в таблице. Чтобы заполнить таблицу и корректно ею пользоваться, необходимо знать следующие параметры:

  1. Идентификатор — обычно тикер или ISIN, международный идентификационный код ценной бумаги.
  2. Валюта — в соответствии с кодами валют: USD, RUB, EUR, GBP.
  3. Дата покупки — нужна, чтобы считать доходность и определять стоимость в рублях на момент покупки, если актив в валюте, отличной от рубля.
  4. Количество — может измеряться и в штуках, и в квадратных метрах.
  5. Цена покупки — заносится вместе с комиссией, ведь иной раз за сделку приходится платить ощутимые комиссионные.

Знание экселя и регулярных выражений не помешает

Актуальные цены многих активов подтягиваются со сторонних сайтов с помощью функции ImportXML. Для разных активов используются разные сайты. Например, данные по актуальной стоимости квартиры на Арбате я беру с сайта «Домофонд». И тут две проблемы.

Во-первых, если «Домофонд» обновит структуру сайта, формула может слететь, потому что она обращается к конкретной части страницы. На момент публикации статьи все формулы работают, но со временем что-то может поменяться.

Во-вторых, если вы захотите подтягивать актуальную цену квартиры в другом районе или городе, формулу нужно будет переписать.

Если вам нужна будет помощь с этим, я постараюсь отвечать в комментариях к статье.

Пошаговое руководство по заполнению

По ссылке откроется сразу ваша копия таблицы — можно редактировать данные прямо в ней. Никто другой не имеет доступа к данным в вашей копии.

Представим, что у вас есть несколько типов активов: два вклада в разных валютах, ИИС, обычный брокерский счет, арендная квартира в Москве и монета «Георгий Победоносец». Разберемся, как получить полную картину по сбережениям.

Начнем с вкладов. Готовые примеры занесены в строки 7 и 8 таблицы.

Пусть это будет вклад 50 000 Р под 5,8% годовых, открытый 22 марта 2020 года сроком на год — до 22 марта 2021 года. Разнесем данные по столбцам таблицы:

Как следить за бюджетом

  1. «Имя» — произвольное.
  2. «Базовая цена» — 50 000 Р.
  3. «Ожидаемая дох-ть, %» — 5,8.
  4. «Дата поступления» — 2021-03-22. Это дата, когда вы сможете обналичить вклад.
  5. «Размер поступления» — в ячейке уже стоит формула, суммирующая первоначальную сумму вклада и ожидаемый доход.
  6. «Валюта» — RUB.
  7. «Посредник» — в этой ячейке я указываю название брокера, банка или просто тип активов, например «вклады». Это нужно для того, чтобы было удобно просматривать данные в сводных таблицах.
  8. «Дата покупки» — 2020-03-22.

Если ваш вклад не в рублях, то таблица автоматически рассчитает начальные затраты в рублях в столбце «Цена покупки, Р» по курсу на дату открытия вклада.

Индивидуальный инвестиционный счет (ИИС). Допустим, что на ИИС куплено 100 облигаций федерального займа ОФЗ-ПД 26225. Код этой ценной бумаги — SU26225RMFS1. Облигации куплены 3 сентября 2018 года по цене 89% от номинала.

Код ценной бумаги можно посмотреть в отчете брокера или на сайте биржи

Разнесем данные по столбцам таблицы, которые надо заполнить вручную:

  1. «Имя» — ОФЗ-ПД 26225 10/05/34.
  2. «Идентификатор» — SU26225RMFS1.
  3. «Кол-во» — 1000 штук. Не 100, потому что цена облигации на Мосбирже указывается в процентах. Для того чтобы корректно вести расчеты в рублях, эти проценты можно умножить на 10: номинал облигации — 1000 Р.
  4. «Базовая цена»: 1000 Р (номинал облигации) × 89% (цена покупки) × 100 шт. = 89 000 Р.
  5. «Валюта» — RUB.
  6. «Посредник» — в этом случае ИИС.
  7. «Дата покупки» — 2018-09-03.
Читайте также:  Таблица совместимости продуктов при системе минус 60

Брокерский счет. Допустим, на брокерском счете — бумаги двух эмитентов:

  1. 70 рублевых облигаций группы компаний «Пионер» серии БО-02, код ценной бумаги — RU000A0JWK66, куплены 28 сентября 2018 года по цене 65% от номинала, то есть за 45 500 Р.
  2. 10 акций биржевого инвестиционного фонда FXMM, куплены 20 апреля 2018 года по цене 1426,8 Р за штуку.

Разнесем данные по столбцам таблицы. Для облигаций ГК «Пионер»:

  1. «Имя» — группа компаний «Пионер» БО-02.
  2. «Идентификатор» — RU000A0JWK66.
  3. «Кол-во» — 700 штук.
  4. «Базовая цена» — 1000 Р × 65% × 70 шт. = 45 500 Р.
  5. «Валюта» — RUB.
  6. «Посредник» — рос. брокер.
  7. «Дата покупки» — 2018-09-28.
  1. «Имя» — FinEx Cash Equivalents UCITS ETF.
  2. «Идентификатор» — FXMM.
  3. «Кол-во» — 10 штук.
  4. «Базовая цена» — 1426,8 Р × 10 шт. = 14 268 Р.
  5. «Валюта» — RUB.
  6. «Посредник» — рос. брокер.
  7. «Дата покупки» — 2018-04-20.

