Добрый день, друзья!

Завершился очередной год и наша исследовательская группа по уже многолетней традиции обновляет параметры оценки стоимости капитала на базе российской финансовой статистики (без использования недружественных источников информации).

Поскольку облигации недружественных государств больше не являются для российских инвесторов безрисковым активом, использование известных таблиц Дамодарана в целях построения финансовых моделей для российского рынка становится бессмысленным.

Мы оцениваем стоимость капитала для расчета ставки дисконтирования в целях определения чистого дисконтированного дохода по промышленным инвестиционным проектам. На финансовых рынках инвесторы могут использовать стоимость капитала для оценки стоимости акций по модели DCF.

Предыдущий расчет (по итогам 2024 года) см. здесь: https://smart-lab.ru/blog/1102051.php

__________

Стоимость собственного капитала определяется по модели CAPM:

где    R_e– ожидаемая доходность (стоимость) собственного капитала, %;

( Читать дальше )

Недавно я прошёл курсы по дата-инжинирингу и почти полностью переписал своё решение для алгоритмической торговли. Ключевое изменение — полный переезд в облако.

Домашние компьютеры больше не участвуют в процессе. Теперь они либо на продажу, либо на выброс.

Инфраструктура

Я арендую облачные ресурсы примерно на 25 000 ₽ в месяц. Выбрал VK Cloud — провайдеров сейчас много, но по цене они плюс-минус одинаковые.

Хранилище данных

• Свечные данные

• Параметры инструментов

• Результаты расчётов

Всё хранится в S3-совместимом объектном хранилище:

• всегда доступно;

• масштабируется бесконечно;

• стоимость — около 0.20 ₽ за 10 ГБ.

Вычисления
Все расчёты выполняются в Kubernetes-кластере:

• 10 серверов;

• на каждом — по 10 контейнеров, внутри каждого в один момент времени выполняется один расчёт или исследование;

• итого ~100 параллельных потоков.

Главный плюс — эластичность. Нужно срочно посчитать больше — добавил ещё 50 серверов в пару кликов. Не нужно — отключил.

( Читать дальше )

 

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.

➡️ Робот, который живёт в стене: мой опыт автоматизации торговли на Python

Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.

Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор библиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека-обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.

( Читать дальше )

В предыдущих статьях я рассказывал, как пришёл к идее создания собственного торгового робота. Мотивация проста:

• Автоматизация — алгоритм не спит, не нервничает и не занят своими делами.

• Дисциплина — робот исключает эмоции, следуя правилам.

• Тестирование — любую идею можно проверить на исторических данных, прежде чем рисковать деньгами.

Я всегда разделял два этапа: разработку торговых идей (логика стратегии) и реализацию механизма исполнения (отправка заявок, автотрейдинг). Сначала — бэктестинг и базовая оптимизация, и только потом — реальная торговля.

Поскольку я нахожусь в активном поиске подходящего решения для автотрейдинга и уже опробовал несколько рабочих вариантов, то эта статья представляет мои размышления об этом механизме исполнения заявок. Ваша критика или поддержка идей приветствуется.

Почему я не хочу использовать QUIК и Windows?

По моему мнению QUIK архаичен, нестабилен для автоматизации и требует оконной среды. Он не предназначен для headless-серверов (это компьютер без монитора, клавиатуры, мыши). QUIK + LUA или внешнее ПО — это сложная, криво документированная и уязвимая связка.

( Читать дальше )

В этой статье расскажу о том, как воспроизвел и протестировал торговую систему для фьючерсов Московской биржи, основанную на идеях Александра Резвякова. Недавно, просматривая раздел алготрейдинга на Смартлабе, я наткнулся на видео с его выступления на конференции 2024 года под названием "5-6 идей для построения прибыльной торговой системы на фьючерсах". Меня привлекла четкость и понятность предложенных им правил торговли.

Поскольку я активно занимаюсь автоматизацией процессов и стремлюсь глубже изучить возможности Python библиотеки backtesting.py, мне показалось это хорошей идеей для практического применения.

Хотя я лично не знаком с Александром, полагаю, что публичное представление идеи предполагает возможность её независимого анализа и тестирования сообществом трейдеров и программистов.

Обзор стратегии Александра Резвякова на фьючерсах

Основная идея — открывать сделки в строго определенное время и использовать структуру рынка последних дней для принятия решений.

