Бычья ловушка, медвежья ловушка – не то, о чем стоит беспокоиться. В конце концов это неформализованные паранаучные понятия. А вот ловушка, с которой сталкивается каждый постоянно, не понимая этого – это ловушка Байеса. И это не какое-то определение от спекулянтов, это математика и логика. И эта ошибка приводит к неверным действиям.

Представьте, что Вы тестируетесь на коронавирус. Хотя нет, так не интересно.
Представьте, что Вы проходили мед. осмотр, сдавали анализы, и у Вас один из тестов обнаружил очень редкое заболевание, которое встречается только у 1% людей, и которое смертельно по истечении нескольких месяцев. Тест в 90% случаев определяет больного, и лишь в 3% дает положительный результат здоровому. Похоже, что всё, можно бросать работу и идти во все тяжкие. Но Вы рано расслабились.

Какова реальная вероятность оказаться больным, 90%? А может, 100%-3%=97%? Давайте посмотрим.

Возьмите 1000 человек, у 1% данное заболевание. Это 10 человек. При этом тест дает результат 90% при тестировании больного. Это значит, что из этих 10 только 9 получили положительный тест. Однако тест также дает 3% ложноположительных результатов для здоровых людей, а это 990*3%=30 человек. Получается, что из 1000 человек 9+30=39 получат также положительный результат теста. При этом больных всего 10 человек. Вероятность того, что кто-то из положительно протестированных реально болеет, равна 9/39=23% (9- это те, кто реально болел и получил положительный тест, а 39 – это все те, кто в принципе получил положительный тест). Эта вероятность существенно меньше и 97%, и 90%, о которых Вы, скорее всего, сразу подумали.



( Читать дальше )

Всем привет, с наступающим праздником! Который, надеюсь у большинства пройдет, как обычно, в ЖО ЗОЖе (блин, слово-то придумали).
В продолжение топика "КВИК-->Lua-->Python. Трансляция данных из КВИКа в Питон в реальном времени".
В Python-сервер добавлен парсер и визуализатор стакана. Стакан в стиле QSCALP-лайт вариант. Все как обычно в 20 строк кода.

У Тимофея гифки со сторонних сайтов не кажут. Приходится ссылку давать… Или отказываться от главной. Выбрал второе.
Чтобы насладиться созерцанием стакана нам нужны следующие ингредиенты:
1. Квик версии 8.5.2 и выше.
2. Lua-скрипт QuikLuaPython.lua (собственно сокет-клиент)
3. Питон (Jupyter Notebook Anaconda 3)
4. Python_QUIK_Server.ipynb (собственно сокет-сервер)
Считаем, что Квик и Питон у вас уже установлены. Чтобы запустить трансляцию, скачайте папку PythonServer в ней вы найдете все необходимое. Файл Python_QUIK_Server.ipynb поместите в папку Питона (чтобы его видел Jupyter Notebook). Затем, содержимое папки

( Читать дальше )

Всем привет.

Робот Bipoon на нейросетях вернулся и торгует BTCUSD. Разработчики почему-то ушли от вебинтерфейса полностью, который лично мне нравился. Теперь Бипун сигналит в телеграме. Я естественно не мог упустить этой интересной возможности и затестил его. Подключился к боту,  @BipoonBot и стал ждать сигналов. И за неделю бот заработал 1371,11$ на текущий момент.



А я дублируя его сделки, в его же демо интерфейсе, забрал 1576,99$ на текущий момент.

( Читать дальше )

Статья про налоги. Прочтите пожалуйста. 3-НДФЛ

Доброго времени суток, коллеги!

Сегодня в своей статье я опишу крайне важную и объемную тему, с которой рекомендую ознакомиться всем.

Покажу на примере Interactive Brokers.
У других брокеров аналогичная схема.

 

Итак, начнем

В статье будет идти повествование по налогообложению резидентов. Данная информация поможет Вам ориентироваться на рынке ценных бумаг. Информация будет полезной, как инвесторам, так и спекулянтам.

Кто признается налоговым резидентом: признаются граждане РФ, иностранные граждане, лица без гражданства, если они находится на территории РФ более 183 календарных дней в течение 12 следующих подряд месяцев. Период нахождения физического лица в Российской Федерации не прерывается на периоды выезда физического лица за пределы Российской Федерации для краткосрочного (менее шести месяцев) лечения или обучения, а также для исполнения трудовых или иных обязанностей, связанных с выполнением работ (оказанием услуг) на морских месторождениях углеводородного сырья. И другие.

( Читать дальше )

Добрый вечер!
В продолжение темы https://smart-lab.ru/blog/612608.php, хотелось бы добавить небольшое исследование.

Итак, мы остановились на том, что приращения рыночных котировок представляют собой расстояния, которое проходит броуновская частица за экспоненциальное время.
Еще раз смотрим на интегрированный процесс по таким приращениям:

Хорошая модель, но… Не хватает главного — ответа на вопрос: а откуда берется нестационарность дисперсии реального рыночного процесса?
Ведь дисперсионный канал ±(sqrt(2*D*t)) на нижнем графике суммы приращений в скользящем временном окне практически =const, а на деле: 


( Читать дальше )

