Избранное трейдера AntiKukl
BlackRock — одна из крупнейших инвестиционных компаний в мире. Под ее управлением находится $7 трлн активов. Кроме непосредственных финансовых услуг, компания обеспечивает инвесторов аналитикой. В статье — пять интерактивных сервисов BlackRock, которые отражают глобальные тренды.
№1. Монитор геополитических рисков
Политика влияет на экономику, экономика влияет на финансовые рынки. Если где-то начинается торговая война, то котировки падают. Если в Багдаде все спокойно, а на подходе новый караван экономических соглашений — рынки растут. Отслеживать воинственность мировых настроений позволяет Geopolitical Risk Dashboard.
В прошлом посте обсудили «трехлетнюю льготу» на владение ценными бумагами. Если инвестор держал купленные акции или облигации более трех лет, то может не платить 13% налог после их продажи. Неплохо, да?
Но есть нюансы. Вопрос оказался противоречивым в отношении владельцев Индивидуальных инвестиционных счетов. Практики наработано пока мало.
Итак, возможно ли получение «трехлетней льготы» владельцами ИИС?
«Однозначно, нет» — говорит нам налоговый кодекс (6 п. 2 ст. 219.1 НК РФ).
Но есть возможность обойти это ограничение — перевести активы с ИИС на обычный брокерский счет. Например, по истечение трех лет после открытия ИИС, когда становится возможным его закрыть при сохранении всех полученных ранее плюшек (налоговых вычетов за пополнение счета).
А что на практике? Поинтересуемся у брокеров.
Тинькофф Инвестиции
В боевом листке брокера, в Тинькофф-журнале,
Всем привет.
Все кто давно пользуется терминалом Квик – знают, что со временем он начинает «подтормаживать», долго загружаться, медленно переключаться между вкладками, а в особо тяжёлых случаях проводить заявки с задержкой. А это уже чревато потерей реальных денег….
В этой статье мы рассмотрим простые действия для ускорения работы Квика, которые нужно проводить регулярно, как сервисное обслуживание в автомобиле. А чтобы был спортивный интерес – проведем замер скорости загрузки терминала.
Поехали!
Итак – включаем секундомер и делаем первоначальные замеры:
Результат времени загрузки до появления окна загрузить новую версию
1 минута 21 секунда.
Ну что ж…. За работу:
1-е что мы сделаем удалим лог файл, который больше всего влияет на загрузку. Переходим в папку с Квиком
Возможности новой версии
1. Реализован функционал быстрого фильтра в таблицах. Для активации \ деактивации быстрого фильтра используется пункт «Включить быстрый фильтр» \ «Выключить быстрый фильтр» контекстного меню, открываемого для заголовка самого левого столбца таблицы. Данный функционал позволяет фильтровать информацию в таблицах QUIK с наглядным отображением критериев фильтрации.
Карантин, нефть по 25, прогнозируемый спад ВВП от 2 до 5 %, ВВП(другой) подымает налоги чтобы поддержать Россиян — И БАБАЦ! Мы получаем один из мощнейших отскоков по SnP и MOEX за всю историю. Вопрос ЗАЧЕМ?, терзал так сказать не переставая.
Прочитал некоторое время назад интересную идею о том что в конце – начале квартала возможно контр-трендовое движение из-за того что фонды должны проводить ребалансировку портфеля. Надо тестить...
Почитать можно здесь у Тимофея: https://smart-lab.ru/blog/610172.php
Или прямиком на Zerohedge: https://www.zerohedge.com/markets/traders-betting-850bn-buyer-market
Суть очень простая. У фондов определённое соотношение облигаций / акций в портфеле. И после роста рынка акций – они должны в конце квартала их продавать. А после падения рынка акций – фонды должны покупать эти самые акции. Чтобы соотношение их не менялось.
Идея прикольная, очевидная. А главное фундаментальная и ёмкая. Теоретически эти самые фонды могу очень сильно двигать рынок, не зависимо от того кому и чего хочется. Мне стало интересно это затестировать. Данные по индексам скачены за 20 лет. Садимся писать бота…
По нынешним меркам я много читаю. И вроде как книга несет знания.
Но со временем понимаешь, что нет никакой связи между количеством прочитанного и единственным мерилом современной глуповатой жизни – деньгами. Особенно, если ты живешь в стране, навсегда застрявшей между развивающимся и третьим миром.
