Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются.

В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло. Под оптимизацией портфеля понимается такое соотношение весов, которое будет удовлетворять одному из условий:

• Портфель с минимальным уровнем риском при желаемой доходности;
• Портфель с максимальной доходностью при установленном риске;
• Портфель с максимальным значением доходности

Для расчета возьмем девять акций, которые рекомендовал торговый робот одного из брокеров на начало января 2020 года и так же он устанавливал по ним оптимальные веса в портфеле: 'ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM' и 'PKI'. Для анализа будет взяты данные по акциям за последние три года.

#Загружаем библиотеки

import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Получаем данные по акциям
ticker = ['ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM', 'PKI']

stock = yf.download(ticker,'2017-01-01', '2019-01-31')

( Читать дальше )

1. Спекулятивно. Из декабря 2014 года: Продажа валюты на пиках истерии с одновременной купля-продажа Областных облигаций и ОФЗ с длинной дюрацией, которые обладают наибольшей волатильностью. Например, ОФЗ 46020.

2. Спекулятивно. Из мая-сентября 2008 года: игра против неправильных гэпов. Утром до 12-00 (Мск) продажа активов на неправильном гэпе (утренний рост против падающего тренда) с последующей установкой заявок на откуп по ценам закрытия гэпа и ниже цены закрытия предыдущего дня. Цель 1: уменьшение средней цены покупки актива. Цель 2: уменьшение налоговой базы (для режима FIFO)

3. Спекулятивно. Из сентября-декабря 2008 года: кризис ликвидности: у кого кэш во время маржинальных распродаж, тот выиграл Большой куш. Кризис ликвидности характеризуется недоверием юридических лиц к друг другу в реальном секторе экономики. Начинаются банкротства юридических лиц. Помню стакан продавцов акций Сбербанк-преф на нижней планке по котировке ниже 11 руб/акцию. Как будто у всех спекулянтов закончились деньги. Одновременно и навсегда… Тогда казалось, что это конец биржи.

( Читать дальше )

Последние две недели на всех мировых рынках резко повысилась активность, количество биржевых данных выросло в 2-3 раза. Из-за этого у многих пользователей терминал QUIK начал безбожно тормозить и виснуть. Сервера брокеров также с трудом переваривают повышение нагрузки и наплыв клиентов, желающих что-либо купить-продать (по слухам кто-то из брокеров висел аж целую неделю))) ).

На Смарт-Лабе появилось несколько постов с советами как избавиться от тормозов. И меня сильно поразила неадекватность предлагаемых действий. Люди готовы покупать новое железо за бешеные деньги, создавать какие-то командные файлы и заниматься прочей ерундой. А нужно всего лишь включить голову и разобраться в причинах тормозов. Когда программисты разрабатывают какую-либо программу, они всегда оптимизируют ее для работы на определенном «средне статистическом» компьютере, закладывая при этом кратный запас по производительности. Если вдруг эта программа (QUIK) начинает неадекватно тормозить и виснуть на обычном современном компьютере — значит дело почти наверняка не в железе, и даже не в самой программе, а в ее конфигурации (настройках). Т.е. нам нужно правильно настроить терминал QUIK , а уже потом апгрейдить железо, менять туда-обратно версии и бухтеть на Смарт-лабе.

( Читать дальше )

Давеча тут чел выпостил картинки на тему reversal chart patterns. Понятное дело, новички истерично заплюсовали картинки и сразу кинулись искать заветные паттерны. Некоторые пообещали женам Мальдивы в следующем году. Некоторые подали заявление на ипотеку. А некоторые даже бросили пить.

Не спешите.

Так выглядит красивая картинка с «хорошими» паттернами" (BUY ёптыть!):



А так выглядит реальная жизнь (BUY или неBUY?):



( Читать дальше )

Когда вы занимаетесь искусственным интеллектом, то вам и в голову не приходит использовать нейронные сети! Да… такова их внутренняя сущность — к интеллекту они не имеют ровным счётом никакого отношения. В своё время NN (нейронные сети, Neural Networks) прочно ассоциировались со спиновыми стёклами — аналогом магнитной плёнки — на которую при желании можно записать ту или иную информацию. Да… в то время ещё не было ученых… как бы это правильнее перевести… ученых по данным… и в литературе часто можно было встретить выражение «образец, хранящийся в памяти сети». Другими словами, с самого своего рождения нейронные сети ассоциировались совершенно не с интеллектом, а с обычным хранилищем, своеобразной библиотекой.


Всё «обучение» нейронной сети, в те времена, сводилось к тому, чтобы загрузить в её память наиболее репрезентативную выборку образцов, чтобы с ней, в конце-концов, не случилось конфуза и она не смогла бы с завидной регулярностью идентифицировать афроамериканцев как горилл, как это случилось у Data Scientist'ов из Google Photos. Поэтому, помимо школьной  алгебры мы, как квалифицированные специалисты, изучали ещё и прикладной предмет, чтобы в любой момент, когда практика не согласовывалась бы с теорией, отметать… практику.

( Читать дальше )

Приветствую.

