Подготовил большой пост про комиссии банков за исходящие и входящие SWIFT-переводы — обновлено 6.07.2022

Исходящие SWIFT-переводы 

▪️Банки с фиксированной комиссией:

• Экспобанк — $10 — до 31.07.2022
• Приморье — $15 при переводе до $2500
• Челябинвестбанк — $40 при переводе до $2500
• Объединенный Капитал — $50
• Примсоцбанк — $55
• Банк «Санкт-Петербург» — $60

▪️Банки с комиссией, зависящей от суммы перевода:

• Фора-Банк — 0.2% min $25 max $250 (с 9.06.2022 временно не осуществляет)
• Интеза — 0.2% min $30 max $300
• Меткомбанк (Каменск-Уральский) — 0.2% min $20 max $200
• Ренессанс Кредит — 0.3% min $10 max $100
• ЦентроКредит — 0.3% min ₽1200 max ₽7200
• Бэнк оф Чайна — 0.3% min $20 max $200
• Центр-инвест — 0.4% min $55 max $200 (для переводов в США 1% min $30 max $200)
• Таврический — 0.5% min ₽3000
• Аверс — 0.5% min $10 max $150
• Союз — 0.5% min $15 max $50
• Держава — 0.5% min $50 max $250
• Энерготрансбанк — 0.5% min $30 max $100
• ББР Банк — 0.5% min $10 max $50 + надбавка 0,15% min $15 (для переводов более эквивалента 3 млн руб надбавки нет)

( Читать дальше )

Окончательно разбираемся с выводами о том, какая криптовалюта наименее подвержена рискам внезапного и резкого обесценения; и в какой крипте риск санкционных заморозок минимален.


Байден приказал своим ужесточить регулирование крипторынка и как бы хочет сказать тебе: «Эй ты! Крипту ходлишь? А если найду?»

В феврале сотни тысяч россиян резко вкатились в крипту: для одних она стала чуть ли не единственным способом переместить свой капитал через границу, для других — возможностью защитить свои деньги от чрезмерно ретивых западных финансовых институтов, как будто бы уже почти готовых к ковровым заморозкам счетов с неправильным цветом паспорта.

Есть мнение, что из всего многообразия текущего криптозоопарка лучше всего для этих целей подходят стейблкоины, чья стоимость жестко привязана к доллару. По крайней мере, для них риск потерять половину вложенного капитала за один день (см. график Биткоина в Черный четверг 2020-го) выглядит чуть поменьше.

( Читать дальше )

вышел на днях новый сериал, всего 4 серии, называется The Fear Index.
рекомендую к просмотру!в главной роли Джош Хартнетт

«Компьютерный гений Александр Хоффман вместе с лучшим другом Хьюго Квери запускает систему, основанную на искусственном интеллекте. Система осуществляет виртуальные торги на фондовых биржах и обещает заработать миллионы, используя страх и поведение игроков. Но ситуация выходит из-под контроля, и индекс страха обращается против своего создателя.»

 
 
 

Любителям подбрасывать монетки посвящается.
Слева реальный график «Сбербанк об.» (дневной).
Справа — составленный случайным образом график из фактических приращений цен реального левого графика.
Гистограммы логарифмов приращений у обоих графиков совпадают и содержат толстые хвосты и узкий пик (лептокуртозис присутствует).
А дальше отличия реального графика можете видеть на диаграммах волатильности и, обработке этих диаграмм через проверку стилизованного эмпирического факта "Медленный распад автокорреляции волатильности", т.е. на реальных графиках участки высокой волатильности имеют тенденцию группироваться в кластеры и затем постепенно распадаться ото дня ко дню. На случайном графике нет никакой кластеризации волатильности и никакого распада автокорреляции тоже нет, потому что нет самой корреляции волатильности.

В обсуждении было справедливое замечание, поэтому дополнительно прикладываю гистограммы медленного распада автокорреляции волатильности по другим российским акциям.

Я уже писал о попытке применить нейросети, и вердикт был неутешительным, с точки зрения практического трейдинга. Я усердно (более менее) прокачивал свои скилы в машинном обучении, учился программировать, в качестве данных используя котировочки, но особой перспективы не видел. Но я оказался не прав, и в конечном итоге, у меня в нейросеть на фондовом рынке получилось.   
Но давайте не сразу к прогнозированию и зарабатыванию денег, сначала рассмотрим другой вариант практического применения нейросетей. 
Нейросеть как черный ящик.
Допустим есть у вас рабочий алгоритм, который показал свою эффективность на протяжении 10 лет реальной торговли. Вопрос как его продать, не раскрывая секреты трейдерской кухни? А почему бы не использовать неинтерпретируемость нейросетей, превратив ее слабости в ее силу? Эта мысль приходила мне раньше, но реализация подкачала, до ума эту мысль я довел недавно, благо потребность возникла. Схема очень простая, у нас есть сырой ряд, из которого нужно посчитать нужные признаки (признаки это и есть мои трейдерские секретики), эти признаки настолько хороши, что подав их в простенькую модель машинного обучения мы получим хороший результат. Но как скрыть алгоритм расчета признаков? А все просто, мы на вход в нейросеть подаем котировочки, а на выход в качестве таргета — наши секретные признаки, таким образом поставив перед нейросетью задачу калькулятора. Подчеркну, тут мы ничего не прогнозируем, признаки находится внутри временного ряда. Это первый этап. На втором этапе мы занимаемся уже прогнозированием, используя полученные признаки. 

