Избранное трейдера MrD

система — ниче оригинального в ней нет — трейдинг любит простоту и расчет ситуевины на два конца...
на финансовом рынке плавает Черепаха (положительное математическое статистическое ожидание на дистанции — так Черепаху кличут — без нее никуда)...Она энто основа основ трейдерского мироздания...
на Черепахе стоят хитрожопые Слоны… Слоны выжидают Моментум… как тока появляется Моментум Слоны сразу лезут в посудную лавку, которая на фондовом рынке торгует акциями и начинают хавать в три глотки....
Слонов кличут:
1. Разворот снизу с Моментумом...
2. Выход из флэта с Моментумом...
3. Продолжение движения с Моментумом...
на Слонах живут кластеры Волатильности и Объема, если есть ситуевина под них — то Они начинают проявляться, как Призраки отца Гамлета — нет ситуевины — нет и Призраков… но ихнее появление говорит, что вот Оно — Оно началося… щас будет Трендить не по-детцки...
вот собственно говоря, и все..
чистое Казино...
как ставить Стоп Полковник разобрал ситуевину из предположения, что в первом приближении сгодится и Гаусс на предмет скока могем потерять перед тем как поймем, что зашли не тута куда надо и нужно делать ноги пока не поздно...
идея красивая — за что Полковнику — нашенское Мерси с кисточкой...
а вот с Тейком Полковник не стал возиться, а тока сказал, что
" а зарабатываете Вы на том, что средняя прибыльная сделка больше средней убыточной"
т.е. не раскрыл военную тайну и его друг Гаусс тута нам скорее всего не помощник...
дело совсем было зашло в тупик с Тейком ...
но тута на горизонте нарисовался ковбой Маккенна...
Маккенна ковбой сурьезный и интересуется тока валютой и всякие остальные бумажки Они-с просто манкируют...
Маккенна провел большое исследование в отношении соотношения Т/С...

… убедительно доказал, что чем дальше Тейк от Стопа тем меньше прибыльных сделок...(интуитивно энто и так понятно)...
почему-то не выделил диапазон 1-1,8 (фактически срединную часть его исследования), где у него сосредоточилася основная прибыль (здеся остаюся в недоуменни — но энто его дело)...
После того, как ТС прошла массу проверок на бэктестах/демо, приходит время реальной торговли. Эта логика порождена двумя гипотезами:
Второй пункт — это про робастность и выявление закономерностей. Но он теоретически возможен только при соблюдении первого пункта. О побочном эффекте от проверки которого и пойдет речь ниже: небольшой анализ мониторингов чужой торговли без какой-либо толерантности.
Инвесторы на рынке облигаций могут преследовать разные цели:
⠀⠀⠀⠀⠀
Спекулятивным может считаться портфель, который инвестор собирается вскоре продать. Обычно с этой целью приобретаются длинные ОФЗ в расчете на рост их стоимости, если начнется снижение ставок. Инвестор ожидает, что реализованная доходность (HPR) его вложений за время смягчения ДКП превысит эффективную доходность к погашению (YTM).

Бессрочные облигации — это долговые ценные бумаги, которые не имеют фиксированной даты погашения. В отличие от обычных облигаций, у которых есть конкретная дата возврата вложенных средств, бессрочные облигации могут существовать бесконечно долго, принося инвестору регулярные процентные выплаты, или купоны, в течение всего срока владения.
Основные особенности бессрочных облигаций:
1. Отсутствие даты погашения — главная особенность бессрочных облигаций. Инвестор получает процентные выплаты, но не может рассчитывать на возврат основной суммы (номинала) в определенный момент. Теоретически, такие облигации могут существовать бесконечно, однако на практике эмитенты устанавливают даты оферт (обычно call), в которые могут, но не обязаны, выкупить частично или целиком обращающиеся бумаги.
2.Держатель бессрочной облигации получает регулярные процентные выплаты, которые часто фиксируются при выпуске облигации и остаются неизменными. Это делает такие облигации привлекательными для тех, кто заинтересован в стабильном доходе на протяжении долгого времени.
Продолжаем знакомится с коннектором к фьючерсной площадке MOEX от OsEngine. В данной статье посмотрим где искать исходный код.
Сам проект OsEngine на GitHub по ссылке: https://github.com/AlexWan/OsEngine
Коннекторы используются для соединения с различными биржами, брокерами и их архитектура должна подчиняться определенным правилам.
Сегодня рассмотрим код коннектора MoexFixFastTwimeFutures, как учитывалась специфика работы протоколов, которые используются для совершения транзакций и получения биржевой информации.
В структуре проекта OsEngine классы коннектора располагаются в папке MoexFixFastTwimeFutures, к которой ведет путь: OsEngine > Market > Servers:
Друзья мои, хочу поздравить Сергея с завершением активной стадии написания коннектора для MOEX FixFast Twime Futures (срочная секция).
Наконец-то у нас есть скоростное подключение для торговли на ФОРТС! Без преувеличения, многие этого ждали!
Сергей, СПАСИБО!
Находятся они в проекте, вот здесь: https://github.com/AlexWan/OsEngine
Несколько статей о том, чем подключение к срочной секции отличается от спота, подключение к API из OsEngine и обзор кода. Будет выложено на следующей неделе.
У нас сейчас ещё будет несколько месяцев обкатывания проекта в боевых торгах. Т.ч. ещё какие-то проблемы обязательно будут исправлены. Плюс будет оптимизация проведена. На данный момент ускоряли только FixFastCurrency подключение. В общем, держите руку на пульсе.
import requests import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
# URL для API MOEX, данные по ZCYC (zero coupon yield curve) url = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/zcyc/securities.json" # Запрос на получение данных response = requests.get(url) data = response.json() # Извлекаем данные из секции 'params' columns = data['params']['columns'] values = data['params']['data'] # Преобразуем в DataFrame df = pd.DataFrame(values, columns=columns) # Выбираем нужные столбцы: B1, B2, B3, T1, G1, ..., G9 df_selected = df[['tradedate', 'tradetime', 'B1', 'B2', 'B3', 'T1', 'G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5', 'G6', 'G7', 'G8', 'G9']] # Извлекаем параметры для функции GT из df_selected beta0 = df_selected['B1'].values[0] beta1 = df_selected['B2'].values[0] beta2 = df_selected['B3'].values[0] tau = df_selected['T1'].values[0] g_values = df_selected[['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5', 'G6', 'G7', 'G8', 'G9']].values[0].tolist()