Если в дальнейшем я буду докупать те же бумаги, нужно просто обновить в этой строке количество бумаг и базовую цену. Остальные значения остаются неизменными. Таким образом, «Дата покупки» — это, строго говоря, дата первой покупки актива.

Квартира в Москве. Основная идея табличного отчета в том, что можно брать цены на совершенно любые классы финансовых активов — лишь бы они публиковались в интернете в свободном доступе. Так и с недвижимостью: есть множество сайтов, которые публикуют статистику цен. Представим, что у вас есть доля в мини-квартире в Москве, в районе Арбата. Квартира сдается в аренду. Правда, вам принадлежит всего 1 м². Купили вы эту долю 13 декабря 2017 года за 460 000 Р. Каждый месяц 25 числа вы получаете арендный доход — 3742 Р.

Разнесем данные по столбцам таблицы:

  1. «Имя» — квартира в Москве, район Арбат.
  2. «Кол-во» — 1 м².
  3. «Базовая цена» — 460 000 Р.
  4. «Дата поступления» — в этой ячейке записана формула, которая всегда будет показывать дату следующего платежа. В примере это 25 число, его можно поменять на любое другое.
  5. «Размер поступления» — ежемесячный платеж, который поступает вам за аренду.
  6. «Ожидаемая доходность» — из расчета, что платят 10 месяцев в году: Ежемесячный платеж × 10 / Текущая стоимость недвижимости × 100.
  7. «Валюта» — RUB.
  8. «Дата покупки» — 2017-12-13.

Монета «Георгий Победоносец». Такая же ситуация и с инвестиционными монетами. Например, 11 лет назад, 13 июля 2009 года, вы купили 50 серебряных монет «Георгий Победоносец» номиналом 3 Р. Заплатили 600 Р за каждую.

Разнесем данные по столбцам таблицы:

  1. «Имя» — Георгий Победоносец (3 рубля).
  2. «Кол-во» — 50 штук.
  3. «Базовая цена» — 30 000 Р.
  4. «Посредник» — монеты.
  5. «Дата покупки» — 2009-07-13.

Что делать после заполнения данных

После того как вы внесете исходные данные, сразу можно увидеть работу формул. Данные начнут скачиваться, и таблица автоматически заполнится недостающими параметрами.

Теперь можно узнать следующие показатели по каждому из активов:

  1. Прибыль или убыток у вас по позиции на текущий момент в рублях — независимо от валюты вложения: столбец G.
  2. Сколько процентов годовых приносит эта инвестиция, если срок больше года, или просто процент изменения, если срок меньше года: столбец H.
  3. Ожидаемая доходность и средний ежемесячный доход в валюте вложения: столбцы J и K.
  4. Даты грядущих поступлений — или прошлых, если информация по будущим выплатам еще недоступна: столбцы L и M. Если вы покупаете дивидендные акции, ячейки посчитают размер и дату ближайшего дивиденда.
  5. Процентное изменение бумаги за последние несколько лет для акций: столбец I. За сколько именно — зависит от сайта, откуда берутся данные.
  6. Текущий вес бумаги в портфеле: столбец V.

Дополнительно вручную можно указать категории и классы активов, если вы хотите смотреть распределение и по ним. Автоматическое скачивание возможно реализовать только на гугл-скриптах.

Анализ сводных показателей портфеля

Перейдем теперь к сводным показателям всего портфеля. Их можно смотреть на разных вкладках.

«Данные» — это главная вкладка, куда вносятся все исходные. Светло-голубым выделены ячейки, которые надо заполнить вручную. Также на этой вкладке рассчитывается прибыль и убыток по позиции, дата и размер ближайшего поступления от актива.

«Валюты» — полностью автоматическая вкладка, которая содержит отчет по используемым валютам. Как только вы редактируете что-либо на вкладке «Данные», этот мини-отчет сразу меняется.

«Посредники» — отчетная вкладка, которая показывает распределение сумм по брокерам и весовое значение процента капитала. Еще она показывает количество бумаг у каждого брокера и расчетный ежемесячный доход, также этот доход отображается в процентах годовых.

На этой вкладке можно оценить, насколько успешен тот или иной счет, потому что отображаются изменения в рублях с момента покупки.

«Классы активов» — здесь вы увидите отчет о диверсификации вашего портфеля. Я формализовал описания классов активов из Quicken и описаний нескольких авторов, в том числе Сергея Спирина, Александра Силаева, Павла Комаровского.

«Покупки» — это мини-отчет об истории покупок по времени. Здесь вы сможете узнать, в каком месяце сколько денег потратили.

«Капитал» — на этой вкладке отображается текущая дата и две совокупных стоимости всех активов: стоимость покупки и текущая рыночная стоимость портфеля в рублях. Эта вкладка реализована с помощью формул, а формулы не могут сами копироваться в другие ячейки — для создания истории придется вручную копировать эти данные на строчку ниже.

«Капитал график» — визуализирует данные с вкладки «Капитал».

«Идентификаторы» — в графическом виде отображает распределение по бумагам в таблице.

«Отчет» — сводный отчет о планируемых поступлениях на три месяца вперед в рублях, то есть сумма купонов, арендных платежей. Также вкладка дает информацию о ближайших выплатах на 30 дней вперед и назад, а еще — о лидерах роста и падения вместе с историей капитала.

Источник

Adblock
detector