исследования рынков

Ещё недавно нефтегаз ассоциировался исключительно со скважинами и баррелями. Но реальность быстро меняется: энергетические компании всё больше становятся технологическими корпорациями, где ключевым ресурсом выступают данные и алгоритмы.

🔹 Данные как новая нефть
Современные компании собирают терабайты информации — от геологии и логистики до спроса на конечных рынках. Анализ этих массивов позволяет снижать издержки на миллиарды и точнее прогнозировать добычу и потребление.

🔹 Технологии в действии
Это не прогноз, а уже реальность:

British Petroleum и Shell используют цифровые двойники месторождений;

Saudi Aramco применяет ИИ для предсказания поломок и планирования добычи;

ExxonMobil работает с Amazon и Microsoft, переводя геологоразведку в облако;

Equinor внедряет машинное обучение для ветряных парков и платформ;

KazMunayGas запускает проекты «цифровой скважины» и мониторинга инфраструктуры.

🔹 Взгляд инвесторов
Если раньше нефтегазовые компании оценивались только через цену сырья, то теперь на первый план выходят технологические драйверы. Чем больше IT-составляющей в бизнесе, тем выше мультипликаторы и устойчивость к колебаниям рынка.

( Читать дальше )

Ну, не знаю… я конечно, визуалист, но такая цель не привлекает.



А что тогда по-настоящему завораживает? Наверное, что-то про работу.

( Читать дальше )

По моему опыту в алготрейдинге (под алготрейдингом я подразумеваю поиск закономерностей и их использование) большая часть времени уходит на исследования, это примерно 90% времени. Однако, часто можно услышать критику примерно следующего плана.

• Нужно писать код на питоне/джаве, можно в два счета набросать торгового робота. Нафиг Си и С++, сложна.
• Не нужно изобретать велосипеды, все уже сделано за нас. Зря потратить время, бери готовое и действуй. Метатрейдер в помощь.
• Нужно всегда писать чистый код, а не говнокод. 

Если все это верно, то получается, что успех в алготрейдинге (да и в IT) должен зависеть от этих факторов. Однако, к примеру, на практике большая часть доли в проекте принадлежит обычно не программистам (т.е. людям, которые вообще могут не уметь программировать), хороший код не обязательно принесет много денег, да и сложные алгоритмы порой без разницы, на каком языке реализовывать, быстрее они не напишутся.

Если объяснить проще, то успех не равен чистоте, хорошести и прочим характеристикам кода. Тогда почему происходит акцентуация на подобные факторы? 

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Внимательно разглядывая РТС, тестируя очередной убыточный на истории подход я решил сравнить реальный график RTS-9.12 и случайный процесс.
Вопрос залу, в чем отличия?)

Модель 1


( Читать дальше )

Гипотеза автомодальности («подобие» процессов на всех тайм-фреймах) противоречит данным рынков. 

Почему? Очень просто. Если выбросить междневные гэпы и сравнить скользящие выборочные стандартные отклонения приращений логарифмов цен минуток S₁ и 15-ти минуток S₁₅, то, несмотря на нестационарность этих показателей, с вероятностью больше 0.9, первая величина, умноженная на корень из 15 больше второй (проверены SPY, DJI, IBM, индекс ММВБ, EESR, GAZP, SBER). Из этих данных следует, что в минутных приращениях преобладает (по времени) антиперсистентность (привет маркет-мейкерам — это ваш рынок ). Отсюда в рамках гипотезы автомодальности сразу получаем, что если убрать междневные гэпы, то в приращениях логарифмов новых «цен» дней должна преобладать антиперсистентность, которой в реальности нет, так как выборочная АКФ такого ряда близка к нулевой. 

Вывод. Рыночные процессы на разных таймфреймах имеют принципиально разные «структуры».

Чисто теоретический пост — вам на заметку и изучение. Если кто-то захочет сделать по теме развернутое исследование — скиньте ссылку мне в личку — почитаю с удовольствием:

Итак — взаимосвязь облигационного рынка и фондового рынка:

Сегодня Dr_Vas-ka опубликовал своя взгляд на время формирования инвестиционного портфеля http://www.smart-lab.ru/blog/8709.php

Я с ним полностью согласен, в довесок приведу картинку сезонности индекса ММВБ с 1998 года по наши дни (включая оба кризиса), чтобы оценить когда рынок больше падает, а когда растет.



Выходит: май, июнь, июль — статистически самые слабые месяцы, из года в год :) Потом рынок постепенно набирает ход и с ноября по март летит как паровоз :)

Не надо бояться покупать, сейчас самое время с горизонтом 6-9 месяцев… цифры не лгут :)

Тут сейчас модно давать исследования — всякие графики и прочие вычисления. Решил тоже написать чуток про евро-бакс. 

(Тимофей — если я в тему попал — можно добавить в твою азбуку трейдера)

Итак:

Исходя из статистики, пара евробакс наиболее волатильна в четверг:



Самым взрывным часом получается 14.00 :


_______________

Кто ловит волатильность и движуху — тем может пригодиться данная информация. Фьючерс на евробакс торгуется у нас на ФОРТС — так что дерзайте.

_______________

Актуальная информация на сегодня (по этим данным можно стопы свои ориентировать) :