Избранное трейдера Георгий Харитонов
В ситуации, когда внушительная часть золото-валютных резервов (более $300 млрд) в этом году оказалась заблокированной из-за антироссийских санкций, Минфину РФ ничего не остаётся, кроме как продолжать рекордными темпами привлекать средства на долговом рынке, пытаясь латать дыры в российском бюджете. По итогам трёх аукционов в среду, 7 декабря 2022 года, ведомство Антона Силуанова привлекло в бюджет почти 809 млрд руб. — второй результат за всю историю публичных государственных размещений.
✔️ При этом повышенным спросом у инвесторов пользовались бумаги с переменным доходом, где Минфин смог привлечь 721,5 млрд руб. при спросе 910 млрд руб.
✔️ Из общего объема в 809 млрд руб. почти 93% от этой суммы пришлись на заявки от двух банков. Что это за банки неизвестно, но я думаю все прекрасно понимают, что это два крупнейших отечественных госбанка (Сбер и ВТБ).
🤔 Любопытно получается: в понедельник, 5 декабря, ЦБ «печатает» 1,1 трлн рублей, после чего представляет эту сумму коммерческим банкам в рамках операций РЕПО. И при этом происходит такое совпадение, что два банка направляют львиную долю данного объема денежных средств на выкуп ОФЗ. Чудеса, да и только!
Предисловие
Трендовый подход к торговле роботами – один из самых простых и ёмких. Так я обычно объясняю людям, почему наша команда выбрала именно тренд для торговли.
Мы в нашей компании около 10 лет профессионально занимались и занимаемся разработкой софта для трейдинга на заказ. Мы – те, немногие, кто имеем выбор в этом смысле. Мы можем торговать Арбитраж, Маркет-мейкинг, супер быстрые алгоритмы, работающие на запредельных скоростях. Но из всего разнообразия стратегий, которые есть у нас на руках и тех, что мы имеем возможность быстро запустить, мы выбираем тренд.
Простота его заключается в том, что вам не требуется какой-то специальный или слишком сложный софт для его торговли. Большинство платформ для алготрейдинга – позволят вам реализовать данный подход в полной мере. Будь то OsEngine (наша разработка), TsLab, StockSharp или ETS. В каждой из этих платформ вы найдёте почти всё для торговли по тренду.
Аккаунт новый, старый благополучно утерян, как совесть у Мосбиржи.
Пишу не скулежа ради. Просто озвучу то, с чем реально столкнулся с момента начала СВО, торгуя на срочном рынке.
Коротко для тех, кому дорого время:
Теперь немного подробнее:

Автор любит историю, чего, собственно, и не скрывает. Эту историю он накладывает на график различных индексов и указывает события точками на координатах. Это крутой труд, но, будем честны, не самый трудный. Да и чересчур мало событий. Наверняка их было больше, хотя даже не так. Этих событий было гораздо больше, просто они, скорее всего, не укладывались в последовательность повествования. Получается, сугубо по моему мнению, автор пытался больше доказать своё виденье совпадений, нежели объективно оценить взаимосвязь. Но это второе, первое — это, как по мне, он просто желал поделиться знаниями нюансов истории, ошибки в которых встречаются в книге повсеместно. Причём это даже замечено не мной, а редактурой.
Но нужно быть правдивым и сообщить о действительной пользе книги. Достаточно останавливать своё внимание на представленных графиках и уделить времени больше, чем просто пробежать взглядом. В общем, учитывая внешний фон, нам всем было бы как минимум полезно прочитать книгу.
Продолжаю бесплатный период своего робота.
Наибольший интерес вызвали торговые системы арбитража.
Публикую долгожданное большинством видео QUIK. Робот Сетка. ТС «Арбитраж».
Хочу отметить, что представленный пример с разницей акций Сбербанк-Сбербанк-ап представлен для общего понимания.
Робот может реализовать не только парный арбитраж.
Возможно реализовать портфельный арбитраж, можно использовать любые торговые инструменты в QUIK, можно использовать фронтраннинг, котировать другие инструменты с хеджированием и многое другое.
Заявки на разработку роботов не рассматриваю, т.к. пишу для себя и торгую на бирже тоже для себя.
Описание торговой системы «Арбитраж».
Возьмём два инструмента: Сбербанк об. по 137.18 и Сбербанк пр. по 131.85. Известно, что некоторые инструменты коррелируют между собой, т.е. цены двигаются в одном направлении. Однако, есть небольшие отличия в движении этих активов. Можно торговать эту разницу.

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!
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.

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.
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.