Правила входа

( Читать дальше )

Мне 42 года, и я, как обычный айтишник, в 35 уже окончательно выгорел. В группах цветоводов я подружился с химиком, и в декабре 2021-го года мы решили открыть производство удобрений и грунтов для комнатных растений.

Тренд продавать *овно на маркетплейсах начал не я, но я, как цветовод со стажем, решили заняться этим буквально и произвожу не навоз, но удобрения.

Хотя иногда после обновления тарифов от маркетплейсов, возникает желание отвезти на ПВЗ непосредственно навоз.

Я расскажу, как получить продукт с помощью бетономешалки, дрели и Уралхима, зачем Озон ворует мерные ложки, какое неприятное условие выставляет Леруа Мерлен производителям, почему китайцы не хотят иметь дел с порошками, и сколько зарабатывает и тратит мое производство. 

Обычно домашнее цветоводство воспринимается как «хобби для олдов», простые кактусы или фиалки.

Все помнят школьную полуживую зелень на шкафах и подоконниках.

На самом деле рынок комнатных растений – это миллиардные обороты. Стоимость редких или модных сортов филодендронов, монстер, алоказий – 20-50 тысяч рублей. И это обычное явление.

( Читать дальше )

В 2018 г. я открыл производство пельменей и полуфабрикатов. Шучу, что у меня 3 класса образования церковной школы, так как мое высшее по специальности “социальная коммуникация” не кажется мне фундаментальным.

6 лет мы продаем 50 позиций пельменей, голубцов и чебуреков в 200 магазинов. В ковид ели много пельменей и у меня было 3 цеха, доходило до тонны в день. А сегодня я провожу аудит, закрыл 1 цех и думаю о закрытии остальных. Если считаете, что бабушкины пельмени лучше магазинных, ставьте лайк и пишите об этом в комментариях.

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана на основе интервью с предпринимателем, который анонимен, потому что в городе до 400к населения его все знают.

А прежде чем перейти к изучению болезни, я должен немного рассказать вам о пациенте.

Как я открыл производство полуфабрикатов с нуля

Начать этот бизнес можно дома, при наличии мясорубки. Я начал, когда пришел помогать брату, тогда на него работало 2 лепщицы пельменей. Продажи стали расти, и я решил оборудовать цех побольше.

( Читать дальше )

Книга попалась на просторах интернета на немецком языке.
Решил сделать сжатый перевод и поделиться им с сообществом.
Для желающих — исходный текст.

Предисловие

Железное правило для предисловий в книгах по трейдингу: всегда упоминайте свой многолетний опыт работы на фондовом рынке в первом предложении. Однако это сомнительная рекомендация. Потому что трейдер с многолетним опытом обычно имеет только одно преимущество перед новичком. Он потерял больше денег.

Те, кто занимается частной торговлей на фондовом рынке, попадают в причудливый мир, не похожий на сцену средневекового алхимика. Попытка предсказать будущее — в данном случае будущую цену финансового продукта — принимает странные формы. Для прогнозирования цен трейдеру доступны бесчисленные инструменты, называемые «техническими индикаторами». Но и довольно нетехнические методы, такие как астрология, свечные модели, волны Эллиотта или линии Ганна, часто и с удовольствием используются — к большому удовольствию брокеров.

Там, где люди стремятся понять непредсказуемые на первый взгляд цепи событий, процветает эзотерика.

( Читать дальше )

Привет.

Это продолжение темы, которая была затронута в этом посте: Адаптивные алгоритмы торговли (smart-lab.ru)



Вводная часть
Мою мысль тогда не так поняли, как мне кажется, решив, что адаптивная торговая система в моём понимании — это система, которую нужно периодически выключать и подстраивать/оптимизировать, и запускать заново.
Я имел ввиду, однако, совсем не это.
Я имел ввиду, что система является самоподстраиваемой, изменяя свои настройки или логику прямо в ходе торговли.
Топорно это можно сделать элементарно, используя в качестве параметра торговой системы не константу, как обычно, а динамическое значение некого индикатора, так или иначе описывающего поведение цены или других рыночных данных. Это верное направление, но, если его реализовать, как описано, ничего хорошего не получится, поскольку влияние значения настроечного параметра на результат торговой системы практически всегда нелинейно, и поэтому между выходом индикатора и входом торговой системы со значением нужно будет произвести некоторые преобразования, а какие именно — это вопрос исследований для конкретного кейса.

( Читать дальше )