( Читать дальше )

Чет походу пульсенок выбился по убыткам даже из собственного пессимистичного плана...

Давно руки чесались прикинуть, как торгуют пульсята — сколько из них сливают, сколько обгоняют индекс, верна ли для них фраза «95% трейдеров сливают» — ведь пульсята, по представлениям здешней публики, как раз представляют собой неопытных, «зеленых» трейдеров. А на «пульсе» как раз есть такая удобная фишечка — при открытии страницы пользователя показывается его результат за год и какой-нибудь позитивный лозунг (как на картинке).

Поэтому я сделал следующее: взял с этой страницы 15 самых торгуемых тикеров Санкт-Петербургской биржи («SPCE», «VIPS», «TAL», «BABA», «ATVI», «BIDU», «FB», «AAPL», «VALE», «T», «MRNA», «M», «AAL», «WFC», «CSCO»), скриптами выцепил из «пульса» по каждому из них (например, для TAL) примерно по 25 последних отметившихся пользователей, и по каждому из них выцепил статистику по доходности и прочим характеристикам торговли. После исключения всех пользователей, по которым не получилось загрузить профиль, или там (почему-то) не было информации о доходности, осталось примерно 340 пользователей с данными — имхо, неплохая репрезентативная выборка.

( Читать дальше )

На данный момент так выглядит бесплатный архив тиковой истории с лучшими ценами.

Сейчас это:

• 31 Гб архивов.
• 81 символ.
• 2 года.
• > 5 миллиардов тиков с одними из лучших цен в индустрии.
• Миллисекундная дискретизация времени.
• Ежедневное обновление.

Самые осведомленные алготрейдеры используют именно эту историю при поиске закономерностей.


( Читать дальше )

Кейси, Даглас «Даг»
Casey, Douglas «Doug»
Американский экономист, сторонник свободного рынка, автор нескольких финансовых бестселлеров. Он является основателем и председателем компании Casey Research, которая продает финансовую и рыночную аналитику по подписке со специализацией на энергетике, металлах, горнорудном производстве и информационных технологиях. Его книга Кризисное инвестирование (Crisis Investing) стала бестселлером #1 в престижном списке New York Times в 1980 году и стала финансовым бестселлером года, продав 438,640 экземпляров. За свою следующую книгу Стратегическое инвестирование (Strategic Investing) Даг получил самый большой аванс, когда-либо заплаченный за книгу по финансам в то время. В 2009 году в своей речи под названием «Мои мытарства в третьем мире» он предложил приватизировать небольшую страну и сделать ее публичной компанией на нью-йоркской фондовой бирже.

Есть много вопросов, которые люди задают себе сегодня. Среди них: насколько серьезным может быть этот экономический спад? Как долго это будет продолжаться? Как же это можно прекратить? А кто в этом виноват?  

( Читать дальше )

Первая часть была здесь
Ну чо, поехали ванговать во второй части — про что нам всем делать в кризис

Начнем с простого – отправных постулатов

1. Если у вас есть работа – через 2 недели ее может не быть
2. Если у вас есть зарплата – через 2 недели ее могут порезать, либо автоматически  за счет девальвации рубля, либо ваш работодатель скажет что режет всем зарплату наполовину, иначе фирма не выживет
3. В кризис – главное – думать о своей семье и иметь подушку наличности как минимум на 6 месяцев. То есть, столько вы в месяц тратите на жилье, питание, и т п – умножайте это на 6. Подушка наличности сильно успокаивает нервы.
4. Будьте готовы к тому, что напуганные кризисом, ваши контр-агенты вас кинут. Работодатель будет мурыжить с зарплатой. Покупатель не заплатит за товар. Поставщик, получивший предоплату, исчезнет. Все возможно. Все будут выживать как получится, спасая свои активы и используя не всегда самые этичные методы.
5. Кстати и вы – не платите если можете не платить, если это позволяют ваши принципы и совесть. А они у всех разные. Иногда выживание — ваше личное или вашей фирмы — важнее.
   (Я всем плачу если что, так как у меня высокие этические стандарты, но у меня и подушка наличности есть.
   Стандарты начинают падать в пол, если нет денег, как известно)

( Читать дальше )

Всем, привет! Неделя выдалась «боевой», надеюсь все живы-здоровы!
В продолжении топика «Искусственный трейдер. Часть 1. Подготовка данных для машинного обучения (видео)»
Рассмотрим python-код «парсера» и «визуализатора» данных. Скажу сразу, что этот код вы можете легко модифицировать для анализа ваших данных любого другого формата.
Сам датасет формируется при помощи платформы Jatotrader, которая во время воспроизведения исторических данных сохраняет параметры частотных графиков для дальнейшего анализа и построения модели машинного обучения  в Python.
Для работы с тестовой выборкой нам понадобятся:
1. Установленная платформа Jatotrader FREE (или круче) версии 2.9.3 (или выше). С ее помощью вы сможете создавать любые тестовые наборы для любых инструментов. Либо воспользоваться, в качестве примера, готовым набором для фьючерсного контракта RIH0 с 20.12.19 по 28.02.20 (по два частотных графика 500 и 125 тиков на бар для каждой торговой сессии).

( Читать дальше )