В предыдущих обращениях просили уровни. 
Смысл такой. Если от уровня, верхнего или нижнего, цена на 2000 (параметризируемое значение) отскочила — то уровень «значимый»
На самом деле делается не сложно. Вначале просто запоминаем уровни любые. Далее придаем им уже значимость.

получится так: 

Так мы получаем «вечные уровни самой высокой и низкой цены. и на истории у нас в итоге зажмется цена например по ртс между 50000 и 220000. Естественно для работы не получится их использовать. И далее уже добавляем логику.
1 уровни если раздетелись между собой больше заданного (например более 8000) то уже нужно искать новые уровни так как сильный размах цен. 
2 кроме этого, можно смотреть так же если например мы растем, то верхние значения будут меняться, а нижние нет. и например если несколько дней, верх меняется, а низ нет, то искать новый нижний уровень
Далее получим ситуацию, когда цена зажмется между двумя „значимыми“ неизменными уровнями (эт наш некий боковик). Дальше как обычно — полет фантазии. можно применить это как фильтры, можно торговать от уровней итд. 

( Читать дальше )

   
   Чистая адапливная стратегия маркетмейкинга.
   Начнем с нуля. 
   Допустим, существует некий актив «ИКС»,  у население на этот актив существует стабильный спрос и стабильное предложение.  Актив  «ИКС»  – некий инструмент  экономической деятельности.   Люди обмениваются этим активом «из рук в руки».  Спрос и предложение реализуются  неэффективно.  Мы хотим исправить ситуацию – предоставить любям благо в плане  возможности более быстро и надежно  покупать и продавать актив икс.   На этом мы хотим заработать – свести покупателей и продавцов с максимальной для себя выгодой. Создаем  торговую площадку и начинаем предоставлять цену. Мы –монопольный маркетмейкер на своей торговой площадке.

   Начинаем предоставлять  ASK от «очень дорого», BID – от «очень дешево».  Сужаем постепенно спред.  Вдруг к нам прилетает первая сделка  по ASK (кружочек на графике). ASK цену останавливаем, BID цену продолжаем двигать вверх ,  пока не получим первую  сделку по BID.  Далее уменьшаем спред – делаем  цены покупки и продажи более привлекательными – принимаем больше сделок для максимизации прибыли.   Если к нам прилетает бОльший объем по BID – делаем цену покупателя (покупатель – это мы)  менее привлекательной, а цену продавца (продавец – это тоже мы) более привлекательной, что позволяет уравнять объемы покупок и продаж.  Мы не влияем на динамику цены – на нее  влияют трейдеры, торгующие на нашей площадке. Мы лишь только предоставляем такую цену,  которая позволяет нам  максимально выгодно  реализовать  функцию посредника между покупателем и продавцом. Мы влияем лишь на размер спреда.   Параметр волатильность/спред  будет  минимальным  — нам не нужны высокие риски, связанные с направленным движением цены.  

     Чистая манипулятивная стратегия маркетмейкинга.

( Читать дальше )

Так же как и на банковском ОМС, на брокерском учитываются ваши граммы бумажного золота и серебра. Отличие в том, что покупаете и продаёте вы эти граммы не в банке, а в отделе драгметаллов валютной секции ММВБ. И спред купли-продажи не как в Сбербанке — около 10%, а 0.1-0.15%.
Маркет-мейкер постоянно держит 1000-1500 бидов и оферов на GLDRUB_TOM по 10 г золота в контракте и на SLVRUB_TOM по 100 г серебра в контракте.

У GLDRUB_TOM, SLVRUB_TOM наименьшие накладные расходы. По ним не надо платить ежегодное вознаграждение 0.45%, как за акции FXGD ETF, и нет наценки контанго, как при купле фьючерсов GDH0, GDM0 и т.д.

Доступ к GLDRUB_TOM, SLVRUB_TOM дают 6 брокеров: АК Барс, Доход, Кит-финанс, Риком-траст, Церих-кэпитал, ITI Capital (Инвест).

PS Чтобы в Quik'е следить за движением цены GLDRUB_TOM, SLVRUB_TOM, надо индицировать графики цены спроса (или предложения), т.к. сделки довольно редки.

Для того, чтобы продать волатильность, нам необходимо продать стрэддл — этим, мы полностью избавляемся от чувствительности к направлению движения цены, оставляя при этом чувствительность к «волатильности»… Чтобы не запутаться, обозначим первую волатильность за IV (Implied Volatility) и будем считать  её заранее известной и эффективной. 


Если бы рынок был монеткой и выходил бы на экспирацию двумя возможными вариантами {+IV, -IV }, то результатом продажи нашей опционной конструкции был бы ровно 0, в силу равенства IV=RV. Но рынок выходит на экспирацию через «тренды» и «пилы», которые выводят Базовый Актив в том числе далеко за ± IV, и в том числе и в ноль.  В результате, конечное отклонение от ± IV  и, соответственно, риски, которые мы принимаем при продаже стрэддла, составляют приблизительно :



где S — СКО, RV ( «реализованная волатильность»)   - отклонение цены на экспирацию, t — время до экспирации, а сигма0 — величина шага движения цены. Это уравнение можно получить численно, а можно, взяв интеграл по соответствующему распределению Гаусса (аналитический вариант).  

( Читать дальше )