Избранное трейдера egirsl
Рынок рублевых гособлигаций ОФЗ уже не первую неделю находится в состоянии «ралли»: ожидания рынка дальнейшего снижения ключевой ставки на предстоящем заседании ЦБ заставляют расти гособлигации ОФЗ, и прежде всего классические, с постоянным номиналом и постоянным купонным доходом (ОФЗ-ПД). Но на нашем рынке имеется еще целых два сектора ОФЗ, доход по которым привязан к уровню инфляции в России, так называемые «инфляционные» ОФЗ
Флоатеры-отдельная тема, а сейчас поговорим о линкерах, их месте на рынке российского госдолга и о об очень интересной текущей рыночной ситуации в этих облигациях.
Табл.1 (ОФЗ-линкеры и их аналоги по сроку до погашения среди ОФЗ-ПД)

В таблице совместно с обращающимися сейчас ОФЗ-линкерами приведены наиболее близкие к ним по датам погашения обычные ОФЗ-ПД (столбец «аналог ОФЗ-ПД»), и не просто так, но об этом ниже.
Многие участники рынка ожидают девальвации обменного курса рубля на горизонте ближайших 12 месяцев. Но будут ли интересны локальные валютные облигации при таком сценарии с учетом валютной переоценки при налогообложении для физических лиц? Не лучше ли просто вложится в рублевые бумаги? Об этом – в данной статье.
Разберемся в базовых принципах валютного налогообложения для физических лиц (НДФЛ для резидентов) по локальным валютным российским облигациям:

Это очень информативная ончейн-метрика, которая называется «Bitcoin: Long-Term Holder Net Position Change — 30D Sum» (Изменение чистой позиции долгосрочных держателей Биткоина — Сумма за 30 дней).
function cnd(x)
-- taylor series coefficients
local a1, a2, a3, a4, a5 = 0.31938153, -0.356563782, 1.781477937,-1.821255978, 1.330274429
local l = math.abs(x)
local k = 1.0 / (1.0 + 0.2316419 * l)
local w = 1.0 - 1.0 / math.sqrt(2 * math.pi) * math.exp(-l * l / 2) * (a1 * k + a2 * k * k + a3 * (k^3) + a4 * (k^4) + a5 * (k^5))
if x < 0 then w = 1.0 - w end
return w
end
-- The Black-Scholes option valuation function
-- is_call: true for call, false for put
-- s: current price
-- x: strike price
-- t: time
-- r: interest rate
-- v: volatility
function black_scholes(is_call, s, x, t, r, v)
local d1 = (math.log(s / x) + (r + v * v / 2.0) * t) / (v * math.sqrt(t))
local d2 = d1 - v * math.sqrt(t)
if is_call then
return s * cnd(d1) - x * math.exp(-r * t) * cnd(d2)
else
return x * math.exp(-r * t) * cnd(-d2) - s * cnd(-d1)
end
end
Проверено вчера на путах сишки. Расчет совпал с табличными значениями «теор цена» на июньских, сентярьских, декабрьских досках опционов.На сегодняшний день заявило о себе 2 конторы, которые хотят вас обуть по самое не балуй, это:
Jetlend своим выходом на IPO
И
РСГ-Финанс со своим новым облигационным выпуском.
С какой конторы начать? Пишите в комменты, а также
Не забудь тыкнуть в ⭐💖 или 👆 в небо, а я пока начну готовить материал по этим конторам
инвестиции без риска — самый правдивый сайт об эмитентах

Привет. Ты говоришь, что с удовольствием прочитал бы ) Ну тогда я с удовольствием напишу.
Да и последнюю сходку в январе от А.Г. ты прогулял. А я там как всегда, к концу разошелся, речь задвинул ) Держи ее краткий пересказ
В целом, у меня там был некий междусобойчик и мы между собой решили, что СЛ остался в прошлом, в нашем юном прекрасном прошлом, и как то стыдновато немного тут писать и быть. Так что ты приходи в следующий раз.
В алго у меня была вынужденная пауза, месяцев 6. По ряду объективных причин. И даже наверное по той, о которой ты догадываешься. Летал, то туда, то сюда. Было вообщем время отойти головой, посмотреть на все со стороны. Мир без трейдинга и работы открылся другими красками. Вкалывал лет 15, а тут резко остановился и осмотрелся. )
Как то раз, я проходил собеседование. Не то чтобы давно, но и не недавно. А вы говорят от куда? А я говорю: «алготрейдер, но это не имеет значение. У вас есть проблемы, а я могу их решить под ключ, это нужно вам, это нужно мне, это нужно вообще стране». Трейдеры говорят они мне — самые отсталые сотрудники, очень неудачный массовый опыт. «Посмотрим..» — ответил я. И они посмотрели…

Что надо понимать про торговую систему перед тем, как на нее ставить? Неважно, в каком случае — изобрели ее сами, или взяли уже готовую (смиренно напомню, если кому интересно, что их есть у меня, лежат на https://birzhevyetorgovyesistemy.molz.io/ ), или привязались к автоследованию. Суть одна, независимо от способа.
Тут лучше пояснить от противного, на примере, как не надо. Раз десять, наверное, цитировал давнее вопрошание моего товарища, очень далекого от биржи человека. «Вот ты, Саша, чем-то спекулируешь — а сколько тебе в месяц с этого на карточку капает?». То есть презумпция, что непременно капает каждый месяц, причем более-менее одинаково, как зарплата, только работать почти не надо, лепота. Если у кого такое представление — ему на биржу вообще не надо. Я серьезно.
Оговорюсь, что означенная картинка с «суммой в месяц» может быть отчасти справедлива для скальперов и хфт, но это, полагаю, сильно менее 1% всех денег на бирже.
В статье я расписываю как пользоваться Excel таблицей с подтягиванием информации из API Московской биржи.
Таблицу удобно использовать для автономного подсчёта всех данных по инвестиционному счёту. Её можно кастомизировать как душе угодно.
Все ссылки работают через API Московской Биржи.
Чтобы понять, что такое API проведу аналогию с рестораном. База данных московской биржи- это кухня ресторана, мы и в ресторане и в финансовом мире- клиенты. Как, что, кем готовится на кухне или в базе данных биржи нас не волнует, нам важен конечный продукт. В ресторане официант принимает от нас информацию о том, что мы хотим, передаёт на кухню, там забирает заказ и приносит нам готовый заказ. API делает тоже самое, мы ему говорим что хотим, он делает все манипуляции с базой данных мосбиржи и приносит нам готовую информацию.
Чтобы начать пользоваться таблицей Excel необходимо лишь научиться работать с API, что мы сейчас и сделаем.