В продолжение данного поста http://smart-lab.ru/blog/news/373643.php решил взять из статьи балансового отчета банка, такую графу как «просроченные жилищные кредиты» и просуммировать для топ банков.

Были взяты следующие банки  
«СБЕРБАНК РОССИИ»,«ВТБ»,«ГАЗПРОМБАНК»,«ВТБ 24»,«БАНК ФК ОТКРЫТИЕ»,«РОССЕЛЬХОЗБАНК», «АЛЬФА-БАНК», «ПРОМСВЯЗЬБАНК»

По месячным данным просуммировал общую просрочку по ипотеке, начиная с 2012 года. 


Вот ссылка на данные ЦБ. https://www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?TblID=4-1&pid=ipoteka&sid=ITM_2357

Там вы можете посмотреть что объем ипотечных кредитов сильно упал в 2015, и вырос примерно на 20% в 2016 году. Однако за это время, просрочка выросла на 400%. Так что если нормировать просрочку на объем, то картина будет еще ужаснее.

( Читать дальше )

Посмотрел показывает ли хоть что-нибудь это индекс, вот что вышло )


Для себя сделал 2 вывода по этому индексу.
1. В основном все жмут +
2. Все жмут от балды.

Добрый день. 
1. Есть те кто использует API для терминала Альфа Директ 4.0 ?
2. Использует ли кто-нибудь StockSharp? Как он вам в целом ?
3. Можно ли в терминале Quick в языке Lua подключать сборки написанные на C# ?
Спасибо.

Очередная новость о покупке Cоросом путов на SP500 
http://www.cnbc.com/2016/05/17/soros-fund-management-outlines-new-allocations.html 

Часто вижу как люди изобретают велосипеды в Excel, хотя все уже давно написано. Сам по себе Excel для анализа данных на мой взгляд не удобен.

Хочу поделится с вами базой с огромной коллекцией примеров анализа рыночной информации в Excel.
Корреляции, хеджирование, шорт интерес, моделирование портфеля, Монте Карло, бонды, опционы и еще много много всего.


www.gummy-stuff.org/Excel/

Шувалов заявил о выпуске в качестве пилотного проекта ипотечных ценных бумаг уже в 2016 году, Путин одобрил. Что думаете по этому поводу господа ?

Лично мое мнение следующее, у банков огромное количество плохих ипотечных долгов, которое растет, растет так же динамика просрочки. Думаю что под эти долги выпустят ипотечные бумаги, продадут их физ лицам через пенсионные фонды и все. Банки целы, народ разграблен. В США в 2008 году просрочка по ипотеке к ВВП составляла 73 %





( Читать дальше )

Этот пост про демонстрацию некоторых возможности пакета PortfolioAnalytics. Этот пакет представляет из себя фрейморк для анализа и оптимизации портфеля, подробности тут  некоторое введение во фреймворк тут. Статья с кодом на R тут http://moderndata.plot.ly/portfolio-optimization-using-r-and-plotly/

И так задача: Есть следующий набор инструментов «GAZP», «ROSN», «LKOH», «TATN», «NVTK», «SNGS», «BANE», построить на их основе оптимальный с точки зрения риск/доходность портфель. Задачу не станем усложнять такими введениями как использование плечей, ограничение по капиталу на бумагу итд. как это все делается можно подробно прочесть в описании фреймворка. Решим лишь что минимальная допустимая доля инструмента в портфеле 5% максимальная 80%

Эффективная граница портфеля



( Читать дальше )

Самая обычная и распространенная ошибка в построении трендовых систем, это когда вы получаете сигнал в конце периода, но открываете/закрываете позицию в этом же периоде. Этот пост об этом.

Скачаем данные и создадим скользящую среднюю по месячным данным SP500

require(quantmod)
require(xts)
require(TTR)
require(PerformanceAnalytics)

getSymbols('^GSPC', src='yahoo', from = '1900-01-01')
monthlyGSPC <- Ad(GSPC)[endpoints(GSPC, on = 'months')]

movAvg <- SMA(monthlyGSPC, 10)

signal <- monthlyGSPC > movAvg
gspcRets <- Return.calculate(monthlyGSPC)

Далее построим две системы одна с ошибкой заглядывания, вторая корректная. Суть системы простая, месячная SMA с периодом 10, выше покупаем, ниже продаем.

lookahead <- signal * gspcRets
correct <- lag(signal) * gspcRets

И построим результаты систем, на обычной шкале, и на логарифмической.

compare <- na.omit(cbind(gspcRets, lookahead, correct))
colnames(compare) <- c("S&P 500", "Lookahead", "Correct")
charts.PerformanceSummary(compare)
rbind(table.AnnualizedReturns(compare), maxDrawdown(compare), CalmarRatio(compare))
logRets <- log(cumprod(1+compare))
chart.TimeSeries(logRets, legend.loc='topleft')

( Читать дальше )

fidlr Это плагин для загрузки финансовой информации, завязан на getSymbol от quantmod. Для установки достаточно выполнить код ниже. 

install.packages('devtools') 
install.packages('shiny')
library(devtools)
install_github('thertrader/fidlr')

После чего в меню Addins появится fidlr: Financial Data...

Нет в трейдинге никакой философии, психологии и прочей изотерики, на мой взгляд все достаточно сухо. Как сказал один алготрейдер Трейдинг это технология, а не психология. Собственно мой подход ( если можно то и философия) к трейдингу прост, который состоит из постоянного процесса поиска и автоматизации. Поиск это инструмены DataMinig'а, автоматизация это инструменты разработки, этот процесс сам по себе бесконечен. Вот собственно и все.

1. Гипотеза — Предположение о существовании некоторой закономерности;
2. Тестирование Гипотезы — Доказываем статистическую истинность гипотезы либо опровергаем ее;
3. Тестирование стратегии на основе Гипотезы — Гипотеза может быть верна, но эксплуатация данной гипотезы требует либо огромных мощностей либо больших инвестиций, либо еще по каким-то причинам не может быть использована в качестве торговой стратегии;

( Читать дальше )