В этой статье оценю с каким инструментом биткоин коррелирует больше всего, использовать для этого буду простой индикатор в tradingview, на базе функции корреляции.

Используемые в коде встроенные функции и переменные

request.security()  — встроенная функция, запрашивает данные другого инструмента и / или интервала.

ta.correlation()  — встроенная функция. Коэффициент корреляции. Описывает степень, на которую две серии стремятся отклониться от своих ta.sma значений

Справочно:

Коэффициент корреляции (КК) используется в статистике для измерения корреляции между двумя данными. На языке трейдеров, данные представляют собой данные акции или любого другого финансового инструмента. Корреляцией между двумя финансовыми инструментами, говоря простыми словами, называют уровень зависимости между ними. Корреляции измеряется на шкале от 1 до -1. Чем ближе к 1 находится коэффициент корреляции, тем выше положительная корреляция между двумя инструментами. Это означает, что инструменты будут двигаться вверх или вниз параллельно. Чем ближе к -1 находится коэффициент корреляции, тем сильнее два выбранных инструмента будут двигаться в противоположных направлениях. Если коэффициент имеет значение 0, то между этими инструментами корреляции нет вовсе.

В этой статье расскажу как с помощью функции timestamp, а также переменной time и time_close можно задать диапазон времени от какой-либо заданной даты до текущей даты и как задать диапазон времени между двумя заданными датами.

Используемые в коде встроенные функции и переменные

time  — встроенная переменная, содержащая время текущего бара в UNIX формате. Это количество миллисекунд, прошедших с полуночи (00:00:00 UTC) 1 января 1970 года.

time_close  — время закрытия текущего бара в UNIX формате. Это количество миллисекунд, прошедших с полуночи (00:00:00 UTC) 1 января 1970 года. На графиках, основанных на цене, значение этой переменной равно na.

timestamp() - встроенная функция, возвращает UNIX-время для указанной даты и времени.

Диапазон времени от одной заданной точки времени до другой

В этой части кода задаем точки времени point of time через timestamp(), указав год, месяц, день, час и минуты для каждой из них.

Прежде чем перейдем к практическим примерам работы с сериями расскажу немного теории.

Основной тип данных, используемый в Pine script, называется серией. Это непрерывный список значений, который идёт назад во времени от текущего бара и где для каждого бара существует одно значение.

Серии хранят последовательность исторических значений. К ним можно получить доступ с помощью [ ] оператора. Примерами встроенных последовательных переменных являются: open, high, low, close, volume и time. Любое выражение, содержащее переменную серии, будет рассматриваться как сама серия. Например:

a = open + close + low + high // Сложение 4 серий

b = high * 3 // Умножение переменной серии на константу

c = low[1] // Ссылка на предыдущее значение «low», текущее low[0]

Как мы видим, у брокеров большое предложение с дисконтами 50% и более к тем ценам, которые мы видим на Московской Бирже. Предложение в основном по тем бумагам, у которых был большой зарубежный free-float.

Парадокс в том, что, вероятно, некоторые из этих бумаг разумнее даже покупать именно во внешней инфраструктуре, чем на Мосбирже внутри НРД с наценкой 100%+.

Мы сейчас воздерживаемся от покупки указанных акций в российском периметре по причине отсутствия понимания того, как по этим акциям можно реализовывать права и можно ли это будет делать в будущем.

Вы наверное прекрасно знаете, что стоимость недвижимости в Москве коррелирует с индексом РТС, но при этом обычно запаздывает относительно него. Так происходит потому, что толпе быстрее сгонять до обменник или зайти в терминал продать акции, чем принять решение о покупке или продаже квартиры. Посмотреть корреляцию и мою разметку от 2016 года можно найти вот здесь: https://vk.com/wall-124328009_471

Но, обратите внимание, что почти весь прошлый год за счёт ревальвации рубля недвижимость росла, а акции в валюте – нет. В этом году рынок исправит эту диспропорцию, движение к целям ниже 2000$ за квадрат уже началось. Ближайшая цель на 2-3 года – обновление низов 2015 года. Далее отскок в волну «4» вместе с российским рублём, и финальное падение, цели для которого я даже боюсь произносить.

На это финальное падение в России наложится масштабный катаклизм – возможна национализация и обобществление инвестиционных квартир. В качестве гипотезы, к 30-ым годам может случиться левый поворот. Поэтому я в своих видео и не рекомендую лезть в бетон – после достижения рублём исторических максимумов, вы сможете купить квартиру дешевле, чем сейчас. Вопрос всего нескольких лет.