Избранное трейдера java
У акционеров холдинга «Открытие» заложены главные активы — банки «ФК Открытие» и «ХМБ Открытие», следует из консолидированной отчетности холдинга за 2014 год. На 31 декабря акции банков, «принадлежащие группе», являлись «предметом залога», указано в МСФО. Из этого следует, что заложены целиком все пакеты акционеров холдинга — это 61,5% «ФК Открытие» и 51,6% «ХМБ Открытие», пишут «Ведомости».
Акционеры «Открытия» начали закладывать банки холдинга в 2012 году — в это время группа «Открытие» начала сделку по выкупу несопоставимо большего НОМОС-Банка у группы «ИСТ» (сейчас переименован в «ФК Открытие»). Сделка проходила частями — в 2012 году холдинг «Открытие» выкупил 19,9% НОМОС-Банка и сразу заложил этот пакет, отмечает издание. Как указано в МСФО холдинга за 2012 год, группа отразила в составе корпоративных акций инвестицию в НОМОС-Банк «в размере 19,9% в сумме 15 млрд рублей». На 31 декабря 2012 года корпоративные акции на точно такую же сумму — 15 млрд рублей — «являлись предметом залога».
С 2012 года разные страны как никогда ранее стремятся репатриировать свое золото из хранилищ Федерального резерва в США. И это невероятно, ведь эти страны 71 год доверяли Феду как хранителю их металла. В последние несколько лет Германия, Нидерланды, Франция, Бельгия, Австрия, Польша, Эквадор, Финляндия, Швейцария, Венесуэла, Румыния и другие либо сделали формальный запрос на репатриацию своего золота, либо обсуждают это с Федом. Некоторые из этих стран держали более 50% своих резервов металла в США с 1944 года, когда доллар стал мировой резервной валютой. В последние несколько лет должно было произойти нечто очень важное, ставшее причиной этих действий. Возможно, это утрата доверия Феду как хранителю их драгоценного металла.
Имеются признаки того, что в последние годы Фед использовал для ссуд некоторую часть своих иностранных золотых резервов, чтобы понизить цены золота для имитации восстановления экономики после кризиса 2008 года. Это следовало ожидать. Ведь последние 7 лет Фед всеми средствами спасал хронически больную американскую экономику, её эпидемию долгосрочной безработицы и недостаточной занятости: он предоставил финансовую помощь в размере $14 трлн банкам, слишком большим для банкротства; он напечатал более $4.2 трлн; он довёл до нуля процентные ставки и удерживал их на этом уровне. Естественно, добрые люди из правления Феда включили ссуды иностранных золотых резервов в свою кампанию поддержания экономики. Ведь высокие цены на золото говорят об опасениях по поводу будущего экономики, а в конце лета 2011 года, через три года после проводимого Федом «восстановления» после кризиса, цены достигли 20-летних максимумов.
Оптические иллюзии учат нас: с точки зрения человеческого существования важно не только то, что есть на самом деле, но и то, как мы эту реальность интерпретируем. Причем желательно идти немного впереди реальности, прогнозировать развитие событий, планировать собственные действия. У мозга есть технологии, позволяющие делать это на базе сенсорных данных и достаточно быстро, но скорость достигается иной раз ценой заблуждений: мы видим то, чего нет. Иллюзии, связанные с временем, менее известны, но и в них проявляется тот же эффект: корректирующая работа мозга при обработке данных, полученных от органов чувств, приводит к возникновению довольно странных ощущений. Читать далее
В этой части рассмотрим обучение модели скрытых состояний Маркова на языке R. В прошлых статьях мы изучили математическую основу модели, которая воплощена в библиотеке RHmm. Есть два способа распознавания режимов с помощью модели Маркова, первый — использование одной модели, каждое состояние которой отражает режим, в каком находится рынок. Второй способ подразумевает построение нескольких моделей, каждая из которых создана для одного режима, задача состоит в том, чтобы выбрать ту модель, которая генерирует данные, наиболее соответствующие текущему состоянию рынка. Рассмотрим оба эти способа.
Метод первый — одна модель с несколькими состояниями.
Для обучения модели будем использовать исходные данные, полученные симуляцией из нормального статистического распределения N(mu,sigma), где mu — медиана, sigma — среднеквадратичное отклонение. Распознавание будем производить для двух режимов — бычьего (bull) рынка, на котором наблюдается восходящий тренд и медвежьего (bear) рынка, на котором тренд нисходящий. Соответственно, сгенерируем приращение значений из двух нормальных распределений - N (mu.Bull,sigma.Bull) и N(mu.Bear,sigma.Bear). На рисунке показан результат такой генерации на 300 наблюдений, 100 первых из которых получены из бычьего распределения, 100 вторых — из медвежьего и 100 последних — из бычьего с другими параметрами mu и sigma (каждое приращение будем считать дневным):
Сделаем ряд, на мой взгляд, естественных предположений о множестве всех трейдеров:
• Факторы, на которых основаны действия любого трейдера, случайны, т. е. их конкретные значения не могут быть предсказаны точно ДО их появления;
• Каждый тик является действием двух или нескольких трейдеров: трейдера, решившего купить по оферам или продать по бидам и трейдера (-ов), поставивших эти биды (офера);
• Два трейдера, пользующиеся полностью одинаковыми методами принятия решения – редкость;
• Группы трейдеров, использующих «близкие» методы принятия решения, представляют собой о-малое (как по количеству, так и по объему средств) от корня из общего числа трейдеров и их объемов средств;
Третья Силы сторона есть, юный падаван. И говорит и знает мало о ней кто. Ведь профессиональная деформация программистов скромность тех джедаев не позволяет выставлять себя идиотами, неся бред.
Наблюдая идеологические войны «Разумного Инвестора» с ордой фриков рисующих палочки «Спекулянтами» создаётся впечатление что никаких других способов трейдинга не существует. А это мягко говоря не так.
Давайте вместе попробуем разбить трейдеров на группы. А затем объективно и беспристрастно посмотрим на эти группы поближе.
План: