За это время я выложил более 90 статей, которые прочитали 8,5 млн раз, обогнал по популярности блог Олега Тинькова на VC, попал во внештатные колумнисты The Bell и Медузы, несколько раз проходил через суды о запрещении моих статей на территории РФ, а также подвергался кибер-атакам со стороны недовольных героев расследований.


Привет, меня зовут Павел Комаровский, и я графоман. Я люблю складывать буковки в слова так, чтобы с моей точки зрения получалось интересно и смешно.

В этой статье я сначала расскажу о том, зачем публиковать свои тексты на крупных площадках вроде VC или Habr (а не в уютном личном бложике на WordPress), а потом поделюсь своими наблюдениями об особенностях сложившихся комьюнити на каждом из ресурсов. Поехали!

Зачем вообще вот это всё?!

В апреле 2018 года я запустил свой блог RationalAnswer. Это был чистой воды хобби-проект: мне не нравилось, как и о чем пишут большинство русскоязычных инвестблогеров, так что я захотел стать одним из немногих источников разумной информации по теме – без всяких там торговых сигналов, прогнозов валютных курсов, и прочей финансовой порнографии.

( Читать дальше )

Несколько наблюдений из обзора Deutsche Bank:

Во второй половине 2010-х годов сырая нефть перестала быть самым продаваемым товаром на мировом рынке. Лидерство захватили микрочипы, доля которых в глобальной торговле к 2020 году выросла до 15%, а общий объем продаж составил $2,6 трлн.

Компьютеры заняли второе место с долей 12%, а сырая нефть — третье — 9%. Далее идут автомобили, продукты переработки нефти, техника для офиса и золото. 

Одна из причин полупроводникового бума — рост их доступности. Индекс цен на микрочипы в США сейчас на 60% ниже, чем в 1995 году. Если принять во внимание рост качества и мощности, то реальное падение цены будет еще больше.

Большинство других товаров существенно подорожало. Например, сегодня цены на сырую нефть примерно в шесть раз выше, чем в 1995 году. 

Мировые полупроводниковые торговые цепочки очень сложны. В среднем один микрочип 6 раз пересекает границу разных стран. Типичный пример: тайваньская компания делает детали, сборка чипа идет в Китае, летят в логистический центр в Германии, затем — на автозавод в Словакию. Чем более глобальной и открытой становится мировая экономика, тем лучше чувствует себя полупроводниковая индустрия. 

( Читать дальше )

Сижу как-то раз за рюмкой чая (это было за год, два или три до моего прихода на Smart-Lab} и приходит мне в голову мысль — а почему бы не попробовать прогнозировать котировки.
Прогноз, естественно, на ТФ 1м, который я использую. Время прогноза пусть будет — 5 минут — вполне достаточное для моих сделок, а недостаточно, так прогноз можно и повторить на следующие 5 минут. Архивы котировок по фьючерсам SBRF и GAZR тоже имеются, минимум за год-два за последние 3 месяца перед экспирацией — хватит и на отладку и на проверку.
Все есть, только как реализовать прогнозирование? — ни одной мысли.
Собственно, не особо мне это было и нужно, рабочая система у меня уже была и меня она вполне устраивала, но мысль о прогнозировании засела, и я время от времени ее думал.
Ничего сколь-нибудь конструктивного в голову не приходило, и было решено для прогнозирования использовать нейросеть, тем более, незадолго до того я немного занимался машинным обучением и нейросетями в том числе.
От использования каких-либо предикторов сразу отказался. Плюс 2-3 слоя к нейросети, и если в данных есть какие-либо взаимосвязи, НС сама внутри себя построит нужные ей предикторы. В общем, подаем на НС поток цен 15-20 отсчетов Vc={C(t0-20),C(t0-19),...C(t0)}, нормируем их к динам диапазону НС — Vcn={c(t0-20),c(t0-19,… c(t0-1), 0} — c(t0) у нас всегда = 0, и пусть НС сама мучается с прогнозированием и поиском c(t0+5). И еще, у всякого метода есть область применимости, потому нельзя учить чему попало. Для этого из обучающей и проверочных последовательностей по возможности исключаем области истории, где прогнозирование невозможно. Иначе получим нечто такое.

( Читать дальше )

Когда у людей большие проблемы, большинство из них, единственное, что хорошо научилось делать — это искать себе оправдания. Почему в очередной раз человек говорит себе «я начну с понедельника». И найдется 1000 «потому что». Где расположен тот центр головного мозга, из которого исходит это бесконечное «потому что»?

Несколько историй о бедности и нищете.

1. Бедность в «немытых» головах
У моего одноклассника дома был диван, на котором в детстве мы любили прыгать, пока не видят его родители. От старого дивана вверх поднимался столп пыли. Ногами мы ощущали торчащие пружины. Все это нас радовало и приводило в восторг. Лет через 20 я навестил своего бывшего одноклассника, и с удивлением увидел диван из нашего детства. Заклеенные трещины на зеркалах, засаленные столетние стулья, грязные окна, разбитый цветочный горшок, потолок, облепленный мухами, старые обои, мусор и т. д. привели меня в ужас. Пока мы разговаривали, я мысленно боролся с нищетой, убогостью и захламленностью дома. Переклеивал обои, убирал мусор, мыл окна, менял мебель. Я подумал, что у хозяев плохо с деньгами. Но потом мне пришла такая мысль:

( Читать дальше )

+3.8% прибыли, за 3 дня!

