Избранное трейдера Solo Trader
Продолжаю тему рабочего стола.
Часть 1. Мониторы https://smart-lab.ru/blog/425557.php [Какие мониторы выбрать, стоимость, дюймы, торговля на 4к телевизоре, и показал эволюцию своего рабочего стола за 8 лет, фишки и нюансы]
Часть 2. Системник https://smart-lab.ru/blog/425341.php [Техническая составляющаю, как подключить много мониторов, какие есть нюансы, с какими трудностями столкнулся и на чем можно сэкономить денег]
Часть 3,4. Проектировка стола, фишки / Безопасность
https://smart-lab.ru/blog/427010.php [История проектировки самого стола, какие есть наработанные фишки, а так же как застраховаться, если враги обрубят свет]
Вот и подошли к заключительной части трейдерского рабочего стола, но по важности эта часть занимает первое место… Хотя когда вам 20 лет, то последнее место)) Проторговав 8 лет, почти каждый день, есть о чем сказать.
Перечислю еще раз преимущества шорта акций через фьючерс:
1. При шорте акций вы совершаете сделку репо, т.е берете взаймы у брокера акции с обязательством вернуть. Любой заем стоит денег, обычно это ставка ЦБ + % (5-10%).
2. Стоимость денег (ставка ЦБ) зашитая изначально в цену фьючерса. Вы наверное заметили, что фьючерсы практический всегда торгуются с наценкой (в контанго) к базовому активу, происходит это потому, что маржинальные требования для открытия позиции во фьючерсе всегда ниже требований для спота, это дает возможность инвестору, рассчитывающему на рост акций, вместо акций купить более дешевый фьючерс с поставкой допустим через шесть месяцев, а не размещенные деньги положить на депозит под процент. Таким образом создается неэффективность, которая и сглаживается контанго.
Оригинал опубликован на blog.dti.team
Читать предыдущее исследование: Интернет вещей
В работе Oxford Martin School 2013 года говорилось о том, что 47% всех
рабочих мест может быть автоматизировано в течение следующих 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, работающего с большими данными, как более эффективной замены человеку.
Машины теперь способны решать все больше процессов, за которые раньше отвечали люди. Кроме того, делают это качественнее и во многих случаях дешевле. О том, что это значит для рынка труда, в июле этого года говорил Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета им. Канта:
“Мы перестаём брать на работу юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью. <...> Вы — студенты вчерашнего дня. Товарищи юристы, забудьте свою профессию. В прошлом году 450 юристов, которые у нас готовят иски, ушли в прошлое, были сокращены. У нас нейронная сетка готовит исковые заявления лучше, чем юристы, подготовленные Балтийским федеральным университетом. Их мы на работу точно не возьмем.”