Обратил внимание, что многие не знают, как правильно оценить вечную облигацию. Однако, ее оценка существенно проще, чем оценка обычных облигаций. Давайте разберемся, как можно оценить бессрочную облигацию.

Как мы знаем внутреннюю (приведенную стоимость) облигации можно оценить с помощью следующей формулы потока платежей:

Где:
CFn – купоны
NOMINAL – сумма, которую получит инвестор при погашении облигации
i – ставка доходности
n – год получения купона
N – последний год
PV – приведенная стоимость облигации

В бессрочной облигации нет погашения номинала – NOMINAL, и количество платежей бесконечно, тогда формула принимает вид:

( Читать дальше )

Хотите научиться писать торговых роботов? Использовать их в своей торговле или писать роботов для других трейдеров и зарабатывать на этом? Регистрируйтесь на вебинар по ссылке https://schoollive.ru/05apr/



Всех, кому интересен алготрейдинг и программирование, мы приглашаем на бесплатный вебинар «Программирование торговых роботов на С#», который пройдет 5 апреля в 19:00 на нашем YouTube-канале https://www.youtube.com/c/LIVEInvestingGroup/featured

Программа вебинара:

1. На чем пишут роботов?
2. Преимущества С#
3. Фреймворки для алготрейдинга
4. Коннекторы к биржам
5. Разработка, тестирование и оптимизация роботов
6. Как выйти на новый уровень алготрейдинга

( Читать дальше )

FAQ по UnionPay


1. Что это вообще такое?
UnionPay (UP, «Юпи», читается «Юнион Пэй») — китайская карточная платежная система, аналог и конкурент Visa и MasterCard, но при этом не Visa, не MasterCard, не JCB, не МИР и не American Express. Третья платёжная система в мире по известности после «двух гигантов».

2. Где она популярна?
Утверждают, что «в 180 странах мира», в основном, конечно, в Китае и странах Юго-Восточной Азии (Таиланд, Сингапур, Малайзия, итд). Весьма популярна в ОАЭ и странах Персидского залива, в Турции и даже в СНГ (Узбекистан, Таджикистан).

3. Зачем оно мне?
Кратко — чтобы иметь возможность платить за рубежом, как на сайтах, так и в магазинах и кафе, снимать деньги в банкоматах за границей, т.е. пользоваться картой и дальше.
Почему так — да потому что карты российских банков больше не работают за рубежом. Вы не сможете оплатить что-то на зарубежных сайтах российскими картами Visa и MasterCard за несколькими исключениями типа AliExpress, который научился принимать «МИР». Не сможете не только оплатить в магазине, гостинице, в кафе или снять деньги в банкомате, но и оплатить что-то на иностранном сайте в интернете, где нужно вводить данные своей карты.

( Читать дальше )

Мой дорогой друг, с сегодняшнего дня ты начнешь зарабатывать как настоящий гуру — на спросе и предложении!

Для этого тебе нужно построить графики спроса и предложения в QUIK. Повторяй за мной:

Зайди в Quik. Открой график. Нажми на графике правую кнопку мыши. В открывшемся меню жми пункт Добавить график (индикатор) — откроется окноДобавить график. В нем следуй по красным стрелкам:

Так ты получишь график Суммарного предложения под графиком цены. После этого повтори процедуру (для Суммарного спроса).

В результате у тебя получится такой дополнительный красивый график, показывающий динамику Спроса и Предложения:



( Читать дальше )

Торговый робот (опционы, фьючерсы и акции) Функционал. Построение и управление опционными конструкциями любой сложности, реал, виртуал, автомат, полуавтомат. Цена по запросу, привязка к UID


( Читать дальше )

Длинная историческая волатильность по-быстрому Использовать на часовом ТФ или выше (до дневки). Периоды указываются кратно барам. В моем примере 17 на часовике — это 17 часов, одна торговая сессия, суточное окно.