 

Хотел бы рассказать о том, что любой спекулянт, который при 100 сделках и стопе не менее 50 пунктов на евродолларе умудряется выходить в ноль, может заняться более выгодной стратегией. Это усреднение по теханализу на снп. То есть, когда он дает себе 10 попыток спекулятивно купить индекс, без стопов, через усреднение, в среднем через каждые 6% снижения цены и зарабатывать на том, что цена рано или поздно пойдет в его сторону. На картинке видно, что максимальное падение было с красной цены 1586 до синей цены 666, если округлить. Это около 60%. Значит, можно 10 раз по 6%. Я использую, для анализа, только евродоллар, ведь индекс и евродоллар ходят в одну сторону. Даже, если вы- новичок, то можете просто усредняться через 6%. Это гораздо выгоднее, чем торговать со стопами, ведь стопы умеют использовать лишь 5% трейдеров. А, если усредняться, то, рано или поздно, 100% пытающихся получат прибыль. А вот нулевой спекулянт будет получать 50% в год, на вложенное.

( Читать дальше )

Уже трое чуть ни в каждом своем посте и чуть ни каждом своем комментарии повторяют магическое слово -«приращения».
Приращение цены на интервале, это dC = C(t2) — C(t1).
Распределение вероятностей приращений как у случайного процесса.
Спектр Фурье как у случайного процесса — глаз не на чем остановить.)
Корреляционная функция и  коэффициенты корреляции как у случайного процесса. Ну, на коротком интервале (минуты) можно еще найти некоторую незначимую связь, не более, но она вам не поможет.
Ну, если ходит как утка, крякает как утка, выглядит как утка, значит это утка и есть.©
Т.е., приращения — суть случайный процесс без всяких надежд найти в нем какие-либо зависимости. Ну, и наши истории котировок являются порождением этого процесса и представляют из себя в целом не более чем вариации случайного блуждания.
Я уже слышал возражения, что случайное блуждание порождается процессом с Гауссовым распределением.
Интересно, с чего вы это взяли? Сами придумали или подсказал кто?

( Читать дальше )

Улетал по делам, нужно было добить опционные книги и утереть всем нос на ЛЧИ, но сейчас выдалась свободная минутка и можно чуток пографоманить...

Итак, я собрал на бумаге лучшее, что было на опционную тематику. Попса продается сегодня в книжных магазинах, практически всё покупается через Вайлдбериз, а вот редкие книги можно достать через Avito, ценник, правда, не 3 копейки. Например, вонючий Чекулаев продается за 2500 руб. Да-да, тот самый, которого раздавали в 2001 году бесплатно для всех, кто хотел изучать опционы и ходил на конференции.

Коннолли стоит около 2000 руб, книга стоящая, рекомендую.

Вот так выглядит опционная полочка:



Напомню также про опрос, который делали в опционном чате, чтобы отсортировать книги по популярности авторов:



( Читать дальше )

Доброе утро, коллеги!

Решил устроить маленькую дискуссию.

Любой торговый алгоритм (IMHO) принимает торговое решение (покупать или продавать) на основании предыдущих приращений цен. Кто-то может с этим не согласиться и вставлять в алгоритм абсолютные значения цен, но, думаю, в целом это верное утверждение.

Далее — практически любая функция от предыдущих приращений цен может быть представлена в виде ряда/полинома.

Ну т.е. скользящие средние (МА) — это линейная комбинация предыдущих приращений цен.
Боллинджер (или границы по СКО) — это линейная комбинация произведений предыдущих приращений цен.
Комбинация МА и Боллинджера — это кубический полином от приращений цен.
...

Если немного потрудиться, то можно понять, что максимальный рост эквити обеспечивает наилучший прогноз будущего приращения цены актива (в плане МНК). Это утверждение не зависит от формы распределения приращения цены актива. Таким образом, в плане заработка задача состоит в построении наилучшего прогноза приращения будущего изменения цены актива по предыдущим изменениям.

( Читать дальше )

Фьючерс MX находится в бэквордации, а фьючерсы на акции в контанго, появилась идея создать локирующую конструкцию с целью получить прибыль от форвардной разницы.

На момент написания (данные меняются быстро) декабрьский фьючерс MX находится в бэквордации -0.76%.

Декабрьские фьючерсы на акции взял для примера 5 с наибольшим весом (более правильно использовать наибольший список – 10 и более). Данные состава индекса из: https://smart-lab.ru/q/index_stocks/IMOEX/
Получилась такая таблица:

Из расчёта на 1 млн. рублей на каждую ногу нам нужно продать декабрьские фьючерсы на акции ЛУКОИЛ в размере 294705₽. Аналогично, продать другие фьючерсы на акции, согласно доле в портфеле из таблицы.

Далее, нам нужно купить фьючерс MXI в размере 44 контракта, т.е. на 1 млн. руб.

После этого ждём экспирацию. В последний день разбираем конструкцию, чтобы не пустить на поставку фьючерсы на акции.

( Читать дальше )

( Читать дальше )