Почему я не рекомендую корпоративные бонды физическим лицам?

В своих выступления и обучающих материалах я всегда говорю, что физические лица должны сторониться вложений в корпоративные облигации. На то есть два простых основания:

• Риск дефолта
• Риск ликвидности

Но обычно, этих простых оснований недостаточно, чтобы убедить людей держаться подальше от «корпоратов». И чтобы показать, почему я решительно против, представляю вашему вниманию настоящую небольшую статью.

Начнём с основ. Из общего курса по инвестициям, мы знаем, что цена любой облигации определяется из простой формулы дисконтированных (приведённых) денежных потоков. При этом мы можем считать как стоимость облигации из нее, так и доходность к погашению (ставку дисконтирования) если нам известна цена на рынке. Формула 1:

( Читать дальше )

По умолчанию для запросов в формате CSV стоит разделитель точка
В итоге данные либо надо преобразовывать в числовые значения (арифметические операции с ними выдают ошибку/>

#ЗНАЧ!)

либо менять на компе системный разделитель для десятичного разделителя либо формат даты (с точки на слэш), что не хотелось бы
Например этот запрос выдает даты, если в компе разделитель запятая и дата с точками (ДД.ММ.ГГГГ)
iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/index/securities/rvi/candles.csv?

Написал библиотечку для асинхронной загрузки данных с MOEX ISS на Python. Большой выигрыш по скорости, когда нужно данные по десяткам или сотням бумаг загрузить. 

Пока реализованы запросы по перечню торгуемых бумаг и историческим котировкам. На следующей неделе собираюсь добавить загрузку свечек, информации по доступным свечкам и общего справочника MOEX ISS.

Разбил много ☕кружек в поисках решения для ️быстрого получения длинных историй цен для большого количества активов в Python. Ещё имел смелость желать работать с ценами в numpy-массивах, а лучше сразу в pandas.

Стандартные подходы в лоб работали разочаровывающе, что приводило к выполнению запроса к БД в течение 30 секунд и более. Не желая мириться, я нашёл несколько решений, которые полностью меня удовлетворили.

( Читать дальше )

Тимофей запилил пост "Самые полезные посты смартлаба". Поскольку мне интересна только инвестиционная тематика то я сделал подборку самых полезных постов лучших инвестиционных авторов ресурса. В список вошли посты Малышка, Шадрина, Ларисы Морозовой, Горчакова и мои. В рейтинг вошли посты, набравшие не менее 50 добавлений в избранное (например, за последние 7 дней столько набрал лишь один пост на смартлабе). Ну хватит предисловий, ловите мой ответ Чемберлену Тимофею:

1. Александр Здрогов "Начинаю выкладывать курс по фин. анализу". Отличное начало для желающих понимать финансовую отчетность. Без этого инвестором не стать. 146 раз в избранном.
2. Александр Шадрин "Проект Разумный инвестор. Россия — страна возможностей". Огромный пост Шадрина о его фундаментальной системе (на самом деле система Бенджамина Грэма) и результатах ее тестирования. Спойлер: результаты отличные. 136 раз в избранном.

( Читать дальше )

Добрый день! Перед вами вторая часть цикла статей Quantitative trading for dummies. Сегодня поговорим о корреляции и коинтеграции.  И так, я снова постараюсь обьяснить все максимально доступно и без страшных формул.

    В качестве примера для объяснения я возьму часто приводимый жизненный пример «Пьяницы и собака».
Представьте себе что два алконавта идут по улице, движение алконавтов случайно. Это можно изобразить следующим образом.

    Теперь представим что на сторонах улицы находятся бары, и каждый алконавт услышав рекламу бара шагает в его сторону с определенной вероятностью. О таких временных последовательностях говорят что они коррелированны. На графике это можно представить следующим образом. 

( Читать дальше )

Добрый день. Решил начать цикл статей на модную нынче тему Quantitative trading / data minig / machine learning. Сегодняшняя тема будет посвящена построении модели линейной регрессии цен закрытия акций GAZP и LKOH.

Линейная регрессия представляет из себя метод регрессионного анализа, если обратиться к статье на вики, то определение регрессионного анализа звучит таким образом:
Регрессио́нный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных  на зависимую переменную 

( Читать дальше )

Делюсь одним из методом, который сейчас исследую и тестирую. 

Исследуемый инструмент — rih4
метод — анализ баланса зарегистрированных заявок на кулю и продажу.

Есть три типа заявок — зарегистрированные заявки, которые отображаются в окне котировок, условные заявки, хранятся на сервере quik (как пример) и намерение трейдера совершить сделку. Условные завяки, так же как и намерения вытекают из текущего состояния рынка, так что смею предположить, что в этом театре заявки на покупки и продажу — вешалки, с которых все и начинается. 

Инструментарий системы QUIK позволяет построить сводный график зявок на покупку и продажу. Выглядит это примерно так:



( Читать дальше )

 
 
Подтверждаю свои предположения. Первое: математика —природа. Второе: всё, что нас окружает можно представить и понять с помощью чисел. Третье: если числа любой системы поставить в график, возникает система.
© Фильм «Пи»
 
Далеко не одному автору принадлежит утверждение, что вся суть биржевой игры сводится к игре с числами. Абсолютно не важно, ведутся ли операции с фьючерсами на кукурузу или акциями нефтяной компании. Вся игра заключается в сокращении убытков и увеличении прибылей, и лишь эмоциональная составляющая мешает не путать слова в данном постулате.
Не претендуя на истинность в последней инстанции, могу отметить, что все торговые системы, с которыми я имел радость ознакомиться за свою скромную карьеру «человека, знакомящегося с торговыми системами» работают. Проблема в том, что работают они лишь при тех условиях, которые ими предусмотрены. Но на рынке ситуаций такое бесчисленное множество, что всех переменных не учесть. Таким образом, отличаются системы лишь тем, насколько в них предусмотрено отсутствие заданного условия на рынке. Говоря простым языком, насколько грамотно налажен риск-менеджмент.


( Читать дальше )

( Читать дальше )