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4

study("Historical Volatility")

// Настройки окон
HVPeriod1 = input(17, minval=1, title="Окно 1")
HVPeriod2 = input(34, minval=1, title="Окно 2")
HVPeriod3 = input(51, minval=1, title="Окно 3")
HVPeriod4 = input(85, minval=1, title="Окно 4")

// Настройка периода для сглаживания
EMAPeriod = input(17, minval=2, title="Период сглаживания")

// Собственно индикатор

// мультипликатор, для нормирования к году
mul = 252 * 1210 / timeframe.multiplier
//приращение за бар
ch = log(close) - log(close[1]) 

// Историческая волатильность в окнах
HV1 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod1) * mul / HVPeriod1) * 100, EMAPeriod)
HV2 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod2) * mul / HVPeriod2) * 100, EMAPeriod)
HV3 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod3) * mul / HVPeriod3) * 100, EMAPeriod)
HV4 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod4) * mul / HVPeriod4) * 100, EMAPeriod)

// Рисуем красивое
plot(HV1, color=#cccccc)
plot(HV2, color=#ffcccc)
plot(HV3, color=#ff9999)
plot(HV4, color=#ff0000)

Чтобы использовать, копируем, в TradingView открываем Редактор Pine, создаем там новый индикатор (Открыть -> Новый индикатор), удаляем все что там в скрипте по умолчанию и вставляем этот код. Жмем Сохранить. Дальше скрипт будет доступен в выпадающем списке над графиком под кнопкой Индикаторы во вкладке Мои скрипты. Модно, быстро и удобно )

Держим опционный строй даже когда на море качка!

Друзья, насколько вы все знаете, для back test существовала отличная программа для алготорговли WealthLab 6.
Я пользовался ей ещё 8-10 лет назад. Она поражала своей простотой и удобством. Её использовали все алго тестеры в «кулуарах».
К сожалению нормальной адаптации между Quik и Wealth Lab никогда не было. Либо она очень плохо поддерживалась, либо чего — то не хватало и т.д. Также на тот момент Quik выдавал данные только через DDE.

Поэтому, я, как и многие другие, тестировал бота в WLD, а потом шёл переписывать его на какой — то другой платформе. На тот момент я писал на S#. Переписка обычных timeFrame стратегий на S# не очень благородное дело, потому что S# — это библиотека больше для реализации сложных ботов, ибо 30% кодинга это алгоритм, а 70% — это создания самого .NET проекта. (windows exe приложения) S# больше подходит для реализации нестандартных ботов. 

Прошло время и много моментов поменялось.
Во-первых, вышла новая версия WLD 7.0 и её можно оплачивать ежемесячно, она стоит всего 40$ в месяц.

( Читать дальше )

Идея не нова, вопрос был только в реализации.

Платформа MetaTrader 5 обладает возможностями автоматизации Тестера. Расчет огромного количества данных на истории реальных тиков — обыденность.

Проверка адаптивности ТС — аналогично.

Обработка расчетов.

Однако, при большом количестве уже проведенных вычислений требуется разобрать эту кучу данных и найти в ней что-то, действительно, интересное.

Это можно делать двумя способами:

1. Создать автоматический критерий, который отфильтрует что-то стОящее от вычислительной шелухи.
2. Перебрать руками каждый кусочек цифровой кучи, доверяя фильтрацию мощной интеллектуальной машине — головному мозгу человека.

В первом случае получается быстро, но можно легко что-то упустить, действительно, важное.

Во втором случае все гораздо тщательнее, но очень много времени на это уходит. Элементарно утомить природную машину настолько, что больше никогда не захочется к этому возвращаться.

( Читать дальше )

Привет всем. Чтобы не изобретать велосипеды #софты для просмотра структуры портфеля#.

Скачиваем R, RStduio. В RStudio устанавливаем библиотеки: rusquant, PerformanceAnalytics, PerformanceAnalytics.
Добавляем следующий код в RStudio.

Подключаем библиотеки:

library(rusquant)
library(PerformanceAnalytics)
library(PortfolioAnalytics)

Задаем тикеры, веса, начальную дату и просто переменную куда вытянем цены.

tickers <- c("FXGD","IRAO")
weights <- c(.5,.5)
start_data <- "2014-01-01"
PortPrices <- NULL

Вытягиваем данные с финама, есть и другие источники mfd,alor(вроде)

for(curr in tickers) {
               PortPrices <- cbind(PortPrices, getSymbols(curr, src = 'Finam', auto.assign = FALSE)[,4])
}

Тянем значения индекса, очищаем от пропущенных значения, считаем дневную доходность.

benchmark <- getSymbols("MICEX", src = "Finam", auto.assign = FALSE)[,4]
benchmarkRet <- na.omit(ROC(benchmark))

Тоже самое для портфеля акций, плюс считаем портфель и включаем ребалансировку каждый месяц.

PortReturn <- na.omit(ROC(PortPrices))
PortRet <- Return.portfolio(PortReturn, weights = weights, rebalance_on = "month")

PortCum <- cumsum(PortRet)
Micex <- cumsum(benchmarkRet)

( Читать дальше )