Итак, передо мной, уверен, как и перед многими, встал вопрос поиска исторической информации с Мосбиржи. Немного зная python, я написал вот такой парсер:

import requests
import datetime
import pathlib

SECIDs = ["GAZP", "BANEP", "LKOH"]
DISK = "E"
for SECID in SECIDs:
    from_date = "2020-05-04"
    to_date = "2005-01-03"
    while str(to_date) != from_date:
        to_date = str(to_date)
        to_date = to_date.split('-')
        a = datetime.date(int(to_date[0]), int(to_date[1]), int(to_date[2]))
        b = datetime.timedelta(days=140)
        to_date = a + b
        pathlib.Path("{}:/{}/{}".format(DISK, "Database_MOEX", SECID)).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        filename = SECID + "_" + str(to_date) + ".csv"
        with requests.get("http://iss.moex.com/iss/history/engines/stock/markets/shares/boards/tqbr/securities/{}.csv?date={}".format(SECID, to_date)) as response:
            with open("{}:/Database_MOEX/{}/{}".format(DISK, SECID, filename), 'wb') as f:
                for chunk in response.iter_content():
                    f.write(chunk)

Для начала пройдемся по его плюсам и минусам. Самый главный минус, что этот парсер качает только определенный период, который уникален для каждой акции, судя по всему для увеличения этого периода надо кинуть бирже на лапу:), и то что информация предоставляется за день, теперь перейдем к плюсам: можно выкачивать историю за определенный период для нескольких инструментов сразу (их количество ограничивается лишь количеством инструментов на мосбиржи), есть возможность назначать диск для сохранения информации, быстрота выгрузки данных.

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Только что закончился мой удачный день — удалось решить одну нетривиальную рыночную задачку. И не было никакого желания что-то писать и/или комментировать, пока я не прочитал пост уважаемого Криптокритика, написанный в лучших традициях желтой журналистики.

Эх, как же я люблю читать отзывы о хорошем и не очень вине от людей, которые его не пили. Это так же хорошо, как читать отзывы об элитных б"№дях от людей, которые их не трахали, и гораздо интереснее, чем знакомиться с рыночными советами от людей, которые никогда не торговали в плюс… В связи с этим считаю необходимым вставить свои 4 копейки © известный анекдот

Что же я хотел бы прокомментировать и отметить отдельно.
1. Сравнивать цены на вино в Европе/США/ЮАР/… и в России — это бред. У нас цена всегда сильно выше (акцизы, НДС, жадность...)
2. Спич про «выдержанные красные или превосходные белые» по цене до EUR 8 за бутылку в Европе и рядом — это лютая вредная ересь. Минимально интересные (не столовые) вина начинаются от EUR 10. Бывают исключения — на Кипре до сих пор за EUR 2 можно купить феерическое молодое белое, в ЮАР (но это отдельная тема) есть масса интересных позиций до $6-8 за бутылку. Но исключения (их менее 5%) просто подтверждают правила. Столовое вино — это ординарное некрепленое пойло, для энтузиастов есть профильное крепленое пойло. Все приведенные цены, ессно, магазинные, а не ресторанные.

( Читать дальше )

Коллеги, всем добра!

В предыдущих темах

smart-lab.ru/blog/610551.php

https://smart-lab.ru/blog/611202.php

мы пытались разобраться  по вопросам маржин-коллов у брокера IB. Там я написал о своей идее выйти на контролируемый маржин-колл дабы понаблюдать за действиями брокера в этой ситуации, в комментариях ребята попросили поделиться результатами исследования. Без проблем, делюсь.

В эксперименте используем опционы на SPY, как высоколиквидный инструмент. Для появления маржинальных требований покупаем ближний стреддл, продаем дальний на тех же страйках. Размер рабочего счета пришлось увеличить до 5 тыс., т.к. терминал не пускал совершить сделку, не хватало денег.

Далее скрины по развитию ситуации, там есть все цифры и картинки для анализа .

07.04.20 перед закрытием торгов собираем нашу конструкцию. График базового актива на момент сбора:

Рис. 1.

Сделки

( Читать дальше )

Когда же рынки перестанут падать? Давайте вместе проанализируем несколько предыдущих кризисов, чтобы в данной ситуации принять правильное решение. Сделаем небольшой экскурс в историю и рассмотрим кризисные движения индекса SP500:

1974-1975 гг  — кризис в США, падение индекса на 50% с уровня 122 на 60. Длительность — 20 месяцев.

1981-1983 гг  — падение индекса на 28% с уровня 142 на 102. Длительность — 20 месяцев.

1987 г — «черный понедельник». Глобальная коррекция на 35%, падение с уровня 337 на 216. Длительность -  1 месяц.

 

2001-2003 гг — падение индекса на 50% с уровня  1550 на 775. Длительность — 25 месяцев.

Видим, что с 1987 года рост индекса был на протяжении 14 лет, потом коррекция составила 50%.

2008-2009 гг – падение индекса на 57%. Здесь бизнес-цикл был всего 5 лет.

2020 г — на данный момент падение 30% за 2 месяца. Цикл продлился 11 лет.

 

( Читать дальше )

Если кто в сообществе еще не видел, то вот отличный рисерч с моделированием количества заболевших/умерших в US/UK, с учетом возможных стратегий NPI (non-pharmaceutical interventions). Мастрид для принятия дальнейших решений по инвестициям (да и по жизни наверное).

https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/medicine/sph/ide/gida-fellowships/Imperial-College-COVID19-NPI-modelling-16-03-2020.pdf

Вкратце:

1. Моделирование предсказывает, что заражено будет 80% популяции US/UK (NB — это моделирование и не более того)
2. Динамика очень сильно зависит от выбранной стратегии: 1) suppression (давим R0 ниже 1) или 2) mitigation (снижаем R0 но не менее 1, растягивая эпидемию)
3. При первом подходе: первый пик в середине апреля, но нет превышения healthcare capacity. Затем летом снижение и затем осенью мощнейший новый всплеск в разы превышающий капасити
4. При втором подходе: превышение капасити здравоохранения начиная с мая, затем жесть все лето и затем всю осень. Но пики нагрузки на здравоохранение сглаженные. Быстрее появляется herd immunity

( Читать дальше )