Избранное трейдера Роман Давыдов

по

СУПЕР сайт! www.multpl.com Пользуйтесь)))

Отличный сайт!!!
www.multpl.com
Основные финансовые показатели в графическом виде.
По S&P500 вся стата, по трежерям вся стата.
По США вся стата долг, фед долг и прочее. Мировая экономическая стата.
Что там есть. Основное выделил.
СУПЕР сайт! www.multpl.com Пользуйтесь)))

Так же отдельно по странам!!!
СУПЕР сайт! www.multpl.com Пользуйтесь)))

( Читать дальше )

❤ Пенсионный фонд "Кубышка". Итоги 174 месяца инвестирования. Внесено с ЗП 4200 рублей на ИИС. Ноябрь 2020 г.

Я инвестирую уже 15 лет — 174 месяца, откладывая небольшую сумму с ЗП (14 лет откладывал по 3 000 руб., с июля 2020 г. по 4200 руб. в месяц).

До выхода на пенсию осталось 168 месяцев!
Результаты меня радуют: (если бы не было «сложного процента с реинвестированием, на счету было бы 528,4 тыс. руб.)

❤ Пенсионный фонд "Кубышка". Итоги 174 месяца инвестирования. Внесено с ЗП 4200 рублей на ИИС. Ноябрь 2020 г.


Деньги, которые я уже получил в 2020 году.
Из чего складывается денежный поток?
ЧДП — чистый денежный поток — это дивиденды, купоны ОФЗ, 3 тыс. руб. с зарплаты (ЗП) на ИИС до июля,
с июля 2020 г. по июнь 2021 г. (план) = 4200 руб. с ЗП.

ЧДП = Январь-Ноябрь 2020 г.= 441 550 руб.

Разбивка по месяцам.
1. Январь 2020 = 43840 руб. (Лукойл, ГМК Норникель, Магнит, МТС, Татнефть, НЛМК, МРСК ЦП, ФСК ЕЭС, МРСК Волги, ОФЗ, ЗП (3000 р.)).
2. Февраль 2020 = 5378 руб. (ФосАгро, ОФЗ, ЗП (3000 р.)).
3. Март 2020 = 3000 руб. (ЗП)
4. Апрель 2020 = 7917 руб. (Акрон, ОФЗ, ЗП (3000 р.))
5. Май 2020 = 14556 руб. (Новатэк, Таттелеком, ОФЗ, Возврат НДФЛ от ФНС на ИИС, ЗП (3000 р.)).
6. Июнь 2020 = 91305 руб. (Мосбиржа, ГМК Норникель, ФосАгро, ФСК ЕЭС, Северсталь, Северсталь, Акрон, НЛМК, Саратовский НПЗ, Ленэнерго, ОФЗ, ЗП (3000 р.)).
7. Июль 2020 = 157244 руб. (Роснефть, Россети, Магнит, Юнипро, Газпромнефть, НКНХ, НКНХ, Татнефть, МТС, ФосАгро, Башнефть, Лукойл, ТГК-1, ОГК-2, Энел, НЛМК, ОФЗ, ЗП (4200 р.)).
8. Август 2020 = 37830 руб. (Газпром, Сургутнефтегаз, НМТП, ЗП (4200 р.)).
9. Сентябрь 2020 = 17200 руб. (Ростелеком, Северсталь, ЗП (4200 р.)).
10. Октябрь 2020 = 51900 руб. (Химпром (Новочебоксарск), Сбербанк, МТС, Башинформсвязь, НЛМК, Татнефть, Фосагро, ЗП (4200 руб.)).
11. Ноябрь 2020 = 14380 руб. (Транснефть, ЗП (4200 р.))



