Мы побеседовали со специалистом, который занимается Data Scientist, и узнали много вещей, связанных с возможностью применения искусственного интеллекта в биржевой торговле. 

Во времена, когда слышатся лозунги: «Нейросети будут с нами надолго», возникает большой вопрос насчёт применения этих технологий для предсказания цен на бирже. Так как зачастую будущее движение цены — это огромный массив данных, которые влияют на ценообразование компании, а, как для многих известно, модели машинного обучения в разы быстрее обрабатывают биг дату.

Как я уже упомянул, самым заманчивым применением искусственного интеллекта в контексте финансовых рынков является его способность предсказывать будущие цены активов. Несмотря на то, что достичь высокой точности в этих предсказаниях пока не удается, многие крупные игроки финансового сектора, включая ведущие банки, инвестиционные фонды и прочие значимые организации, активно инвестируют ресурсы в разработку и совершенствование технологий машинного обучения.

Классическое определение хорошего писателя есть у Стивена Кинга. 

Если вы написали книгу, ее купили, вам прислали за нее деньги, и этим чеком вы смогли оплатить счёт за электричество – вы хороший писатель. 

То есть, уже в 2016-м году Стивен Кинг считал меня хорошим писателем. Тогда я самостоятельно продал книгу больше чем на 100 000 ₽. Этого мне хватило для дальнейшей мотивации, чтобы и дальше пробовать зарабатывать на книгах. 

Мой первый успех в литературе случился в 17 лет. Тогда я стал призёром олимпиады по русскому языку среди абитуриентов в вузы с сочинением: “Почему еврей Розенталь устанавливает правила русского языка”. 

В статье я расскажу, сколько зарабатывает писатель, который периодически входит в топ-5 по продажам в русскоязычном нон-фикшн, сколько зарабатывает писатель художки, вроде Пелевина, и почему сегодня писатель обязательно должен быть ещё и предпринимателем. 

После повышения ключевой ставки до 18% 26 июля, банки начали активно размещать свои средства на депозитах в Центробанке (ЦБ). Объем средств на этих депозитах вырос более чем вдвое, достигнув 6,87 трлн руб. к 9 августа, по сравнению с 3 трлн руб. до повышения ставки. Это максимальные объемы за последний год.

ЦБ активно абсорбирует ликвидность через депозитные недельные аукционы и операции «овернайт». Банки использовали свои резервы, размещенные по более низким ставкам, для получения более выгодных условий в ЦБ. Профицит ликвидности в банковском секторе на 9 августа составил 706 млрд руб.

ЦБ пересмотрел прогноз ликвидности на 2024 год, ожидая профицит от 200 млрд до 1 трлн руб. Это связано со снижением объема наличных денег и притоком вкладов в банки.


Источник: www.vedomosti.ru/finance/articles/2024/08/12/1055131-banki-aktivno-razmeschayut-likvidnost-na-depozitah-v-tsb?from=newsline

Чтоб не измучилось дитя – учи его всему шутя (А.С.Пушкин)

Мы делаем обзоры компаний, рынков, недвижимости. Ищем инвестиционные идеи, и делимся с вами

--

Геймификация любого процесса помогает, упрощает, создает элемент соперничества. Инвестиции за последние 5 лет изменились до неузнаваемости. Ветераны рынка (10+ лет опыта) помнят, что такое QUIK, и как сложно его не просто настроить – а сгенерировать пароль. Помните файлы pubring и sekring?

Эти компании меньше всего пострадают от повышения ключевой ставки, т.к. у них меньше всего долгов относительно прибылей и денежных средств. В случае чего они смогут загасить долги или же будут успешно гасить их по прежним ставкам без необходимости перекредитовываться. Именно поэтому у таких компаний наибольший потенциал роста в краткосрочной и среднесрочной перспективе.

Примечание: здесь нет финансовых и застройщиков, т.к. у них особый учёт чистого долга, и ставить их в один ряд с прочими компаниями не совсем корректно.

1. Сургутнефтегаз

Эта компания — лидер по отрицательному чистому долгу, который в текущем году достиг -5,9 млрд рублей. Причина — в гигантской валютной кубышке, находящейся на счету компании, и в низком размере долга самого по себе (в основном это кредиторская задолженность с контрагентами, аренда и взаимозачёты внутри холдинга).

