Всем, привет, давно в бэклоге лежала статья, но руки не доходили перепроверить данные на примере нашего рынка и ввиду сильной волатильности в последние дни имея работающего да же простого робота можно было бы неплохо заработать, но это как то не интересно/не спортивно и хотелось именно ML, так как без ML простой робот без волатильности начинает стабильно сливать, проверено на бэктестах еще давно. 

Обучил сеточку минутками за 18-е число и торговал бэктесом 19-е число доходность по бэктестам 85,6%


Свечи

Увидел тут пост Рэя Далио про Китай на линкедине, думаю вольный перевод может быть интересен акционерам китайских компаний, особенно всяких TALов. В комментах отписалось много представителей КНР (в т.ч. профессора разных институтов) — так же в конце перевел один интересный комментарий.

«Понимание недавних шагов Китая на рынках капитала (Рэй Далио)

Недавние шаги китайской политики, связанные с:

1) листингом DiDi и контролем над использованием данных;
2) преобразованием китайских образовательных компаний в некоммерческие организации;

Вызвали много сомнений в отношении капитализма и рынков капитала в Китае, поэтому я хотел бы помочь прояснить, что там происходит.

С тех пор, как я приехал в Китай 36 лет назад, я обнаружил, что большинство западных людей, которые не имеют прямого контакта с политиками, как правило, не верят, что Коммунистическая партия Китая (КПК) использует рынки капитала для содействия развития экономики страны. Тенденция за последние 40 лет была настолько сильной в направлении развития рыночной экономики, что множество предпринимателей стали очень богатыми. В результате КПК упустила из виду то, что происходит в Китае, и, вероятно, будет продолжать упускать.

Недавно политики дали понять DiDi, что, возможно, не стоит делать листинг в США, пока не решена проблема конфиденциальности данных. В случае образовательных репетиторских компаний КПК хочет уменьшить образовательное неравенство и финансовое бремя для тех, кто отчаянно хочет, чтобы их дети имели эти услуги, но не могут себе их позволить, сделав их широко доступными. Они считают, что эти вещи лучше для страны, даже если акционерам это не нравится.

Я помню ряд подобных неправильных толкований. Например, я помню, как лопнул пузырь китайских розничных инвесторов, что привело к покупке акций государством, а затем правительство пыталось некоторое время манипулировать рынком. Кроме того, я помню падение китайской валюты в 2015-16 годах в результате расширения диапазона НБК и то, как это привело к тому, что многие инвесторы указали на эти события как на свидетельство того, что политики отворачиваются от развивающихся рынков капитала. Некоторые скептически настроенные инвесторы рассматривали эти шаги как неуместные антирыночные интервенции, хотя эти же шаги происходили много раз на многих капиталистических рынках и даже несмотря на то, что фискальные и денежно-кредитные интервенции в США и других развитых рынках затмевают вмешательство китайского правительства на своих рынках. Благодаря этому все китайские политики успешно справились с последствиями и преследовали свои цели; т.е. направление их действий никогда не менялось.

Это была поддержка быстрого и устойчивого развития рынков капитала, предпринимательства и открытости для инвестиций для иностранных инвесторов. Поэтому я призываю вас смотреть на тенденции, а не чрезмерно сосредотачиваться на колебаниях фондового рынка.

Чтобы понять, что происходит, вам нужно понять, что Китай является системой с госкапитализмом, что означает, что государство управляет капитализмом, чтобы служить интересам большинства людей, и что политики не позволят богатым людям, стоять на пути того, что, по их мнению, лучше для большинства людей страны. Скорее, те, кто находится на рынках капитала должны понимать свое место в системе, иначе они будут страдать от последствий своих ошибок. Например, им не нужно путать свое богатство с властью.

Вы также должны понимать, что в этой быстро развивающейся среде рынков капитала китайские регуляторы выясняют соответствующие правила, поэтому, когда они быстро меняются, это вызывает такого рода путаницу, которая может быть неправильно истолкована как антикапиталистические шаги.

Также нужно понимать, что изменение глобальной геополитической среды приводит к некоторым изменениям. Вы можете видеть, что это отражено в политических изменениях правительства США, таких как:

а) изменение политики в отношении листинга китайских компаний в США;
б) угрозы запретить американским пенсионным фондам инвестировать в Китай.

