Избранное трейдера Некто никто
Что надо понимать про торговую систему перед тем, как на нее ставить? Неважно, в каком случае — изобрели ее сами, или взяли уже готовую (смиренно напомню, если кому интересно, что их есть у меня, лежат на https://birzhevyetorgovyesistemy.molz.io/ ), или привязались к автоследованию. Суть одна, независимо от способа.
Тут лучше пояснить от противного, на примере, как не надо. Раз десять, наверное, цитировал давнее вопрошание моего товарища, очень далекого от биржи человека. «Вот ты, Саша, чем-то спекулируешь — а сколько тебе в месяц с этого на карточку капает?». То есть презумпция, что непременно капает каждый месяц, причем более-менее одинаково, как зарплата, только работать почти не надо, лепота. Если у кого такое представление — ему на биржу вообще не надо. Я серьезно.
Оговорюсь, что означенная картинка с «суммой в месяц» может быть отчасти справедлива для скальперов и хфт, но это, полагаю, сильно менее 1% всех денег на бирже.
Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать.
Первый тесты на истории показали что с доходностью и тем более с тем как доходность портфеля компенсирует принимаемый риск (коэффициент Шарпа) проблемы, но неудачный опыт тоже опыт, поэтому решил описать его в статье.
Первый и самый важный вопрос — при помощи чего проводить тесты торговой стратегии на исторических данных? В какой программе или при помощи какой библиотеки создавать стратегию и потом прогонять её на истории?
Раз мой торговый робот создан в среде исполнения JavaScript Node.js, то и тесты в идеале должны проводится на чём-то схожем. Но забегая немного вперёд скажу что получилось по другому.
Раз сам механизм робота кросс-платформенный, то хотелось чтобы и тесты можно было проводить при помощи кросс-платформенной утилиты. Однако когда рассматривал самые популярные программы, то обнаружилось что все программы из списка только для Windows. Кроме TradingView, который является веб-сервисом и Excel — который есть и для macOS.
Часто возникает беспредметный дискурс на различных онлайн площадках относительно того, как считает инфляцию Росстат.
В общих чертах методологию Росстата можно посмотреть тут.
В деталях методологию можно посмотреть на официальном сайте Росстат.
В качестве альтернативных/дополнительных расчетов, (вместе/вместо) ИПЦ Росстата можно использовать:
1. Дефлятор ВВП
2. Разные гибридные версии неокейнсианской кривой Филлипса
3. Проводить оценку поведения цен отдельных категорий товаров и услуг и их объемы, а также объективные факторы, влияющие на поведение экономических агентов/производителей
4. Проводить оценку фьючерсов отдельных товаров на мировых товарных биржах
5. Проводить анализ инфляционных ожиданий различных экономических субъектов
6. Проводить анализ экономической и инвестиционной активности в различных секторах
7. Оценивать бюджетную политику
8. Курс рубля к другим валютам
9. Смотреть на соотношение кредитов и депозитов
10. Также возможно использовать альтернативные исходные временные ряды со стороны компаний, которые анализируют фактические покупки по чекам (сбер индекс, Ромир, ОФД и т.д.)
Вчера был в Москве на конференции ассоциации “СОВЕТ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ ЭНЕРГИИ”
Список участвующих гостей был впечатляющим: члены правления и генеральные директора публичных энергогенерирующих компаний (Интер РАО, Росатом, Русгидро и тд), представители Министерства Энергетики (сам министр энергетики Сергей Цивилев и его заместители).
Было очень интересно послушать о ситуации внутри отрасли “без биржевой составляющей” — чем и как сейчас “дышат” производители электроэнергии. Узнал много нового и полезного!
Какие-то фотографии успел сделать + получил часть презентаций (спасибо Интер РАО), так что несколько тезисов с самых интересных выступлений
У Александры Паниной из Интер РАО прям топовое выступление, давно таких подготовленных презентаций не слушал.
👉 Сейчас в секторе производства электроэнергии 3 задачи: надежность, доступность и эффективность
Ключевая ставка хорошо работает на финансовом рынке, но плохо в реальной экономике. Инфляция, стоимость недвижимости почти не реагируют на рост КС, а в наших условиях с льготными кредитами и сверхвысокой реальной ставкой могут идти даже в другом направлении.
Снижение рынка на 27% от локального максимума ~3500 по индексу Мосбиржи исторически высокое, но вполне объясняется чисто техническим фактором — изменением ставки дисконтирования. Рост КС и доходности длинных ОФЗ наконец-то повлияли на рынок. Обвалы рынка в COVID-2020 (34%), СВО-2022 (>50%), кризис 2008 (73%) были больше, но масштабы тех событий явно не сопоставимые.
При этом по медиане топ-100 ликвидных акций снижение от максимумов 37%. В индексе много тяжеловесов, которые упали меньше. Из всего падения рынка с мая только 4% относится к начисленным дивидендам.
Таблица на картинке применима для многих российских акций и индекса. Например:
🟢 Акции Сбера при ставке дисконтирования 20%, ROE 20% и распределении на дивиденды 50% прибыли должны стоить 1 капитал и 5 прибылей (P/BV=1 и P/E=5), или ~330 руб. В этом случае Сбер может платить 33 руб. на акцию с ростом бизнеса и дивидендов на 10% ежегодно.
У сербов есть поговорка: «Кто зарабатывает до 300 евро, говорит о национализме, войне и земле, кто зарабатывает 500 евро, говорит о кафешках и пиве, с тысячи начинается здоровое питание и отдых, после двух тысяч евро все балабольство прекращается, говорят лишь о любви и погоде».