Кредитные организации продолжили «сбрасывать» короткие позиции по американской валюте.

По данным Банка России в июне российские банки снизили совокупную балансовую короткую позицию по американскому доллару на 73,2 млрд рублей. В итоге к началу июля она составила 1,9 трлн рублей, чего не было с февраля 2019 г.

Совокупная балансовая позиция на начало месяца (лонг+шорт; млрд. руб.)

---

Источник: Банк России

Кредитные организации сделали крупную ставку на рост рубля к доллару в начале текущего года и вплоть до марта постепенно увеличивали ее. Но уже в апреле банки приступили к фиксации прибыли и постепенному выходу из позиций. Так за три месяца они сократили свой «шорт» на 417,6 млрд рублей или на 18%.

Резюме

Если конъюнктура на мировых финансовых рынках заметно ухудшиться, то это может негативно сказаться на курсе нашей национальной валюты. Если это приобретет затяжной характер, то участники рынка могут начать пересматривать свои прогнозы по динамике рубля.

( Читать дальше )

@MarketTwits – оперативные новости. 
@dohod – аналитическая компания. 
@AK47pfl – рынки Деньги Власть. 
@marketstoday – сборник обзоров со всех областей на английском языке. 
@sistema_news – новости от компании АФК Система. 
@sgcapital  — авторский канал об инвестициях. 
@oil_capital – аналитические обзоры нефтегазовой отрасли и комментарии ведущих экспертов. 
@globalcommodities — комментарии по сырьевым рынкам от УК «Система-Капитал». 
@glhfx — телеграмм-канал о глобальном рынке акций. Автор — Емельянов Никита, Head of Equities в УК «Система Капитал». 
@rusbiotech  — канал о биотехнологиях и фармацевтике. Автор Ушаков Андрей, старший аналитик УК «Система Капитал.» 
@bcs_express — новости про бизнес, акции, инвестиции. Аналитические обзоры и рекомендации от экспертов БКС Экспресс. 

( Читать дальше )

Добрый день мои маленькие любители машинлернинга:) Наконец нашел время написать по теме.

Только что закончилось интересное соревнование на Каггле проходившее почти год, в котором я принимал участие и благополучно попал в Топ 1% и занял 20 место. https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news/leaderboard .





Если кто не в курсе про Kaggle, это такая соревновательная площадка, принадлежащая гуглу, на которой различные компании ставят задачи связанные с анализом данных, и датасайтесты со всего мира соревнуются кто лучше решит. Похоже на наш ЛЧИ, только по машинлернингу. Призовой фонд на каждое соревнование как правило 10-100 тыс. долларов. (в этом конкретном было 100 тыс.). Одновременно проходит 5-10 соревнований.
Суть всех заданий примерно одна, участникам дают трэйн выборку, с известной целевой переменной и тестовую выборку без целевой переменной, которую надо предсказать.

Хедж фонд «Two Sigma» в этом соревновании поставил следующую задачу: необходимо предсказать для каждой американской акции, на сколько она будет лучше или хуже рынка, значение может принимать значение в диапазоне [-1,1] — это и есть целевая переменная, Score соответвенно меряется как усредненное значение по всем акциям и по всем дням, разницы между реальными значениеми и предсказанными целевой переменной из тестовой выборки. Подробней можно почитать здесь

( Читать дальше )

Для смартлабовца иногда важно вести какие-либо вычисления по бумагам в режиме лайв.
Да, есть DDE в Квике, но у меня например нет такой возможности на работе. А в гуглспредшитс можно заглянуть прямо с телефона. Гораздо мобильнее получается.

Про функцию GOOGLEFINANCE слышали многие, там можно например получить курсы валют или какие-то основные акции. Но например цены и прочие параметры облигаций там не получить.

Итак, у нас есть открытые данные Мосбиржи в виде древовидной структуры, которые лежат по адресу https://iss.moex.com/iss/engines/

Если тыркнуть по ссылке, увидим список основных площадок.

Как с этим работать

Допустим, нам нужны котировки какой-нибудь ОФЗ, например 26222.
Облигации — это у нас фондовый рынок или stock 
Открываем ссылку https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/ там мы увидим все субрынки фондового рынка. Нам нужны bonds
Идем по адресу https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/bonds, видим список площадок с различными режимами 

( Читать дальше )

Всемирный банк выкладывает в открытый доступ тонны экономической статистики. Её можно скачивать, используя язык программирования Питон. Для этого Всемирный банк разработал питоновскую библиотеку wbank. Опишу как ею пользоваться. Писать буду так, чтобы получилось даже у человека, который из этого поста впервые узнал про Питон и Всемирный банк.
Полная документация (в этом посте она не понадобится)
---
Если вы не хотите программировать, то и не надо. Все данные можно получить и без питона и построить красивый график:
Вот, к примеру, ВВП России и Италии:

Ссылка на этот показатель. Там можно выбирать любые страны. 
Но мы пойдём другим путём! Сложным! Этот путь позволяет строить графики любого вида и анализировать данные так гибко, как только вы захотите.
На выходе у нас получится такой график: ВВП по паритету крупнейших 10 стран мира. Скрипт сам понимает, какие страны крупнейшие:

( Читать дальше )

Часть 2.

В прошлой части мы подбирали такую комбинацию статистических оценок динамики акций, которая давала нам возможность стабильно выбирать портфель акций лучше среднерыночного,  с показателем Шарпа на 26% выше индексного.