Ничего из тех навыков, которыми я владею, и которыми зарабатываю деньги, книги мне не принесли. Даже лучшие бизнес-книги ни фига ничему вас не научат, если долго и упорно не заниматься на практике тем, о чем примерно написано в этой книге.
Только собственный опыт и умение его преобразовать в так называемые полезные скиллы определяют мой прогресс. Этот прогресс иногда сдабривается какими-то отдельными мыслями или сведениями из бизнес-книг. Но очень выборочно.
А вот какое знание тогда мне несет художественная литература?
Опыт социальной жизни, опыт взаимодействия с другими членами общества и опыт не заходить в черную пещеру, в которой неизвестно что может скрываться.
После всех вычислений, приведенных в этой и этой публикациях, можно углубиться в статистический анализ и рассмотреть метод наименьших квадратов. Для этой цели используется библиотека statsmodels, которая позволяет пользователям исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты. За основу были взяты эта статья и эта статья. Само описание используемой функции на английском доступно по следующей ссылке.
Сначала немного теории:
О линейной регрессии
Линейная регрессия используется в качестве прогнозирующей модели, когда предполагается линейная зависимость между зависимой переменной (переменная, которую мы пытаемся предсказать) и независимой переменной (переменная и/или переменные, используемые для предсказания).
Я уже писал, что у меня сделана C++ DLL, которая получает данные из Lua и пишет их в БД SQLite. Уже писал также, что DLL под Lua делается на раз, и даже приводил коды и шаблон проекта простенькой C++ DLL. Посмотрело несколько тысяч, скачало, аж 12 человек, применят от силы двое. КПД постов, прямо скажем, оч низкий.)
В DLL реализована как связь с Lua, и будет реализована сама стратегия, вот только не решил какая из них. Повторять старые стратегии на новой для меня платформе Quik уже неинтересно, а новых моделей АТС отработано уже несколько. Все моделируется в Python. Часть стратегий не требует сложной математики, и могут быть легко перенесены непосредственно на С++. Другие непосредственно в DLL перенесены быть не могут, т.к. используют пакеты Python — всяческие регрессии и машинное обучение.
В общем, получилось, что DLL является шаблоном для любой стратегии. Все необходимые для АТС данные доступны АТС — реал-тайм данные поступают в DLL непосредственно из терминала, а необходимая история пишется DLL в БД SQLite и читается АТС из базы данных.
Чистая адапливная стратегия маркетмейкинга.
Начнем с нуля.
Допустим, существует некий актив «ИКС», у население на этот актив существует стабильный спрос и стабильное предложение. Актив «ИКС» – некий инструмент экономической деятельности. Люди обмениваются этим активом «из рук в руки». Спрос и предложение реализуются неэффективно. Мы хотим исправить ситуацию – предоставить любям благо в плане возможности более быстро и надежно покупать и продавать актив икс. На этом мы хотим заработать – свести покупателей и продавцов с максимальной для себя выгодой. Создаем торговую площадку и начинаем предоставлять цену. Мы –монопольный маркетмейкер на своей торговой площадке.
Начинаем предоставлять ASK от «очень дорого», BID – от «очень дешево». Сужаем постепенно спред. Вдруг к нам прилетает первая сделка по ASK (кружочек на графике). ASK цену останавливаем, BID цену продолжаем двигать вверх , пока не получим первую сделку по BID. Далее уменьшаем спред – делаем цены покупки и продажи более привлекательными – принимаем больше сделок для максимизации прибыли. Если к нам прилетает бОльший объем по BID – делаем цену покупателя (покупатель – это мы) менее привлекательной, а цену продавца (продавец – это тоже мы) более привлекательной, что позволяет уравнять объемы покупок и продаж. Мы не влияем на динамику цены – на нее влияют трейдеры, торгующие на нашей площадке. Мы лишь только предоставляем такую цену, которая позволяет нам максимально выгодно реализовать функцию посредника между покупателем и продавцом. Мы влияем лишь на размер спреда. Параметр волатильность/спред будет минимальным — нам не нужны высокие риски, связанные с направленным движением цены.
Чистая манипулятивная стратегия маркетмейкинга.