Что показывает график

Перед нами не просто индекс МосБиржи — это составной коэффициент MCFTR / USDRUB / SPXTR × 100, то есть отношение российского фондового индекса полной доходности (в долларовом выражении, через курс USDRUB) к американскому индексу S&P 500 полной доходности. Проще говоря: если линия растёт — российские акции обгоняют американские в долларах; если падает — американский рынок сильнее российского. Таймфрейм месячный, глубина — с начала 2000-х по сегодня.

 

Фаза первая: доминирование РФ (2003–2008)

С начала 2000-х и до осени 2008 года коэффициент вырос почти в 15 раз — с уровня около 0,25–0,3 до пика в районе 3,8–4,0. Это был классический период сырьевого суперцикла: дорогая нефть, восстановление после 90-х, приток иностранного капитала на развивающиеся рынки, укрепление рубля. Российский рынок в долларах рос в разы быстрее американского — типичная картина emerging markets на растущем commodity-цикле.

( Читать дальше )

В своё время я довольно кардинально модифицировал традиционный VWAP. Скрипт был написан для торгового терминала МТ5:

А намедни я переписал его для TradingView. Ведь МТ5 есть далеко не у всех. Мосбиржа доступна в нём только через брокера Финам. А вот TradingView есть у всех, у кого есть интернет.

В связи с этим хотел бы еще раз ознакомить любителей средневзвешенной цены с новинками и плюшками, которые я нафармил.

Что такое VWAP? Volume-Weighted Average Price или средневзвешенная по объёму цена. И вот тут главная модификация. Я избавился от объёма. Да-да. Ушел от основы. Но, что самое интересное, при этом ничего не изменилось. А иногда стало только лучше.

Понимаете, в чём дело. МТ5 часто используется на таких «рынках», где объём просто недоступен. К примеру, различные валютные форекс-пары. Соответственно, стандартный VWAP там не построишь. А хотелось бы. Сказано – сделано.

Что еще в своё время требовало ухода от объема? Различные объемы на основной и вечерней сессиях срочного рынка Мосбиржи. Если вы начали расчёт VWAP от какого-то экстремума в последние часы основной сессии, то движение цен на вечерней практически переставало влиять на VWAP. Почему? Ну потому что объёмы на основной были кратно выше. И веса на вечёрке просто не могли оказывать хоть какое-то влияние. Но это ведь неверно.

( Читать дальше )

У меня это не статья, а ответ на вчерашний комментарий к статье — где рекомендуют ресурс для скачивания архива биржевых стаканов.
Я и раньше про него слышал и находил, и вот в начале лета написал скрипт и скачал все файлы, получилось около 70 Гб, а скачивалось пару дней наверное.

Но лично для меня они не подошли: там глубина всего 10 уровней стакана и дыры в истории размером с годы.

Ниже я расскажу подробнее про них.

Уже скаченная и организованная папка, а в ней 360 тысяч файлов:


На сервере все файлы вперемешку по дня, после скачивания я написал скрипт и отсортировал их по группам:


( Читать дальше )

Данные об открытых позициях биржа отдаёт бесплатно всем желающим. Каждый торговый день видно, сколько контрактов держат физлица, сколько юрлица, сколько из них в лонг, сколько в шорт и сколько человек за этими позициями стоит. Информация официальная, публикуется по итогам торгов.

Проблема в том, что в сыром виде она почти бесполезна. Открываешь таблицу, видишь «242 574 и 105 796», и дальше что? Много это или мало для этого инструмента? Так было всегда или именно сегодня перекос? Кто из двух групп сейчас в необычном положении?

Ниже разберу, как из этих чисел получается что-то осмысленное. И в конце покажу, что из популярных трактовок подтверждается на истории, а что оказалось красивой сказкой.

Где брать сырые данные

Таблица лежит на странице спецификации каждого фьючерса на сайте биржи. Четыре колонки: физлица длинные, физлица короткие, юрлица длинные, юрлица короткие. Плюс изменение за день и количество держателей позиций в каждой группе.

Есть машинный доступ через ISS API биржи, там же исторические ряды: iss.moex.com/iss/analyticalproducts/futoi/securities. Группы обозначены как fiz и yur, форматы csv, json и xml. Отдельно существует онлайн-раздел с внутридневными данными, но для него нужна регистрация и подписка на сайте биржи.

( Читать дальше )

В прошлый раз я рассказывал, как моя платформа забраковала все 231 стратегии, которые я в неё загнал. Там был абзац про данные, который я сам назвал самой скучной частью проекта и проскочил в пять строк.

Соврал. Это не скучная часть. Это и есть проект.

Скачать тридцать лет дневных котировок по американским акциям — вопрос одного вечера и трёх строк на Python. Бесплатно, без регистрации. Дальше начинается интересное: эти данные врут, и врут они ровно в ту сторону, в которую вам приятно.

Расскажу, где именно, — по всем ловушкам, в которые я успел свалиться.

Ловушка первая: цены, которых никогда не было

Вы качаете Adj Close и радуетесь: цены уже скорректированы на сплиты и дивиденды, считать доходность удобно. Проблема в том, что скорректированная история переписывается задним числом. Прошла выплата дивиденда — и все цены до неё сдвинулись. Был сплит — сдвинулись ещё раз.

Практический смысл: цена, которую вы видите в исторической строке за 2003 год, никогда не появлялась ни на одном экране. По ней нельзя проверить, сработал бы стоп. Нельзя понять, пробила ли бумага круглый уровень. Нельзя посчитать проскальзывание — вы считаете его от числа, которого не существовало.

