Воодушевлённый статьёй с рекламой структурных продуктов на Хабре, адаптировал python-скрипт для их самостоятельного тестирования. Основная идея в том, что подобные продукты предлагают 100% защиту капитала.  А учитывая 10 лет бычьего рынка, исторические показатели подобных продуктов одурманивают безрисковым раем.

Скрипт подойдёт для быстрого и понятного тестирования своих портфелей с ребалансировкой в разные периоды. Ну а кому-то данный инструмент может пригодиться для самостоятельного построения подобных стратегий. Их наипростейшей формы. Однако брокеры пишут, что это не каждому под силу.

Код выложен в GitHub в виде Jupyter-блокнота. Поехали!

( Читать дальше )

 

Вам говорили о том, что на рынке есть доходность «из воздуха»? Скорее всего нет, а она есть. Сейчас, как всегда, четко и без воды, откроем все «тайны», которые никакие не тайны. Просто люди в индустрии хотят, чтобы вам казалось, что все это сложно и без них вам ну никак не обойтись. В реальности портфельных инвестиций, как правило, все сильно проще.

( Читать дальше )

Недавно пересекся с одиним молодым парнем (22 года в LA). Парень отучился в Финеке (тот же вуз заканчивал мартынов) и просто купил билет в одну страну которую очень не навидят в россии байкал.

В питере он работал в банке аналитиком — заработная плата была что то около 70 тыс, что для 22 лет считается достижением. Это примерно 1100 долларов. На жизнь уходило абсолютно все.

В LA он ремонтирует дом. бытовую технику. За месяц средняя зарплата колеклется около 6 тыс. долларов на жизнь уходит около 3000 из которых 1800 на то что бы снимать отличную квартиру в голивуде.

Главное изменение в жизни для него — говорит только приехав в US осознал почему страна богата — потомучто все реально работают, в питере в банке говорит — половина рабочего времени уходила на всякую дребедень.

Даже выводов делать не буду =) 

Хотя один сделаю — молодеж понимает что прожив в россии 10 лет, при текуших заработных платах и расходах они ниначто не накопят, кроме билета в другую страну. Умная стала молодеж — пора границы закрывать.

Сделал квази-онлайн вывод цен в скрит на языке R, без использования dll.  R позволяет проводить разнообразный анализ ценовых рядов, проверять доходность стратегий, строить необходимые графики. На 1мин графике фьючерса на Сбербанк, первые 30 значений.  Кроме цены клоз на картинке показаны линии 5-ти кластеров, параллельных оси времени и коричневая линия тренда и наклонными линиями канала, отстоящими на 1 и 2 стандартных отклонения. Ширина этих каналов изменяется с учетом волатильности. Наклонными синими линиями,  отмечен канал 0,5 SD без учета волы.

( Читать дальше )

Ну наконец-то кто-то взял у него интервью на эту тему!!!
Налетаем!

Интересный код, для тех, кто в теме.


Это подборка различных RL алгоритмов в реализации для трейдинга. Если пишете свой алго, возможно, тут есть что позаимствовать. Код, понятное дело, на Python.  Для тех, кто не знает, что такое reinforcement learning — погуглите, это действительно крутая штука. Имхо, это единственная технология machine learning, которая может дать что-то стоящее в трейдинге. Порог входа достаточно серьезный, но дорогу осилит идущий:)

Часть, которая завязана на принятии решении, сильно упрощена, но это реально неплохая стартовая точка.

Великолепная книга. Получил колоссальное удовольствие от прочтения и сопутствующих размышлений. Это произведение, хоть и выполнено в «документальном» стиле, читается как хорошая художественная книга.

Одно из главных достоинств книги состоит в том, что автор связал исторической нитью самые разнообразные стороны человеческой жизнедеятельности. Как и всегда процесс осмысления разных исторических «почему» сопровождается неоднозначностью фактов и допущениями историков. Но прелесть этой книги еще и в том, что она задает интереснейшие вопросы. Конечно, автор, сам и отвечает на них своими предположениями и теориями. Иногда можно мысленно не согласиться с ними и попытать предложить свое объяснение каким-то неожиданным, на первый взгляд, явлениям и процессам. Но в большинстве случаев логика автора настолько ясна и убедительна, что разрозненные факты выстраиваются в цельную цепочку исторической перспективы.

Вот лишь некоторые акценты из книги:

( Читать дальше )

Списали 2700р за плечо которое не брал. Продал акции, в тот же день купил облиги. В пятницу остаток 15 177р, в понедельник т е сегодня уже 12 488. Брокер говорит в режиме Т-2 при продаже акций и покупке облигов в тот же день деньги поступают на счет на следующий рабочий  день а в моем случае на третий день т к выходные. Но если ты продал одни акции и купил другие акции в тот же тень то  плеча не будет. Т е это действительно только при смене категории инструмента. Херня какая то. Деньги на счете отображаются но не верь своим глазам их там нет.

      В свете интереса к моим работам в области оценки рисков нестационарных объектов со стороны опционов и возникшего вопроса о применимости к анализу финансовых временных рядов методов классического статистического анализа проведём маленький численный эксперимент:

• Оценим АКФ акций ПАО Сбербанк за последние 8 лет :

Рис. 1. Тест Дики-Фуллера и автокорреляционная функция логарифмических приращений цен акций ПАО Сбербанк.


Как видно из теста, никаких трендов (англ. тенденций, закономерностей) на акциях Сбербанка классической математической статистикой не обнаружено и все АК коэффициенты лежат в пределе статистической погрешности при измерении нуля.


Однако, тест Дики-Фуллера, с одной стороны, разработан для стационарных, не-локализованных процессов и отражает только отсутствие трендов в среднем по времени, а с другой — проводится совершенно с другими целями выявления детерминированных сезонных и/или растущих тенденций, а не стохастических оценок рисков. В этом смысле мы будем интерпретировать АКФ не по-классически, детерминированно, а как функцию искажения случайности.

( Читать дальше )