Избранное трейдера OnlyHuman
По-русски — бонды с плавающим купоном. Ставка таких облигаций следует за каким-то рыночным индикатором — обычно это ключевая ставка или ставка межбанковского кредитования (RUONIA). Есть также выпуски, привязанные к доходности 7-летних ОФЗ (КАМАЗ, Автодор, ГТЛК).
Зачем нужны флоатеры? Помогают защититься от прилета «черных лебедей», кризиса ликвидности в банковском секторе и резкого повышения ключевой ставки.
Как это работает? Когда рыночные ставки растут, облигации с фиксированным купоном проседают в цене. С флоатерами все иначе ― их цены, за счет привязки купона к рынку, колеблются возле своего номинала.
Подводные камни:
1️⃣У всех выпусков низкая ликвидность — т.е. имеется риск совершить сделку по неадекватной цене. Что делать? Использовать только лимитные заявки. И помнить о сути инструмента — его цена не должна «убегать» далеко от номинала.
2️⃣Флоатеры сильно различаются условиями расчета купона. Самую быструю отдачу приносят выпуски, ставка купона которых пересчитывается ежедневно. Неплох и вариант с расчетом средних значений ставки за купонный период.
Продолжаем погружение в основы qlua.
Идентификатор инструмента
Получаем количество свечей через getNumCandles
Получаем свечные данных через getCandlesByIndex
Читаем данные с индикатора SMA
Данные с верхней и нижней линии Price Channel
Графики с таблицы текущих торгов
Сравнение получение данных через CreateDataSource и через getCandlesByIndex
Торговый терминал позволяет получать данные по биржевым свечкам непосредственно из открытых графиков. Причем можно получать данные не только с котировок цены, но и с объемов, с индикаторов, а также, как мы увидим позже, с любых графических данных выведенных, например, с таблицы текущих торгов.
Получение данных котировок с графика цены.
Для начала на самом графике цены необходимо установить идентификатор.
Создаем график в торговом терминале, нажимаем правую клавишу мышки, выбираем «Редактировать», выбираем график цен:
Проваливаемся во вкладку «Дополнительно», и присваиваем id, например: SBER_ID:
Кратко расскажу принципы и некоторые нюансы работы с графиком в Qiuk в плане создания своего индикатора (здесь и далее – подразумевается использование языка программирования Lua). В конце текста изначально хотел прикрепить видео с демонстрацией и краткими пояснениями работы моих индикаторов, но решил сделать это во второй части статьи, чтобы совместить просто иллюстрацию с небольшим анализом фьючерсов и акций.
На полноту изложения вопроса по работе с индикаторами на графике Quik не претендую. Информация будет полезна интересующимся данной темой, не рассчитана на профессионалов (которые и так все знают, умеют и реализовали – свято в это верю), но все же предполагает наличие определенного уровня знаний Lua.
Зачем мучиться со своими индикаторами? Конечно, в этом нет смысла, если вас устраивают стандартные индикаторы или отсутствуют самостоятельные подходы (методы) торговли, либо визуализация вам в принципе не требуется (не интересна).
В моем случае мне банально захотелось сделать визуализацию своего метода прогнозирования экстремумов цены следующего интервала.
Пока не ушли далеко от темы получения данных из таблицы текущих торгов решил сделать в качестве примера еще и простой скринер акций. Это вполне доступно по тем материалам, которые мы уже прошли. Будем отслеживать динамику изменения цены относительно цены закрытия предыдущего дня.
Нам понадобятся:
1. Таблица для вывода данных (строить уже умеем).
2. Получение данных из таблицы текущих торгов через getParamEx (проходили там же).
3. Тикеры бумаг. Можно взять конкретный список бумаг и работать с ним, но приятнее и правильнее, чтобы скрипт мог автоматом выгружать все торгуемые тикеры из терминала и далее уже отслеживать их динамику. Попробуем это реализовать.
Через sec_list = getClassSecurities(«TQBR») можно получить строку с тикерами акций на Московской бирже, которые будут разделены запятыми. Чтобы пройтись по всем элементам и записать их в массив используем цикл:
for TIKER in string.gmatch(sec_list, "[^,]+") do tikers[#tikers + 1]=TIKER end
Отслеживать будем параметр LASTCHANGE – процент изменения цены от цены закрытия:
Благодаря наводке @quant_trader (за что отдельное спасибо!), переписал свой первый скрипт из поста https://smart-lab.ru/blog/916765.php по выгрузке из терминала всех торгуемых бумаг. Теперь всё выполняется штатными средствами с помощью getClassSecurities.
Далее второй скрипт (из поста выше) выгружает из торгового терминала под закрытие дня (под закрытие основной, либо вечерней сессии — можно устанавливать, я делаю обе выгрузки) необходимые данные по всем бумагам списка.
Особенности запроса. Если ввести:
sec_list = getClassSecurities("TQBR")<br />message(sec_list)
то терминал выдаст строку, где через запятую будут все тикеры, при этом видим, что список не полон, обрывается на RTSB:
Как выяснилось, это связано только с ограничением самого терминала на вывод строки (не более 899 символов).
При этом если посмотреть длину строки, то будет видно, что символов больше:
sec_list = getClassSecurities("TQBR") message(tostring(string.len(sec_list)))
выдаст 1281
Разбив строку по запятым получим весь массив тикеров для дальнейшей работы:
Иногда бывает необходимым проанализировать не отдельную бумагу, а рынок в целом.
Кто-то смотрит для этого индексы, кто-то различные сантименты, а мне удобнее проводить анализ по динамике всех бумаг (сколько на дату эмитентов в совокупности растет, сколько бумаг выше своих месячных, квартальных или годовых значений и пр.). Каждый по своему может это использовать далее (как общий фильтр принятия решения для входа в сделку, для составления своих индексов, для анализа динамики своего портфеля – особенно если счетов несколько у разных брокеров и пр.).
Получить котировки на конкретную дату можно через сайт Московской Биржи (https://www.moex.com/ru/marketdata/#/mode=groups&group=4&collection=3&boardgroup=57&data_type=history&date=2023-06-27&category=main), но это не очень удобно т.к. требуется либо парсить (для чего нужен уже нетривиальный уровень в программировании), либо вручную выдергивать эту страницу, например в excel (тем, кто попробует выгрузить всё по кнопкам скачать Excel / CSV биржа предложит воспользоваться платной подпиской для получения данных).
Отличная книга по финансовому бихевиоризму. Она написана журналистом для простых инвесторов, но истинную красоту книги смогут по достоинству оценить профессионалы. Прекрасно подойдет в подарок для любознательных детей-подростков или для вашего друга, который хочет начать заниматься торговлей на бирже, но пока не знаком с психологией поведения на финансовых рынках. В книге часто упоминаются различные психологические финансовые эксперименты на людях, обезьянах, птицах. Как пример, зефирный тест Уолтера Мишеля.
Одна из главных мыслей книги заключается в том, что нельзя открывать торговый терминал с сознанием, искаженным какими-то эмоциями или химическими веществами. Алкоголь, никотин, кофеин, марихуана, кокаин, морфин, эйфория, грусть, печаль, радость от получения большого куша, счастье, веселая музыка, грустная музыка. Всё это может повлиять на ваш процесс принятия решения о покупке или продаже. Обязательно нужен какой-то период «охлаждения» перед торговлей, чтобы привести нервы в порядок, очистить свое сознание.