В торговую систему срочного рынка Московской биржи заведен фьючерсный контракт на нефть марки BRENT (код: BR-1.18) с датой исполнения 1 января 2018 года (дата установлена в соответствии с пунктом 1.5 спецификации фьючерсного контракта).

В качестве цены исполнения контракта согласно п/п 2.2.2 спецификации будет использовано значение ICE Brent Index, опубликованное 29 декабря 2017 на сайте биржи ICE.

В целях синхронизации порядка исполнения контракта с исполнением соответствующего фьючерса на бирже ICE, Московская биржа планирует принять решение о переносе даты последнего дня заключения (даты исполнения) контракта с 1 января 2018 года на 29 декабря 2017 года. При этом техническое изменение даты исполнения контракта (без внесения изменений в его код) в связи с особенностями функционирования торговой системы срочного рынка будет осуществлено после исполнения декабрьского фьючерсного контракта на нефть BRENT (код: BR-12.17), а именно после 4 декабря 2017 года.

Моё мнение, полноценно ИИ (искусственный интеллект) в торговле на маркете человека не заменит. Подготовленный человек (в нас же всех присутствует частичка творца) всегда будет лучше машины, но машина быстрее считает, всегда в хорошем настроении и всегда готова. Будущее вижу за экспертными системами на основе ИИ. Которые будут взаимодействовать с пользователем на основе диалога (как процесса достижения его участниками определенных согласованных целей путем обмена связанными высказываниями о некоторых реальных или гипотетических событиях), когда пользователь сможет запрашивать эксперта не только о вероятности того или иного события, но и о том, как выстроить позицию.

Окончательное решение, принять, внести коррективы или же отвергнуть ответ экспертной системы будет принимать человек.

Поясню это на примере использования метода анализа Тактика Адверза (кто-то может использует другой метод анализа, всё зависит от предпочтений ) и рассчитанных сценариев и протоформы Эксперта ТА.

«Если кратко изложить соображения академика Капицы, они сводятся к следующему: какой бы источник энергии ни рассматривать, его можно охарактеризовать двумя параметрами: плотностью энергии — то есть ее количеством в единице объема, — и скоростью ее передачи (распространения). Произведение этих величин есть максимальная мощность, которую можно получить с единицы поверхности, используя энергию данного вида. 

    Вот, скажем, солнечная энергия. Ее плотность ничтожна. Зато она распространяется с огромной скоростью — скоростью света. В результате поток солнечной энергии, приходящий на Землю и дающий жизнь всему, оказывается совсем не мал — больше киловатта на квадратный метр. Увы, этот поток достаточен для жизни на планете, но как основной источник энергии для человечества крайне неэффективен. Как отмечал П. Капица, на уровне моря, с учетом потерь в атмосфере, реально человек может использовать поток в 100—200 ватт на квадратный метр. Даже сегодня КПД устройств, преобразующих солнечную энергию в электричество, составляет 15%. Чтобы покрыть только бытовые потребности одного современного домохозяйства, нужен преобразователь площадью не менее 40—50 квадратных метров. А для того, чтобы заменить солнечной энергией источники ископаемого топлива, нужно построить вдоль всей сухопутной части экватора сплошную полосу солнечных батарей шириной 50—60 километров. Совершенно очевидно, что подобный проект в обозримом будущем не может быть реализован ни по техническим, ни по финансовым, ни по политическим причинам.»

Посмотрел я на графики акций топ 12-компаний (что бы не утомлять читателя взял первые 7-мь о самих компаниях в статье):
12 Biggest and Best Solar Panel Companies In The World

Как АО Тандер (он же Магнит) сотрудников сокращает.

Примерно за неделю до описываемых событий – Сергей Галицкий прилетал к нам, в Москву по делам, и внезапно решил посетить отдел развития ( данная структура занимается открытием новых магазинов ). По итогам внезапного посещения выяснилось, что качество работы оставляет желать лучшего- магазины открываются кое-как, местоположение выбирается наобум, на минимальный планируемый потенциал магазины не выходят. Всё это совпало с резким падением акций Магнита.

Итак, пятница, третье ноября, сокращённый рабочий день в офисе – все работают в полурасслабленном режиме, доделывают еженедельные отчёты и планируют свои трёхдневные выходные – и именно в это время всё вышестоящее руководство филиала вызывают на срочное совещание с Головной Компанией (ГК). Через пару часов объявляют – часть отделов реорганизуют, часть – сокращают штат на 80%. В нашем случае – из двадцати двух человек остаётся шестеро, всем остальным – идти в отдел кадров, писать заявление на увольнение по соглашению сторон. Выплат, конечно, никаких, предупреждения за два месяца – тем более нет, у компании кризис, поэтому-все вон, желательно – прямо сейчас. 

Существует ошибочное мнение, что трендовые системы зарабатывают на движениях. Это не совсем точное выражение. На движениях меньше нескольких волатильностей реального таймфрейма (что это такое «реальный таймфрейм системы» – чуть ниже) трендовые системы как раз и не забатывают, а либо в нуле, либо в минусе, размер которого грамотная трендовая система и призвана ограничивать.

Что такое реальный таймфрейм для любой системы, не только трендовой? Это время в 2-3 раза меньше среднего времени в позиции. Для простейших систем «вошел-вышел» реальный таймфрейм вычисляется легко, для систем с пирамидингом и(или) усреднением – чуть сложнее, но это тоже возможно.

Что такое волатильность таймфрейма? Это стандартное отклонение  приращения цены в %. Точное значение мы его не знаем, но можем оценить через выборочное стандартное отклонение с некоторым «окном». Выбор «окна» расчета – это тоже интересный вопрос. Маленькое «окно» — большая ошибка, большое «окно» — увидим изменения в реальной волатильности с большой задержкой. Надо искать «золотую середину», например, использовать два «окна» или другие «танцы с бубнами».

• Natural Language Generation: Producing text from computer data. Currently used in customer service, report generation, and summarizing business intelligence insights. Sample vendors: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
• Speech Recognition: Transcribe and transform human speech into format useful for computer applications. Currently used in interactive voice response systems and mobile applications. Sample vendors: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.