( Читать дальше )

АнтиKarpov72, или что вам никогда не расскажут Тимофей Мартынов, Александр Шадрин и другие Гуру Смат-лаба. (часть II)

Из обсуждения первой публикации я понял, что посыл статьи оказался не совсем понятен, длинный текст сложен для восприятия, а так же  не хватало Вступления где бы пояснялось цель статьи. Попробую восполнить пробел, немного углубившись в историю предмета. И так:
               
                                Откровения пенсионера
   В какой то момент у меня начало пропадать желание работать. Надоело побуждать трудиться подчиненных, сидеть на бесконечных совещаниях, выслушивать распоряжения начальства из раздела «копать от забора до обеда, а после обеда закапывать» и «это надо было сделать вчера». Кто трудился по найму меня поймет. Я попытался встать «в позу» и стал говорить начальству, что не намерен выполнять их откровенно глупые распоряжения, а так как мое подразделение работало не просто хорошо, а часто вытягивало не справляющихся соседей и не было вопросов которые мы не могли решить, меня и моих подчиненных просто оставили в покое, главное продолжайте вытягивать план. Но и это особо не вернуло интереса к работе.

( Читать дальше )

Мои "значки на танчиках"

Лет 12 назад, когда я впервые ковырял тему нейросетей на фондовой бирже, прочитал как кто то облапошился обучая нейросеть распознавать танчики. Нет, сеть результат показала, но как оказалось на картинке с танчиками был какой то значок, а где танчиков не было, значка не было и нейросеть научилась распознавать не танчики, а наличие отсутствие вот этого значка. Запомнилось мне это наверно, потому что это было единственное, что я тогда понял о нейросетях. 
И вот теперь я поймал свои «значки», когда пытался предсказать динамику, на основе CNN+вейвлетпреобразований. Тут подробней. Нет я не заглядывал в будущее, и не так знак поставил где то. Я не стал нормализовывать цены, ибо считал что для CNN не важно все это, картинки они ведь и в Африке картинки, и вот так выглядит картинка вейвлетпробразования для ВТБ с ее копеечными ценами за акцию и Норникель, с его десятками тысячами рублей за акцию:
Мои "значки на танчиках"

( Читать дальше )

Фьючерсы и опционы, чем и когда выгодно страховать свои позиции?

Я часто в интервью говорю, что страхую (правильно говорить на рынке – хеджирую) свои позиции и позиции клиентов с помощью фьючерсов и опционов. Как я определяю, чем лучше хеджирвать сейчас? Конечно, факторов немало. В этой стате я покажу один из них на простом примере. Кроме того я постараюсь немного развернуть свой ответ, чтобы принцип могли понять не только те, кто понимают что такое фьючерсы и опционы. Прежде всего несколько оговорок и пояснений:

1. Я не считаю себя профессионалом в опционной торговле. Поэтому на текущий момент работаю с опционами исключительно от покупки, хотя в среде профессионалов опционщиков говорят так: «При низкой волатильности мы работаем от покупки, при высокой – от продажи». Ещё один совет, которые дают профессионалы начинающим: «Если Вы только начинаете, не продавайте опционы». После двух лет экспериментов с опционами я четко следовал второму принципу, поэтому я сравниваю свои потенциальные страховки только для случаев где осуществляется покупка опционов.

2. Я немного упрощу пример и не буду учитывать в расчетах ставку без риска. Это допустимо если мы будем считать, что движение цены базового актива может быть существенным в том периоде, на который покупается страховка. Мне хотелось бы, чтобы данная статья была понятна не только тем, кто в теме, но и тем, кто интересуется ей и только начинает свой путь в инвестициях и излишние усложнение только помешает.

Итак, пример. Я буду рассматривать страховку рублевой позиции от роста курса USD/RUB, или иными словами от обесценения рубля. Все тоже самое можно сделать с точностью до наоборот, и если кому интересно – пусть он считает это домашним заданием. Рублевую позицию я буду опять же для простоты рассматривать просто как рубли, хотя суть не меняется если это рублевые ценные бумаги, депозиты и другие рублевые активы. Просто в этом случае в расчет добавляются некоторые динамические составляющие, но это не меняет сам принцип.

( Читать дальше )

Вечный бесплатный опцион. Риски покрытых продаж.

