Аналитический обзор компании «Московская биржа»

О компании: Московская Биржа – крупнейшая в России и Восточной Европе по объему торгов и количеству клиентов биржевая Группа. Образована 19 декабря 2011 года в результате слияния бирж ММВБ и РТС. Входит в ТОП-20 ведущих мировых площадок по объему торгов ценными бумагами и суммарной капитализации торгуемых акций. Занимает 9-ое место в ТОП-10 крупнейших бирж по торговле производными финансовыми инструментами.

Фундаментальный анализ:Данные взяты из отчётов МСФО в млн. руб. после IPO за период 2013-2016 год. 

Операционный доход незначительно снизился с чистой прибылью в 2016 году по сравнению с предыдущим годом.

Хочу поделится двумя видео про среднесрок, т.к. активно начал торговать среднесрок и подключил фундаментальный анализ (про фундамент позже на этой неделе, расшарю классную методичку по подробному анализу фундаментальных данных). Так же под видео есть еще и пост, с важной проблемой возникающая у дейтрейдера

А сегодняшние видео про эти вещи:

• Какие риски брать в среднесрок ?
• Принципы уровней в акциях.
• Как высидеть движение в среднесрок.
• Как правильно выходить из позиции в среднесрок.
• Как двигать стопы в среднесроки

Это можно применять много где.

Подробнее тут

Продолжу пост о теории вероятности  и ее важности в трейдинге.

Есть массовое заблуждение, что для того. Что бы зарабатывать нужно знать направление движения цены. Их всего два, вверх или вниз. Следовательно вероятность этого – ½.  Теперь задачка по теории вероятности:

Участник торговли решил использовать стратегию. В ней величина профита в 2 раза больше, чем стоп лос. По стратегии участник произвольно покупает и продает, без системы. Т.е. случайно.

Вопросы:

1)      С какой вероятностью участник заработает от первой сделки?

2)      Какой вероятностью участник заработает от первой сделки, если в каждой 10 сделке по стратегии участник будет иметь убыток равный профиту ввиду ГЭПа

3)      С какой вероятностью участник выиграет, если  каждую третью выигрышную сделку участник закроет с прибылью, равной стопу. Что бы не переносить сделку на следующий день.

На первый вопрос ответ – вероятность заработать равна 1/3 при идеальных условия (отсутствие проскальзывания, комиссии и  т.д). Остальные можете посчитать сами.

У Вас есть стратегия, которая показала прибыль на истории. Это замечательно! Вы вкладываете в нее деньги и смотрите, что происходит. И о ужас, она начала сливать капитал. И мы ее в мусорную корзину! Хотя, стойте. Если подумать. С точки зрения теории вероятности, в течении ближайшего времени стратегия может просто пойти в просадку! А вдруг нет? Вдруг мы имеем дело уже с трупом? Надо сходить к гадалке, может что посоветует…

Те, кто уже собрался набирать номер Гадалки (он же Гуру по бирже), можете дальше не читать.

Ищем выход. Для этого собираем варианты событий:

1)      Стратегия в просадке, и скоро она выйдет из нее.

2)      Стратегия умерла. Закономерность на рынке больше не проявляется.  Не важно по какой причине. Если мы знаем причину, значит мы нарушаем саму стратегию (не фильтруем).

3)      Стратегия временно не работает ввиду сложившегося нового информационно фона. Через определённое время она начнет приносить прибыль.

Перевод статьи из блога Эрни Чана.

Все знают, что значение волатильности зависит от частоты измерений: стандартное отклонение 5-минутных приращений цены отличается от стандартного отклонения дневных приращений. Если z — логарифм цены, то волатильность, взятая на интервале

Еще одно видеo, с фишкaми пo стaкaну (level2) нa Aмeрикaнскoм фoндoвoм рынкe (nyse/nasdaq) 

Вместо введения

• Написали код алгоритма. Оказался медленный.
• Посидели, подумали, перестроили алгоритмы расчета. Ускорился. Мало.
• Применили мета программирование в сложных расчетах. Получше.
• Посидели, по профилировали, нашли узкие места в коде. Ускорили. Уже ничего.
• Применили разные модели распараллеливания кода. Сервисные функции закинули в одно ядро, расчеты раскинули по ядрам. Сидим греем камень. Получше.
• Максимум попытались убрать места, чтобы код не обращался в ОС

Сетевой уровень.

Небольшая статья по парному трейдингу на американском рынке акций от студентов Колумбийского университета Peng Huang и Tianxiang Wang с практическими примерами (оригинал).

Разница между применямой нами  и обычной практикой парного трейдинга в том, что мы используем метод максимального правдоподобия для конструирования оптимального портфеля статического парного трейдинга, который наиболее соответствует процессу Орнштейна-Уленбека, и строго определяем его параметры. Таким образом, мы убеждаемся, что наши портфели следуют процессу возврата среднего перед тем как начинать торговлю. Затем мы генерируем контртрендовые торговые сигналы, используя параметры модели. Также мы оптимизируем пороги и величину периодов in-sample и out-of-sample. Например, акции Crown Castle International Corp. (CCI) и HCP, Inc. (HCP) при таком подходе показывают коэффициент Шарпа 2.326 на периоде in-sample и 2.425 на периоде out-of-sample. Акции Crown Castle International Corp. (CCI) и Realty Income Corporation (O), торгуемые по нашей методике, демонстрируют коэфициент Шарпа 2.405 и 2.903 соответственно на выборках in-sample и out-of-sample.