Добрый день. Пытаюсь разобраться в ставках ОФЗ и РЕПО. К примеру покупаем ОФЗ далее репуем их и на эти деньги снова покупаем ОФЗ, т.е строим пирамиду т.к ставка РЕПО ниже доходности ОФЗ то получаем прибыль, в этом подходе риск только в повышении ставки или еще есть какие-то особенности? И вообще может ли физик отдать бумаги в РЕПО, не только ОФЗ но и к примеру акции?

Я тут свои наработки давние откопал, помню изучал пакет PortfolioAnalytics https://cran.r-project.org/web/packages/PortfolioAnalytics/PortfolioAnalytics.pdf в процессе прохождения курса по оптимизации портфеля https://www.datacamp.com/courses/intermediate-portfolio-analysis-in-r

Так вот, суть стратегии простая, берем недельные ретерны стоков, далее оптимизируем веса стоков в потрфеле минимизируя StdDev и Expected Shortfall. В качестве трейллинг окна берем 4 месяца, ребалансировка раз в месяц. Компоненты следующие AFLT, ALRS, GAZP, GMKN, LKOH, MGNT, ROSN, SBER, VTBR, NLMK.

Результат стратегии



( Читать дальше )

В продолжении поста https://smart-lab.ru/blog/472200.php решил посмотреть объемы на внебиржевом рынке в миллиардах долларов по некоторым ликвидным инструментам


Суммарный объем


( Читать дальше )

Сразу скажу что не преследую цель потроллить или еще чего. Я решил проверить популярную стратегию «Торгуй против Василия».

Что я сделал:

1. Спарсил 2000 постов Василия с сайта
2. Посчитал сентимент каждого поста
3. Построил индекс Василия и торговую стратегию

Кому не терпится вот еквити этой стратегии в лучшие времена Василия )


В качестве оценки сентимента я использовал сервис https://indico.io они дают удобный API. У этого способа есть ряд недостатков, к примеру методы которые предоставляет сервис считают сентимент текста, а не рыночный сентимент, что делает его интерпритацию не весьма очевидной, к примеру Василий может писать что все пропало и инфляция будет расти конскими темпами, сентимент будет негативный, однако для нашего рынка это хорошо. В любом случае поиграться получилось )

Сентимент Василия



( Читать дальше )

Добрый день. У вас работает экспорт котировок с Финама?.. У меня не скачивается даже вручную, в ответе, в текстовом файле просто одна строчка Error

Всем привет! Я тут кое над чем работаю, хочу поделится с вами парой идей. На рынке, среди околорынка и всяких проходимцев есть понятие «крупный игрок» этот почти всегда тот самый лох, у которого по идее вы заберете деньги, на практике конечно все наоборот, но не суть. Так вот, ищут этого игрока обычно по уровням или еще как-нибудь.

Давайте сделаем несколько допущений, поверим в то что:
1. Крупный игрок покупает через стакан, а не на внебиржевом рынке или на межбанке
2. Крупный игрок покупает обычно на дне, а продает на максимумах

Если все действительно так, то на распределении объемов внутри дня это должно быть заметно. Я взял данные по SI и для каждого часа каждого дня я составил количественную метрику которая показывает распределение объемов внутри дня. В результате у меня получилось 14 признаков для каждого дня. Далее я применил алгоритм dbscan, особенность этого алгоритма в том, что не нужно задавать явное количество кластеров, алгоритм находит их сам. Я получил вот такую картину.

( Читать дальше )

Всем привет!.. Я тут систему пишу на на дневках применяя LSTM сеть из библиотеки Keras, обнаружил забавный эффект. Я пытаюсь предсказать движение на завтрашний день некоторого синтетического индекса, который более стационарен, чем входящие в него инструменты. Так вот, забавно, что основной подход в таких системах это почти всегда брать значения за предыдущие несколько дней, и на их основе делать предсказание на завтра (если речь о дневках)

Интересно то, что в процессе реализации метода генерации данных для обучения, я накосячил и таргет значение было не следующий день, а следующий день + 1, и вместо того что бы брать 5 предыдущих дней я беру 5 дней без учета вчерашнего дня. В результате я получаю вот такой результат. Все картинки ниже на тестировании Out-of-sample




( Читать дальше )

В этой статье поделюсь своим опытом создания и развертывания Production решения для алготрейдинга. Возможно вам это конечно никогда и не понадобится. Сама проблема родилась из соображений, вот есть у меня алгоритм на R/Python который показал результат, что мне с ним делать ?

Этот подход подходит тем кто создает свои модели и прототипы на языке R или Python, таким образом команда может быть разделена на тех кто проектирует модели (Data Scientist) и на тех кто пишет платформу для исполнения торговых сигналов (Программисты).

Я буду рассказывать с точки зрения своего опыта, опыта создания промышленного и масштабированного решения для алготрейдинга. Я вовсе не утверждаю на что другие подходы не имеют право на жизнь. 

Предположим что:

1. Вы обладаете некоторым опытом анализа данных на языке R или Python
2. У вас есть несколько стратегий использующие к примеру нейронные сети, машинное обучение или потоковый анализ новостей которые вы бы хотели внедрить в Production, предварительно вы протестировали ее на языке R/Python и построили прототип

( Читать дальше )

Поигрался сегодня с экономическими событиями из США и их влиянием на фьючерс РТС. Ниже средняя волатильность фьючерса после выхода данных c 2014 года. Расчетный период 30 минут с момента выхода данных.

Биржа ММВБ не так давно стала публиковать индексы полной доходности учитывая дивиденды и налогообложение http://www.moex.com/ru/index/totalreturn.aspx.

Решил посчитать сколько же реально зарабатывают местные Баффеты, для этого я взял индекс RTSTRR (RTS Net Total Return (Resident)) Для начала посмотрим как вообще выглядит индекс RTSTRR относительно индекса RTS




К сожалению TradingView показывает данные только начиная с 2017 года.

Я написал скрипт который скачивает данные по ссылке http://www.moex.com/ru/index/totalreturn.aspx и в R продолжил анализ ( скрипт ниже ). Вот как выглядят индексы начиная с 2009 года.

 

Как видно, с течением

( Читать дальше )