Нас часто спрашивают про риски наших стратегий. Вот сегодня мы и покажем, что мы рисков в традицинном понимании не добавляем. Наши риски убытков инвестору не приносят, но иногда при неудачном стечении обстоятельств могут уменьшить его будущие прибыли. То есть это риски преждевременной продажи акций. Если вы инвестор и готовы продать часть акций по текущей цене или чуть выше, то стратегия покрытых продаж вам подходит.
Хронометраж
1:12 конференция МБ о покрытых продажах, Ярослав Вишняков
3:00 сделки с опционами Сбера дают 18% годовых на интервале 1 год
8:45 вечный опцион колл
10:50 анонс вебинара «Линейный маркетмейкер и матчинг»





Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python

Доброго всем здоровья и веселого праздника!

В этом топике я покажу как на Питоне можно извлекать полезную информацию из обычного текста и представлять ее на графиках. Большинство аудитории Смартлаба знают Романа Андреева (2 место по рейтингу, после Создателя) как профессионального трейдера, рекомендациями которого пользуются многие смартлабовцы. Ежедневный утренний топик «Ситуация на текущий момент», стал уже многолетней традицией, как чашка кофе с круассаном, и по-праву набирает огромное количество лайков. Его рекомендации помогают людям не только сохранить свой капитал, но и приумножить его. Я, к сожалению, лично не знаком с Романом, но давно являюсь его подписчиком. А еще, мне нравятся его стихи!
Спасибо Роману за его труд! Я же, постараюсь добавить «наглядности» рекомендациям с помощью кода на Питоне, как всегда в несколько строк.
Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python
Итак, за дело! Топик длинный и н



( Читать дальше )

Python. Импорт данных OHLCV из файла CSV.

    • 02 ноября 2020, 22:55
    • |
    • 3Qu
  • Еще

Простите за банальность, работа с данными начинается с их получения из внешнего источника. Мы будем получать их из CSV-файла архива котировок, скачанного с сайта Финам. Для работы с другими источниками вам надо будет немного изменить программу.

Я уже давно не работаю непосредственно с CSV, и храню все данные в БД SQLite. Поначалу я хотел написать программу чтения CSV с нуля, но выяснилось, что я уже подзабыл как это делается, однако нашелся рояль в кустах — моя старая библиотека читающая данные из CSV-файла непосредственно в программу. Ее мы и будем использовать.
Собственно, Python и ориентирован на работу с библиотеками, и не нужно знать что там внутри, важно только уметь с ними работать, а сами программы с использованием библиотек станут очень простыми.
Для начала качаем с Финам историю в формате CSV-файла следующего вида:

<TICKER>,<PER>,<DATE>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:00:00,76900.0000000,76990.0000000,76900.0000000,76990.0000000,3
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:06:00,77695.0000000,77695.0000000,77400.0000000,77400.0000000,8
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:08:00,77781.0000000,77781.0000000,77700.0000000,77750.0000000,30
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:13:00,78088.0000000,78098.0000000,78088.0000000,78098.0000000,6
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:14:00,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,1


( Читать дальше )

Алгоритмическая торговля с помощью самообущающегося DQN агента.

Аллоха!

В прошлом моем посте, была затронута тема обучения с подкреплением, где была создана среду для торговли, но были использованны ситетические данные. Теперь же, я добавил возможно использовать данные из датафрейма. Теперь же среда представляет из себя 20 значений цен, описанных OHLC плюс обьем.

Для эксперемента было выбранно 200 дней в обучающую выборку и 50 в тестовую. Обучались два DQN агента, один использовал Q-Network, второй Q-RNN-Network. На картинке можно видеть результаты обоих агентов после обучении на 700 итераций.

Алгоритмическая торговля с помощью самообущающегося DQN агента.



Проверялась работа агентов на 80 эпизодах по 10 раз. Как можно видеть агент использующих QRnnNetwork показал вполне себе неплохие результаты. Так что вполне возможно, что при правильной готовке можно получить таки самостоятельного агента, способного торговать не хуже чем сконструированная стратегия.

Кому интересно как создать агента при помощи TF-agents фреймворка, а так же узнать больше деталей, прошу смотреть видео. Код можно найти на гитхабе, ссылка в описании к видео.




....все тэги
UPDONW
Новый дизайн