Избранное трейдера Stanis

Ещё лет 10 назад меня окончательно достало вести инвестиционный учёт вручную. А всё потому что использовались разные брокеры, разные типы активов и у всех были разные формы отчётов и в итоге всё заканчивалось раз в квартал примерно один и тем же. Ручным копированием котировок с сайтов для того, чтобы понять что вообще происходит с портфелем и требуется ли ребалансировка.
И в какой-то момент я понял что больше невозможно терпеть и пора уже начать заниматься автоматизацией. В итоге получилась довольно простая архитектура:
Excel / Google Таблицы — интерфейс и дашборд портфеля
Python — сбор данных и обработка
API — источник котировок и информации
Что делает моя система в книге:
автоматически подтягивает котировки акций и облигаций, в том числе с Московской биржи;
считает текущую стоимость портфеля;
сводит активы из разных источников;
обновляет данные без ручного ввода.

Книга Михаила Шардина “Excel, Python и API: автоматизация данных и управление офисом, домом, финансами…”

На российском рынке валютных фьючерсов за 2 дня до экспирации мартовского контракта Si-3.26 сложилась уникальная ситуация. Жесткая денежно-кредитная политика ЦБ при ставке 15,5% в сочетании с аномально низким контанго во фьючерсах USD/RUB позволяет создать синтетический валютный депозит с доходностью на уровне 13% годовых. Эта стратегия позволяет не только хеджировать валютные риски, но и получать дополнительную рублевую доходность, значительно превышающую ставки по валютным вкладам и замещающим облигациям.
Механика стратегии
Для реализации стратегии открывается 2 позиции
Согласно текущим биржевым котировкам цена Si-3.26: 82 220 пт. Цена Si-6.26: 82 518 пт.
Спред между контрактами составляет 300 пунктов (около 0,36% за квартал). В годовом исчислении стоимость удержания валютной позиции (ролловер) обходится в 1,2–1,4%.
Последние несколько лет я занимаюсь тем, что большинство людей считает невозможным: строю платформу, которая самостоятельно находит торговые стратегии, проверяет их на прочность и исполняет сделки — без моего участия, круглые сутки.
Не торгового бота. Не скрипта с парой индикаторов. Полноценный конвейер, который делает всё сам — от анализа сырых рыночных данных до размещения ордеров на бирже.
Расскажу, как это устроено — в общих чертах.

Большинство инвесторов смотрят на показатель YTM (Yield to Maturity — Доходность к погашению)) как на фиксированную ставку, которую они гарантированно получат на свой капитал. Но математически YTM это производная от IRR (внутренней нормы доходности). У этой модели есть «черный вход», через который незаметно утекает реальная доходность в случае снижения процентных ставок в период владения облигацией в портфеле.
Рассмотрим, как меняется реальнвя доходность на примере 10-летних ОФЗ с расчетной YTM 15% годовых. В чем состоит иллюция доходности и как расчитать реальную доходность облигации в зависимости от ставки под которую будут реинвестированы купонные выплаты.
Главое искажение: допущение о реинвестировании под ставку доходности к погашению
Математика YTM (и, следовательно, IRR) строится на жестком и часто невыполнимом условии — каждый полученный купон по облигации вкладывается обратно под ту же самую ставку. Например при, YTM = 15% расчет доходности предпологает, что все купоны в течение 10 лет вы будете пристраивать строго под 15% годовых. Только в этом случае ваш капитал вырастет в расчетные 4.2 раза.

