Ребята, всем привет!
Расскажу про макроэкономические индикаторы. 

Мы отслеживаем некоторые макроэкономических индикаторов и зашили их в алгоритм.Это позволило увеличить показатели доходности. Сейчас мы парсим эти показатели на постоянной основе через API FRED. Поставщиком этих данных выступает FRED. Мы грузим эти показатели и из них строим уже макроэкономический индикатор. Ну например, 

1. инфляция выше 95% квантиля за последние 20 лет и рост инфляции три месяца подряд 
2. падение индекса промышленного производства 3 месяца подряд и его рост после падения на протяжении 2 месяцев подряд.

С гиперпараметрами можно играться на истории, чтобы смотреть как это лучше или хуже выделяет макроэкономический режим. 
Главное условие отсеивать лишний шум.

Итак, на что мы смотрим:

Самый важный показатель на который смотрит наш алгоритм это CPI. 
Sticky Price Consumer Price Index less Food and Energy

Инфляция за последние 10 лет. FRED

Инфляция растет с середины 2021 года! Рекордный рост инфляции выходит за рамки 99% квантиля за последние 25 лет. Растет каждый месяц. Растущая инфляция ведет к падению рынков. SPY500 снижается в 2022 году и заканчивает год с рекордным убытком в -21%. Бенефициаром роста инфляции является энергетический сектор. XLE (ETF на энергетику) прибавляет рекордные 60% за год. 

( Читать дальше )

Главные итоги моего года:
1. Я стал отцом! Родилась дочь!
2. Случился хороший карьерный движ на работе
3. Сделал классный pet project в сфере финансов и вышел на потребителя
4. Получил положительную доходность в USD
5. Замутил свой алготрейдинг на IB

Никаких ссылок на ТГ, на проект! Только пожелания! Всем пользователям Smartlabа добра, профитов, низких рисков, мощных амбиций, профессиональной реализации!

Счет в IB вырос на 11.76% ( S&P500 +17%)
Максимальная просадка была -2.43% (S&P500 -21%)

...
Всего было 4 позиции
SPY — S&P500
QQQ — Nasdaq
HYG — High Yield Corporate Bonds
GLD — золото
...

Я экспериментировал с другими стратегиями, например, с хеджированием через VXX. Это срезало доходность. 
За этот год я горжусь не сколько доходностью, а контролируемой просадкой! Я смог обеспечить качественную доходность и супер низкую просадку! Тогда как другие потеряли от -20% в моменте в апреле на торговой войне.

Мой Calmar Ratio = 4.83 (у S&P500 0.8)
Calmar Ratio это (Доходность / Макс просадка)

( Читать дальше )

🔥 Инфляция
Базовая инфляция в ноябре 2025 — 2,95% г/г, это уже третий месяц подряд ниже, чем летом (было 3,43% в августе).

🏭 Промышленность
Промышленное производство в ноябре поднялось до 101,79 (2017=100), формально на пару десятых выше октября, но в целом это всё тот же боковой коридор последних месяцев.

📈 ВВП
Номинальный ВВП в III квартале 2025 — 31,10 трлн долларов в годовом пересчёте, выше, чем во II квартале (30,49 трлн).

👥 Рынок труда
Безработица в ноябре — 4,6%, что выше сентябрьских 4,4% и летних 4,2–4,3%.

💰 Процентная ставка
Средняя ставка по федеральным фондам в ноябре опустилась до 3,88% после 4,09% в октябре и 4,22% в сентябре (в августе было 4,33%).

🧭 Общая оценка
То есть цены и ставка идут вниз, а рынок труда замедляется, при этом выпуск в промышленности не разгоняется. На уровне всей экономики денежный оборот растёт в номинале, но картинка не выглядит перегретой. Главный вывод — инфляционное давление ослабевает, условия финансирования становятся мягче. Второй — трудовой рынок теряет часть импульса, и это риск для потребления. И третье: при смягчении цен и снижении ставки промышленность пока не отвечает ускорением, так что общий тон — умеренно остывающий, без резких движений.

( Читать дальше )

Введение

Ребята, всем привет!

Для начала представлюсь. Меня зовут Эдуард. Я Data Scientist и AI инженер. Я занимаюсь этим с 2017 года.

Жизнь до Data Science

До 2017 года я уже тогда интересовался рынками и был квантом в Ренессанс Капитал. Я занимался маркетмейкингом валютных опционов на USD/RUB на московской бирже, строил альтернативные Блэку-Шоулзу модели ценообразования. Также помогал оценивать справедливую стоимость внебиржевых опционов, которые покупались у других инвестиционных банков. Research в количественных финансов помог мне изучить хорошо R, Python, C и стартануть карьеру в Data Science.

Ранний этап: вход в Data Science

Начинал как джун в 2017 году. Учил R и Python. Работал в компании Neolab. Строил различные алгоритмы кластеризации, классификации. В параллель строил UI-сервисы на Shiny. Интересовался рынками. Мои посты о рынке можно встретить на старом сайте long-short.

X5 Retail Group: эффект важнее моделей

С 2019 года начал делать Data Science в ритейле в X5 Retail Group. Строил алгоритмы анализа конкурентов, модели рисков, занимался A/B-тестированием, построил алгоритмы страхования для огромного автопарка X5.

( Читать дальше )