За счёт этого EV/EBITDA равен -7,1, а долг / EBITDA -9,4.

В связи с тем, что доход от кубышки нередко больше дохода от основной деятельности (так-то Сургут — нефтедобывающая компания), то и котировки компании больше зависят от стоимости доллара к рублю и ожиданий дивидендов.

Какие только способы создания денежной массы не обсудили на конгрессе Банка России. Только о ЦБ, как главном создателе денег забыли.

Эпиграф:

«Уникальная власть центрального банка – это способность создавать деньги»

Пол Волкер, глава ФРС в 1979-1987 годах.

Продолжим разбирать сессию Финансового конгресса Банка России, посвящённую денежной массе. (см. "Денежная масса: что это такое, откуда берётся и как влияет на экономику").

О главной цели сессии (показать незначимость денежной массы для роста ВВП) мы уже писали. См. «Заботкин: „Мне кажется, что мы основную задачу решили“.

Но подспудно ЦБ решал, видимо, и другую „задачу“: показать, что в деле создания денежной массы он ни при чём.

ЦБ не при делах

Действительно, у людей, посмотревших эту сессию, может возникнуть (ошибочное) впечатление, что денежная масса создаётся без участия ЦБ.

Началось с того, что зампред ЦБ Алексей Заботкин перечислил три „основных“ источника создания денег.

Через неделю, 26 июля пройдёт очередное заседание ЦБ и многие ждут повышения ключевой ставки.
В базовом сценарии ставку могут повысить до 18%. Повышение будет по причине роста инфляции, которая в годовом выражении выглядит так:

По последним данным, на 17 июля годовой уровень инфляции достиг уже 9.2%!

В данной статье я хочу выделить несколько эмитентов, в которые не стоит инвестировать при повышении ставки ЦБ.

Кто пострадает от повышения ставки ЦБ?

Основной удар примут компании с высокой долговой нагрузкой. Чем выше ключевая ставка, тем дороже кредиты и тем сложнее закредитованным компаниям обслуживать свои долги и развивать бизнес.

Как понять, что компания закредитована?

Я, в основном, смотрю на индикатор долговой нагрузки в финансовом отчете компании, который называется Долг\EBITDA. Он показывает за сколько лет компания способна погасить свои долги. Чем ниже значение Долг\EBITDA, тем лучше. Считается, что если он превышает 3, то компания уже имеет большие долги.

Оказывается, своим опытом обращения с наличной валютой нужно делиться. У меня в Дзене есть тухлый блог, который ни шатко ни валко собирает от 200 до 1000 просмотров на публикацию, но самые популярные посты из серии «Никогда не берите эти купюры» собрали 75000 и 50000 просмотров. Решил объединить 4 части этой серии воедино и поделиться с вами.

Часть первая. Белые и синие доллары

«Белые» доллары печатались до 2009 года. Более старые выпуски отличаются величиной и формой портрета Франклина, и некоторые более старые версии еще более проблемные, чем самые распространенные белые купюры образца 2006 года выпуска. На самом деле, больше всего проблем с «маленьким Франклином» образца до 2006 года — но камон, кто сейчас разбирается в деталях?! Так что все «белые» доллары гребут под одну гребенку и стараются избегать.

«Синие» доллары начали поступать в обращение после 2009 года, а в России начали массово появляться, начиная с 2013 года.

-- Настройки
SEC_CODE = "SBER" -- Код инструмента
CLASS_CODE = "TQBR" -- Код класса инструмента
SHORT_MA_PERIOD = 10 -- Период короткой скользящей средней
LONG_MA_PERIOD = 50 -- Период длинной скользящей средней
QTY = 1 -- Количество лотов

-- Переменные
short_ma = {}
long_ma = {}
prices = {}
position = 0 -- Текущая позиция: 0 - нет позиции, 1 - лонг, -1 - шорт

-- Функция для расчета скользящей средней
function calculate_ma(prices, period)
    local sum = 0
    for i = #prices-period+1, #prices do
        sum = sum + prices[i]
    end
    return sum / period
end

-- Функция для обработки новых тиков
function OnAllTrade(alltrade)
    if alltrade.sec_code == SEC_CODE and alltrade.class_code == CLASS_CODE then
        table.insert(prices, alltrade.price)
        if #prices >= LONG_MA_PERIOD then
            table.