Вначале о грустном. Не понимая теорию нейросетей (НС) у вас вряд ли получится построить на ней ТС. Поэтому лучше для начала почитать теорию, например, Хайкин Саймон. «Нейронные сети. Полный курс». Книга уже достаточно старая и в ней нет новомодных веяний, но она дает базовые представления о НС.

И второе, мы будем далее для построения систем использовать пакет scikit-learn для Python. рекомендую ознакомиться. Есть и более продвинутые пакеты, скажем, TensorFlow и др., но их использовать мы не будем, и ограничимся более простым scikit-learn.
Теперь о том, чего здесь не будет. Здесь не будет теории НС, разве эпизодически и оч кратко. Здесь не будет описания пакетов Python, работы с графикой и пр. Обо всем этом вы можете прочесть в интернете, книгах, и документации Python.
В топике мы будем обсуждать только применение НС к ТС и их построению.
Так как тема достаточно велика, в один топик не влезет, сегодня мы займемся самыми общими вопросами. Следующая часть будет недели через две, раньше не получается.

Привет, сегодня вместо традиционного бэктеста разберем площадки, где можно подсмотреть идеи для торговых стратегий.  Навеяно постом Eugene Logunov о литературе для алго-трейдера https://smart-lab.ru/blog/627444.php Теперь у нас есть методики, но где взять идеи? :)

Наши предыдущие бэктесты хоть и адаптированы под Россию и имеют отличия в реализации – все равно основываются на ранее выявленных закономерностях в США/Европе. Сразу скажу, что речь пойдет об исследованиях в открытом доступе. Если на работе/в университете есть доступ к EBSCO или Science Direct, то вы и сами знаете, где все посмотреть.

Зачем вообще читать академические ресерчи, если фонд LTCM показал, что кол-во цитирований и премий спорно соотносится с успехом на рынке?

Хорошие ресерчи дают базовые идеи о том, что и почему работало в прошлом, на каких стадиях и почему перестало. Да, в них есть реализация или дизайн исполнения, но обычно он сырой и его всегда можно поменять, сохранив базовую идею. В отличие от дискуссий в рунете, очень сложно опубликовать что-то без пруфов, а проверка устойчивости не ограничивается t-статистикой > 3.  Сам текст хорошо структурирован, методика либо объясняется полностью, либо ссылается на такой текст. Авторы в основном исследователи, которые выполняя свою работу попутно дают подсказки практикам. Но встречаются и практики, например, аналитики хедж фонда AQR сейчас главные поставщики контента по факторным стратегиям или ученые Dimson и Ibbotson, которые параллельно пишут исследования для инвестиционных банков. Если желание почитать что-то заумное осталось, то сформулируйте идею/биржевую аномалию, которую хотите проверить (например, покупка акций с наибольшими дивидендами) и возвращайтесь к этому тексту.

Табличка по S&P500, которую я сделал однажды для себя, но потом оказалось, что она интересна многим, стала сегодня гораздо более обширной и юзабельной.


Что нового?

1. Появилась вкладка S&P100. Индекс S&P100 — это сто крупнейших по капитализации компаний от того же агентства Standart&Poor. Очень интересный индекс, кстати говоря. На следующей неделе сравню его с S&P500 в плане диверсификации по секторам и компаниям.

1. Экспирация велика. 
   1.8 триллионов долларов в опционах на SPX, экспирирующихся 19 июня делает её третьей по размеру в истории не-декабрьской экспирацией. Добавьте к этому $230 миллиардов опционов на SPY и $250 на всякие E-mini. Даже если дельта-хедж этой мега-кучи не будет и возить рынок туда-сюда сам по себе, то просто клиринг сам по себе освободит много средств трейдеров, которые можно будет затем двинуть в рынок.
2. Распределение опционов по страйкам таково, что результирующая общая гамма незначительна. Всего $80 миллиардов положительной SPX гаммы, в основном из-за того, что позиции накоплены в дальних от текущей цены страйках. Пик концентрации в 2800-2900 страйках.
3. Июньские колов больше, чем путов, по сравнению с обычной экспирацией. 43% против 35-40 обычных. Причем большинство активности происходило в  ITM колах.

Банк ФИНАМ – рсбу/мсфо  
Общий долг — мсфо 31.12.2018г: 5,086 млрд руб 
Общий долг — мсфо 31.12.2019г: 5,028 млрд руб 

Прибыль 2017г: 158,58 млн руб/ Прибыль мсфо 175,03 млн руб 
Прибыль 1 кв 2018г: 21,11 млн руб 
Прибыль 4 мес 2018г: 96,98 млн руб 
Прибыль 2018г: 185,47 млн руб/ Прибыль мсфо 238,41 млн руб 
Прибыль 1 кв 2019г: 17,75 млн руб 
Прибыль 4 мес 2019г: 18,44 млн руб 
Убыток 2019г: 40,05 млн руб/ Прибыль мсфо 7,42 млн руб 
Прибыль 1 мес 2020г: 22,41 млн руб 
Прибыль 2 мес 2020г: 30,54 млн руб 
Прибыль 1 кв 2020г: 57,30 млн руб 
Прибыль 4 мес 2020г: 15,90 млн руб 
https://www.banki.ru/banks/ratings/?BANK_ID=114461&IS_SHOW_GROUP=0&IS_SHOW_LIABILITIES=0&date1=2020-05-01&date2=2019-05-01 
https://finambank.ru/about/financial-statements

БКС Банк (Компания Брокеркредитсервис) – рсбу/мсфо  
Общий долг — мсфо 31.12.2018г: 54,451 млрд руб 
Общий долг — мсфо 31.12.2019г: 62,850 млрд руб 

Прибыль 2017г: 331,80 млн руб/ Прибыль мсфо 369,54 млн руб 
Прибыль 1 кв 2018г: 88,50 млн руб 
Прибыль 4 мес 2018г: 118,12 млн руб 
Прибыль 2018г: 247,71 млн руб/ Прибыль мсфо 815,89 млн руб 
Прибыль 1 кв 2019г: 127,52 млн руб 
Прибыль 4 мес 2019г: 218,71 млн руб 
Прибыль 2019г: 830,30 млн руб/ Убыток мсфо 466,27 млн руб 
Прибыль 1 мес 2020г: 167,28 млн руб 
Прибыль 2 мес 2020г: 136,85 млн руб 
Прибыль 1 кв 2020г: 391,71 млн руб 
Прибыль 4 мес 2020г: 305,97 млн руб 
https://www.banki.ru/banks/ratings/?BANK_ID=190303&IS_SHOW_GROUP=0&IS_SHOW_LIABILITIES=0&date1=2020-05-01&date2=2019-05-01 
https://bcs-bank.com/about_document