Мы также пробовали составлять портфель из портфелей и портфель на основе портфеля оценок, но в силу высокой линейной зависимости оценок и полученных на них портфелей друг от друга Bagging ожидаемо не дал никакого результата.

Тем не менее, этот важный этап подготовительных работ – построение портфеля (или композиции портфелей) на простых, статистических оценках дал нам некоторую отправную точку, относительно которой мы будем рассматривать эффективность всех наших последующих нововведений.

Рис. 6. Иллюстрация динамики волатильности акций США, входящих в состав индекса S&P 500.

 

Основную проблему стандартных методов мы видим в том, что они разработаны для стационарных стохастических процессов, в то время как любые финансовые (а зачастую природные, биологические и др.), временные ряды имеют нестационарную природу. Так, например, широко известно, что логарифмическое изменение стоимости акций является нестационарным процессом со склонностью к консолидации (кластеризации) волатильности.

( Читать дальше )

Последние что мы сделаем с нашими ценами. Зададим лимиты по волатильности. Я постараюсь сделать график РИ, дневной, с настоящими характеристиками.  После чего мы сможем проверить на нем различные стратегии.

Мы используем хорошо забытую методику имени Орнштейна-Уленбека. В общем, это основа, из которой все понемногу брали и почетные имена забыли. Качаем файл и смотрим формулу:

https://cloud.mail.ru/public/2TTp/33yg8KSna

Это дифур и его решение. Где х(t) это наша искомая волатильность на следующий день. При этом мы получаем три члена. Альфа «а», которая отвечает за среднее значение и уровень притяжения. Битта «б», отвечает за скорость этого «притяжения» и сигма за границы «коридор». Если вы, когда ни будь, слышали такое название «компрессор лимитер»,  то это оттуда. На листе «ОУ» видны свойства этой формулы. У нас есть некий ряд со средним 5,6. Мы можем задать альфу 5,6 и битту 0,5. Мы получим ряд со средним 5,6, но более «сплоченную» вокруг среднего значения. Чем больше у нас битта, тем ближе мы к среднему значению. Можете поменять цифры в зеленой зоне и посмотреть, кто за что отвечает.

( Читать дальше )

Вот в этой дискуссии я поддался общему настрою и согласился, что у логнормального случайного блуждания среднее приращений исходного ряда больше нуля. НИЧЕГО ПОДОБНОГО! Логнормальное случайное блуждание — это когда приращения логарифмов цен являются независимыми одинаково распределенными случайными величинами. НО! Исходным рядом для этого блуждания являются НЕ цены и их приращения, а ОТНОШЕНИЯ цен

C_t/C_t-1

Ничего удивительного, что у этого отношения математическое ожидание является положительным, так как и в числителе и знаменателе стоят положительные величины. Но только из отношения не перейти к разностям C_t-C_t-1

/*Более того, в силу однозначности логарифма легко доказать, что C₁,...,C_t,… — мартингал, тогда и только тогда, когда  LN(C₁),...,LN(C_t),… — мартингал.

(как правильно заметили в обсуждении, в общем случае я ошибся в этом утверждении, но оно верно в случае схемы Кэптейна C_t=C

( Читать дальше )

Перед началом нашей тусовки я решил выложить конспект или обозрение, о чем я хотел сказать.

План

Мне очень сложно судить о публике. Поэтому зайдем издалека. Я не буду говорить, что рынок случает. Хотя тема интересная. Меня убедили. Только остался один вопрос. Как те, которые знают, что рынок не случаен, совершают отрицательные сделки. То есть встают с утра и зная, что сегодня в вверх, поэтому надо продавать, а то на рынке деньги закончатся и я не смогу больше зарабатывать. Но не будем об этом. Скажем так рынок вероятностный. Соответственно мы будем использовать закономерности из теории вероятности. Предмет нашего рассмотрения это логприращения к цене БА. То есть мы берем логарифм цены закрытия сегодня и отнимаем логарифм закрытия цены вчера. Получается число. Почему логарифм, я раскрывать не буду, а то мы уйдем в дифуры. Но, скажем, это удобно. Мы потом можем суммировать все числа и получить изменение за период. Это проще чем проценты. Второе, что мы возьмем, это квадрат этого приращения или второй момент.  Это нам позволит сравнивать средние значения и оценивать разброс.

( Читать дальше )

Корреляция цен акций и индекса МосБиржи

Введение

          Если вы торгуете на фондовым рынке МосБиржи, то вам наверняка будет интересна связь между ценой акции и значением индекса МосБиржи. Вы наверняка замечали, что когда растет индекс и даже сильно растет, то есть акции, которые при этом падают. Если вы достаточно наблюдательны, то могли заметить, что при росте индекса некоторые акции почти всегда растут, тогда как некоторые акции остаются на месте или даже снижаются. Дело в том, что каждая бумага может расти или падать из-за следующих трех причин:

• Причин, связанных с самой бумагой (высокие/низкие показания прибыли, отчеты, оказавшиеся лучше/хуже ожиданий, налоговые льготы и т.д.).
• Из-за роста/снижения сектора, это тот случай, когда растут/падают все бумаги сектора, например из-за роста цен на нефть растут все акции нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих компаний.
• Из-за роста/падения всего рынка, например, когда весь рынок растет из-за каких-то положительных фундаментальных факторов, например ожидающееся потепление отношений между странами, повышение рейтинга страны и т.д.

( Читать дальше )