Избранное трейдера Дмитрий
Пшеничный рынок в Чикаго в понедельник потерял еще почти 3%. Падение продолжается уже 4-й торговый день подряд.
Синоптики обещают приход в производящих районах Американской Равнины (Техас, Оклахома, юг Канзаса) сухой погоды, что обеспечит хорошие темпы уборочной. А эксперты минсельхоза США меж тем подтверждают стабильность состояния урожая пшеницы и кукурузы в позиции «хорошо-отлично».
Июльские котировки американской пшеницы снизились:
Уборка озимой пшеницы в США идет медленнее, чем обычно, сообщает Национальная сельскохозяйственная статистическая служба при Минсельхозе США (NASS USDA). К 14 июня урожай собран с 11% посевных площадей, что на 4% меньше, чем на аналогичную дату в прошлом году и на 9% меньше, чем в среднем за последние пять лет. Как и ожидали участники рынка, состояние посевов пшеницы за неделю не изменилось. Доля посевов в хорошем и отличном состоянии равна 43%, как и неделю назад.
Лекция по техническому анализу от Алексея Маркова, в которой он рассказывает, как правильно входить в позицию.
Приятного просмотра!
В продолжение топика Продажа волатильности, оптимальная позиция. Попробуем теперь смоделировать управление позицией при продаже волатильности и понять что лучше: дельтахедж фьючом, роллирование или что-то другое. За основу возьмем проданный стрэддл. Хотя предыдущий анализ показывает, что это не самая оптимальная поза при продаже волы — для простоты исследования возьмем именно ее.
Зададим для автоматического поиска NStrike = 1 и получаем такую позу:
Возьмем ее за основу и фиксируем цены открытия. Теперь смоделируем перемещение БА на страйк влево. Сделаем это переносом распределения Q (которое используется для получения текущих цен с рынка). Распределение P получим из нового Q сжатием (т.е. по прежнему считаем что дисперсия у рыночного распределения завышена и поэтому остаемся в продаже волы). Оценка зафиксированной позы сильно упала (с 2.37 на 0.84), но пока еще осталась положительной:
В данном цикле статей начинаем рассматривать модель Маркова, которая находит применение в задачах классификации состояния рынка и используется во многих биржевых роботах. Статьи основаны на постах, опубликованных в блоге Gekko Quant. Также будет рассмотрены практические алгоритмы на финансовых рынках. Код в цикле приведен на языке R. Вначале будет много теории, ее надо хотя бы попробовать понять, затем разберем практические примеры.
Рабочая среда распознавания основных паттернов.
Рассмотрим набор признаков O, полученный из набора данных d и класс w, обозначающий наиболее подходящий класс для O:
Как я писал ранее - http://smart-lab.ru/blog/247115.php
Пресс релиз исходник - http://cbr.ru/press/pr.aspx?file=06052015_170007ik2015-05-06T16_51_02.htm
6 мая 2015 года
Банк России в ходе осуществления надзорных функций за деятельностью КБ «Транснациональный банк» (ООО) установил, что представляемая банком в Банк России отчетность являлась существенно недостоверной, так как не отражала его реального финансового положения по причине неадекватной оценки принятых кредитных рисков.
Банк России предъявил требования КБ «Транснациональный банк» (ООО) о досоздании резервов по ссудной задолженности и представлении достоверной отчетности, которые банком исполнены не были.
Представление КБ «Транснациональный банк» (ООО) достоверной отчетности повлекло бы за собой возникновение в деятельности банка оснований для отзыва лицензии, предусмотренных пунктом 1 части 2 статьи 20 Федерального закона «О банках и банковской деятельности».