В 2008 году экономики США и Европы были одинаковы. Сегодня США на 50% больше. Европа практически не выросла за полтора десятилетия.

Еще в 2000 году Европа была настоящим лидером в области технологий. Nokia… Siemens… Ericsson… SAP… Vodafone… Deutsche Telekom… и многое другое. Теперь, если их сравнивать с американскими компаниями, они просто посмешище. Особенно, когда дело доходит до инноваций. Большинство европейских предпринимателей стремятся переехать в США, чтобы запустить свой бизнеc/стартап.

Относительно недавно бывший глава ЕЦБ Марио Драги опубликовал доклад на 393 страницы «Будущее европейской конкурентоспособности», из которого следует, что перед ЕС возник настоящий «экзистенциальный вызов». Далее коротко и в картинках.  

В своем докладе Драги сказал: «Если Европа не сможет стать более производительной, нам придется выбирать. Мы не сможем сразу стать лидером в области новых технологий, маяком климатической ответственности и независимым игроком на мировой арене. Мы не сможем финансировать нашу социальную модель. Нам придется умерить некоторые, если не все, наши амбиции». Подводя итог, ЕС рискует потерпеть неудачу.

Идея отказаться от использования Яндекс Алисы в системе умного дома возникла у меня после новости о принятии Госдумой законопроекта, касающегося штрафов за поиск и доступ к экстремистским материалам в интернете. Казалось бы, при чём тут голосовой помощник? Однако Яндекс входит в реестр организаторов распространения информации, что означает определённые юридические и технические обязательства по хранению и передаче данных.

Хотя я не ищу ничего, выходящего за рамки финансовых новостей, желание иметь полностью автономный, локально работающий умный дом — без зависимости от интернета и облачных сервисов — стало для меня ещё актуальнее.



Тем более что сейчас единственным слабым звеном в моём умном доме остается Яндекс Алиса — которая требует постоянного интернет-соединения даже для выполнения простейших команд управления локальными устройствами.

В этой статье я расскажу, как и на что планирую заменить Алису, чтобы сохранить привычный голосовой контроль, но без сторонних подключений и рисков для приватности.

Меня заинтересовало, сколько же фандинга платится в месяц за удержание позиции и кто кому в итоге платит. Я искал статистику в интернете — не нашёл. Поэтому пришлось по-вайбкодить и посчитать самому. Получилось небольшое приложение, где вы можете посмотреть фандинг помесячно, накопленный фандинг (если бы вы удерживали позицию несколько месяцев) и скользящий годовой фандинг 📊

Ссылка на приложение:

jeckep.github.io/moexf/

Заметки:
1️⃣ В большинстве случаев лонги платят шортам
2️⃣ Все месяцы этого года лонги в CNYRUBF, помимо того что потеряли на падении, платили каждый месяц примерно 2% от позиции шортистам в виде фандинга. С учётом плеча это получается  30% от ГО в месяц, Карл! 😱

Предпосылки к «исследованию»:
Рубль очень крепок, курс к валютам на минимумах.
Это может вызвать желание, помимо покупки валюты, купить, например, вечный фьючерс, «посидеть» в позиции и подождать ослабления рубля, чтобы на этом «заработать». Почему так категорически не нужно делать — далее.

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.

Не подпортить ли мне немного вам настроение?
Тут инвесторА всё надеются на перемирие и возобновление поставок газа в европу.

А то ведь разочарование уже затянулось...
Посудите сами:
Индекс полной доходности акций за год минус 10%, за три года плюс 40%, а за пять лет те же 40%.
При инфляции за год, три и пять равной: 10%, 30% и 50% соответственно.

Выходит, инвесторы в российские акции который год сидят либо в убытках, либо, в лучшем случае, по нулям в сравнении с инфляцией.

А что дальше? Светлое будущее “туземун?”
.

Я такой старый, что когда-то всё это уже проживал:

• Затяжная война военная операция в соседней стране.
• Геронтократия и деградация государственных и корпоративных элит
• Взгляд в прошлое. Видения будущего страны нет
• Вздохи по сильной руке сталину и его портреты на камазах.
• Антизападная риторика
• Повсеместная пропаганда
• Амбициозные экономические пустые проекты
• Заигрывание и помощь странам третьего мира
• Прошлая война, ставшая новой религией
• Цензура и борьба с инакомыслием

Отмечу, что на скриншоте только часть бумаг.

Самый большой плюс: добавил экспорт валют с сайта ЦБ в Excel.
Теперь автоматом подтягивается всё, а главное номинал бумаги, её цена в рублях, цена в процентах и цена в валюте. Можно отследить всё и сразу!

Также из приятных дополнений относительно прошлой таблицы:
— убрал лишний мусор;
— убрал не ликвидные бумаги с объёмом в 1-5 штук в день;
— добавил юаневые облигации;
— убрал еврооблигации;
— убрал облигации Казахстана, Киргизии, Беларуси;
— добавил рейтинги выпусков;
— добавил валюту номинала;

В гугл таблицах обычные значения

В прикреплённой таблице 3 листа:
Всё с формулами
Обычные значения
Лист с валютами с сайта ЦБ (тоже обновляется автоматически)

Прошлая версия была весьма сыра, сейчас же хорошо так доработал её

Все таблицы и ссылки находятся тут: t.me/filippovich_money

Переходите, смотрите, подписывайтесь 💪