Предположим, что такие вещи произойдут в будущем, учитывайте это в своих инвестициях. Но не стоит неправильно интерпретировать эти искажения как изменения в тенденциях и не ожидайте, что этот китайский государственный капитализм будет точно таким же, как западный капитализм.

Единственное, я думаю, что это прискорбно, что китайские политики не сообщают публично о причинах своих шагов более четко.

Что касается инвестиций, то, на мой взгляд, американская и китайская системы и рынки имеют возможности и риски и, скорее всего, будут конкурировать друг с другом и диверсифицировать друг друга. Следовательно, их обоих следует рассматривать как важные части своего портфеля. Я призываю вас не интерпретировать такого рода шаги как разворот тенденций, которые существовали в течение последних нескольких десятилетий, и позволить этому отпугнуть вас.

Комментариq Ии Ван к посту Рея Далио:
»Многие иностранные инвесторы, а также часть отечественных, не до конца осознали, что действия Китая определенно не направлены против рыночной экономики / рынков капитала. Вместо этого они согласуются с очень базовой национальной политикой, которая является основой долгосрочного стабильного развития Китая. Кроме того, оглядываясь на последние годы, реформа в сфере недвижимости и финансовой системы уже показала твердую решимость правительства отстаивать интересы людей. Тем не менее, я понимаю, что многие иностранные инвесторы чувствуют разочарование и замешательство прямо сейчас, и некоторым из них может потребоваться некоторое время, чтобы восстановить свою веру в рынки капитала Китая из-за культурных и идеологических различий".

Естественно этому товарищу с принципами не верим, смотрим состав акций его хедж фонда Bridgewater:



Нас интересуют китайские компании (крупные позы):
— Alibaba 2.8%, 318 млн баксов;
— IShares MSCI EM 2.13%, 240 млн баксов (индекс развивающихся рынков, косвенный Китай);
- Ishares China Large-Cap Etf 1.55%, 155 млн баксов;
— Pinduoduo 1.31%,  150 млн баксов;
- iShares MSCI China ETF 1.28%, 146 млн баксов;
— JD.com 0.92%, 100 млн баксов
— Baidu 0.7%, 78 млн баксов

и еще куча позиций в китайских компаниях до 60 млн баксов. Итого китайских компаний в хеджфонде Рея Далио- больше 1 млрд долларов (и почти 10% от СЧА).

Выводы каждый делает сам.

Более 50 лет исторических данных о ценах на акции и дивидендах.
10 лет ежеквартальных фондовых фундаментальных данных.
Более 100 лет данных с поправкой на инфляцию по основным рыночным индексам.
100+ лет данных по драгоценным металлам.
45 лет данных по сырьевым товарам, процентным ставкам и обменным курсам.
Более 100 лет экономических данных.

После рабочего дня снимал шапочку из фольги
и подолгу изучал графики различных эмитентов,
в поисках сигналов из космоса.

Статья о том, как получить ежедневные исторические данные по акциям, используя yfinance, и минутные данные, используя alpha vantage.

Как вы знаете, акции относятся к очень волатильному инструменту и очень важно тщательно анализировать поведение цены, прежде чем принимать какие-либо торговые решения. Ну а сначала надо получить данные и python может помочь в этом.

Биржевые данные могут быть загружены при помощи различных пакетов. В этой статье будут рассмотрены  yahoo finance и alpha vantage.

Yahoo Finance

Сначала испытаем yfianance  пакет. Его можно установить при помощи команды pip install yfinance. Приведенный ниже код показывает, как получить данные для AAPL с 2016 по 2019 год и построить скорректированную цену закрытия (скорректированная цена закрытия на дивиденды и сплиты) на графике.

# Import the yfinance. If you get module not found error the run !pip install yfianance from your Jupyter notebook
import yfinance as yf

# Get the data for the stock AAPL
data = yf.download('AAPL','2016-01-01','2019-08-01')

# Import the plotting library
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# Plot the close price of the AAPL
data['Adj Close'].plot()
plt.show()