( Читать дальше )

Moнитop cтaкaнa QUIK — этo LUA-cкpипт, oтoбpaжaющий oбъeм бидoв и oффepoв нa гpaфикe:


Koмy этo нyжнo?

Начинающим мyжчинaм, мeчтaющим выигpaть нa биpжe cтoлькo дeнeг, чтoбы xвaтилo нa квapтиpy, мaшинy, дaчy, кpacивyю жeнy и отдых в человеческих условиях.

A мoжнo тaкиe дeньги выигpaть?

Koнeчнo мoжнo. Пoчитaйтe интepнeт и пocмoтpитe ютyб. Taм пoлнo тaкиx иcтopий.

Oбъяcняю, кaк cpoчнo пocтaвить ceбe тaкoй мoнитop:

Для тoгo, чтoбы вce зapaбoтaлo, в QUIK дoлжны быть oткpыты и cинxpoнизиpoвaны тpи oкнa — «Teкyщиe тopги», «Гpaфик» и «Koтиpoвки» (в нapoдe — «Cтaкaн»). Bы кликaeтe мышью пo инcтpyмeнтy в oкнe «Teкyщиe тopги» — и aвтoмaтoм пoдгpyжaeтcя гpaфик и cтaкaн.

У вac тaк? Ecли ДA, тo eдeм дaльшe. Ecли HET, пишитe кoммeнты.

Haжмитe пapy paз мышью нa гpaфикe и ввeдитe идeнтификaтop «MAIN»:


( Читать дальше )

Что происходит, когда спреды по мусорным облигациям увеличиваются, а акции продолжают расти? В этом отрывке из Elliott Wave Financial Forecast за июль рассматривается дивергенция, за которой внимательно следят наши аналитики.
EWFF давно отмечает, что спреды по мусорным облигациям и акциям, как правило, движутся в одном направлении и разворачиваются одновременно. В случае банкротства мусорные облигации занимают более высокое место в иерархии получателей выплат, чем акции. Когда тенденции между этими двумя активами расходятся, это имеет существенное значение. [На диаграмме ниже] показан спред между индексом S&P 500 и доходностью мусорных облигаций с рейтингом CCC, которая представляет собой разницу между доходностью облигаций с рейтингом CCC (долгов с высоким риском дефолта) и доходностью сопоставимых по срокам казначейских облигаций США. Чтобы привести спреды высокорисковых облигаций в соответствие с индексом S&P, мы инвертировали его шкалу.

( Читать дальше )

Больше дух лет назад я опубликовал статью «Фильтр для долгосрочных инвестиционных решений. Модель Гордона „в обратную сторону“» [1], где показал как модель Гордона может помочь тем долгосрочным инвесторам, которые планируют собрать дивидендный портфель. Этот подход не идеален и вряд ли будет полезен трейдерам, но он может помочь определить хорошие моменты для включения в портфель потенциально хорошие дивидендные истории, и что немаловажно ребалансировать или хеджировать отдельные акции в периоды эйфории. Но обо всём по порядку.

Сама модель Гордона до безумия проста, и её используют не только в чистом виде, но и для оценки терминальной стоимости компании. Я затрагивал эту тему в статье «Что не так с методом DCF?» [2] Но для решения текущей задачи, нам достаточно будет классического понимания, в котором модель выглядит очень просто:

где:
Value_stock  — справедливая стоимость акции, E(DIV)_stock  — ожидаемый дивиденд в этом году, r  — ставка дисконтирования, которую ещё называют ставкой собственного капитала, g  — постоянный темп роста дивидендов на бесконечном горизонте.

( Читать дальше )

Если Газпром объективно заработал 100 миллионов, его капитализация автоматически не возрастает на ту же сумму — цена бумаги на бирже зависит от спроса и предложения, а не от объективных показателей бизнеса.

Но с биржевыми фондами почему-то всё работает иначе, их цена практически 1 в 1 следует за стоимостью активов под управлением.

Я наконец разобрался, как это работает и какие риски в себе несёт.

---

ЧТО ТАКОЕ LQDT

С точки зрения инвестора — штука, которая всегда растёт в цене плюс-минус на уровень ключевой ставки.

Если не занудствовать — фонд даёт деньги в долг банкам под процент, практически равный ключевой ставке.

Результат: стоимость чистых активов (СЧА) ежедневно возрастает.

Цена пая фонда при этом растёт теми же темпами. Но почему?

---

МАРКЕТ-МЕЙКЕР

Маркет-мейкер — это институциональный инвестор (обычно сама УК или родственное юрлицо), который берёт на себя обязательство по поддержанию ликвидности фонда.

На практике это значит, что он ежедневно выставляет заявки на покупку и продажу инструмента.

( Читать дальше )

Привет, Smart-Lab!

Большую часть жизни я провел в финансах: казначейство, управление ликвидностью, работа с капиталом. И всё это время моим основным инструментом был Excel. Всегда хотелось как усовершенствовать имеющиеся модели. И хотя Excel при профессиональном подходе дает огромные возможности их все равно может не хватить под какую-то конкретную задачу. Также в последнее время с расцветом ИИ я как и многие увлекся вайб-кодингом, порог доступа к которому теперь стал ниже, чем был раньше. Решил раздвинуть рамки Excel моделей за счет python.

В этой статье я расскажу, как финансисту (не профессиональному разработчику) пересесть на Python и собрать свой инвестиционный терминал, который делает именно то, что нужно вам. Когда я начал глубже погружаться в изучение облигаций, то мне захотелось создать свой инструмент, в который я бы мог сам добавить те показатели, которые бы посчитал нужным.


Откуда я брал данные для терминала.

Первый вопрос любого цифрового проекта — данные. Вот откуда я беру данные для своего терминала

( Читать дальше )