• Трансмиссия ликвидности. 
• Арбитраж ставок. 
• Свопы, «межбанк», РЕПО (междилерское,  с ЦБ РФ, аукционы, РЕПО с ЦК, РЕПО с ЦК с КСУ). 

Добрый вечер, друзья!

Для тех, кто использует Tradingview выкладываю небольшой код для расширения возможностей тестирования стратегий. В целом ничего особенного, тем не менее нижеприведённый код дополнительно позволяет высчитывать следующие параметры:

1: Расчёт количества подряд идущих убыточных сделок

(Строка “Профит” (см. рисунок ниже)-опциональный параметр для расчёта убыточных сделок. Например, при значении равным “0” к убыточным сделкам относятся только отрицательный сделки, при значении равным “10” к убыточным сделкам помимо отрицательных сделок будут относиться также и сделки профит по которым менее 10 пунктов и так далее. Позволяет отфильтровать сделки с малым, либо нулевым профитом).

2: Суммарный доход по стратегии (особенно актуально для фьючерсов, так как в TV тестер корректно работает только под акции)

Доброго времени суток, коллеги!

Нашел для вас интересное исследование по долгосрочному инвестированию в акции. Исследование не первой свежести, но в целом динамика неизменна. 

 Данный материал подготовлен на основе “Credit Suisse Global Investment Returns Yearbook 2013” — глобального исследования доходности инвестиций в 19 странах мира за 113 лет.

Исследование Credit Suisse является идейным продолжением книги “Triumph of the Optimists”, которая содержит сравнительный анализ эффективности инвестиций в основные инструменты — акции (Equities), долгосрочные облигации (Bonds) и краткосрочные облигации (Bills). Необходимо отметить заранее, что результат вложений в краткосрочные облигации максимально близок к результату вложений в банковские депозиты. 
Крупнейшие фондовые рынки. Начало 1900 г.
























Крупнейшие фондовые рынки. Начало 2013 г. 

Не подумайте плохого в части нормальности, речь пойдет не о психиатрии, а об известном в теории вероятностей нормальном распределении

А точнее даже не о нем самом, а об известной центральной предельной теореме (ЦПТ) применительно к ценам.  Что такое центральная предельная теорема в ее классическом виде?

Пусть нам дана некоторая сумма большого числа случайных величин Х=х₁+…+х_N где каждое слагаемое имеет конечную и ненулевую дисперсию (как мы увидим далее в приложении к ценам это условие выполняется). Человечество давно еще с 18 века (Муавр и Лаплас) заинтересовал вопрос распределения случайной величины Х или хотя бы его более-менее точного приближения.

Не будем слишком строги в определениях всяких сходимостей и их скоростей, а сформулируем классическую  ЦПТ в виде интуитивно понятного, но нестрогого термина «близости». Так вот, если x_i – независимы (кто хочет может посмотреть строгое определение независимости, а для менее пытливых скажу только, что корреляция двух независимых случайных величин с конечными дисперсиями – нуль, хотя и обратное не верно), то распределение Х при достаточно больших N практически не отличается от нормального распределения со средним А и дисперсией D, где А – сумма средних x

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий️ по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку⚖️ и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всем этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.

The trend is your friend. Одна из стратегий на рынке — это покупка активов в направлении тренда. Узнать тренд можно множеством способов и каждый имеет свои плюсы и минусы. Самый известный и одновременно рабочий способ определения долгострочного тренда — это 200-дневная скользящая средняя.

Но хочется знать на сколько всё хорошо. Какова вероятность, что мы вскочим в рынок и он не рухнет вместе с нами? Для этой цели мы сегодня исследуем индикатор силы тренда (TSI), найденный мною на просторах интернета.