Поскольку в предыдущих темах даются ссылки на законы, не имеющие номеров и которые еще не приняты, нашел ФЗ № 39 о рынке ценных бумаг, который и регламентирует эту деятельность. 
Начнем с того, что нужно для того, чтобы стать квалом:
Глава 2. Требования, которым должно соответствовать лицо для признания его квалифицированным инвестором

 Указание Банка России от 29.04.2015 N 3629-У «О признании лиц квалифицированными инвесторами и порядке ведения реестра лиц, признанных квалифицированными инвесторами» (Зарегистрировано в Минюсте России 28.05.2015 N 37415)

Глава 2. Требования, которым должно соответствовать лицо для признания его квалифицированным инвестором

2.1. Физическое лицо может быть признано квалифицированным инвестором, если оно отвечает любому из следующих требований.

2.1.1. Общая стоимость ценных бумаг, которыми владеет это лицо, и (или) общий размер обязательств из договоров, являющихся производными финансовыми инструментами и заключенных за счет этого лица, рассчитанные в порядке, предусмотренном пунктом 2.4 настоящего Указания, должны составлять не менее 6 миллионов рублей. При расчете указанной общей стоимости (общего размера обязательств) учитываются финансовые инструменты, предусмотренные 

( Читать дальше )

Законопроект «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации (в части определения объема информации, предоставляемой потребителю — физическому лицу при заключении финансового договора, и об ограничениях на совершение финансовых сделок с или за счет физических лиц, не являющихся квалифицированными инвесторами)» прошел первое чтение в Госдуме.

Текст законопроекта и ход его принятия здесь: https://sozd.duma.gov.ru/bill/1098730-7

Если коротко, то из 17 страниц документа выводятся 2 принципиальных пункта. Первый, с момента его вступления в силу и до 1 октября 2021 года банки и небанковские финансовые организации могут быть обязаны возместить убытки лицу, не являющемуся квалифицированным инвестором, понесенные из-за заключения договоров на сложные финансовые инструменты. Иными словами, сложные фининструменты будут доступны только квалифицированным инвесторам.

( Читать дальше )

Проявлением наибольшего милосердия в нашем мире является, на мой взгляд, неспособность человеческого разума связать воедино все, что этот мир в себя включает. Мы живем на тихом островке невежества посреди темного моря бесконечности, и нам вовсе не следует плавать на далекие расстояния.

На Смартлабе что-то активизировались дискуссии о возможности использования методов машинного обучения (нейронных сетей как их частный случай) в трейдинге. У меня сложилось ощущение, что дискутирующие совсем не понимают что это за зверь такой — машинное обучение (ML) и зачем он нужен.

Предположим есть задача: зная силу, с которой ударяют по мячику и его массу описать его движение. Можно ли эту задачу решить методами ML? Ну, наверное можно, но не нужно :) Классическая механика сделает это куда быстрее, надежнее, точнее. Или же пример поближе: зная себестоимость, среднюю цену продажи и объем продаж можно предсказать валовую прибыль.

А что если мы не знаем массу мячика? Ну, можно провести один или несколько опытов, а по ним уже, зная (из механики) уравнения движения, её определить, чтобы в дальнейшем использовать для предсказаний. Опять пример поближе: узнав маржу по первому кварталу, и зная производственные планы, можно прикинуть прибыль за год (привет, СарНПЗ)!

( Читать дальше )

Буквально на днях, в комментариях я выразил обеспокойство тем, что если брать ценовой ряд как фичу, то нужно наши входные данные (ценовой ряд) привести к одному виду, а это на мой взгляд довольно сложно. Простой пример это волатильность, если она изменяется, то наша сеть начнет выдавать больше ошибок. 
Эти размышления, заставили меня вернуться к основам, и посмотреть сможет ли сеть выучить простейшие математические функции. Конечно, с линейной функцией проблем не возникло, а вот с нелинейными как и ожидалось мы получили массу проблем. Так как сети неплохо работают внутри того диапазона на котором они обучались, и с грохотом проваливаются вне этого диапазона. 

Вот простой пример предсказания функции синуса. y = sin(x)


Синим показаны наши истинные значения, оранжевым то, что простейшая модель предсказывает. Красный квадрат отображает диапазон видимый при обучении. 

На самом деле, мне кажется это довольно большая проблема в целом. 

( Читать дальше )

Книга будет полезна тем читателям. кто только погружается в мир механических систем или ищет себя в алготрейдинге. и пока не знает с какой стороны сюда зайти.
Вайсман рассказывает о том. что есть механические торговые системы (далее МТС), построенные на отслеживание тренда, направленные системы возврата к среднему и ненаправленные системы возврата к среднему.
Приводит примеры по каждой категории, и статистику использования таких систем. Рассказывает о влиянии таймфрейма на доходность каждого класса МТС.
Как по мне, наиболее важные разделы книги это «Создание и анализ системы» и «Управление ценовым риском». Если бы, у меня была возможность прочитать эту книгу в первый раз, и мне бы, кто-то дал совет: «слушай, а прочитай сначала эту главу и эту, а потом начни книгу читать уже с первой странице», то я бы именно так и сделал!
В целом, книгу рекомендую к прочтению, это будет полезным чтением. «Троечка» за слабую подборку МТС в первой части книги и за не до конца выполненную миссию автора (будете читать поймёте о чём я) в третьей части книги.

( Читать дальше )

Китайская биологическая лаборатория в Ухани принадлежит компании GlaxoSmithKline, которая (совершенно случайно) принадлежит компании Pfizer, в которой (совершенно случайно) производит вакцину против вируса, который происходит из биологической лаборатории в Ухани, а последнюю финансирует доктор Фаучи (совершенно случайно), который делает ей рекламу.
GlaxoSmithKline (по случайному совпадению) управляется компанией Black Rock Finances, которая (совершенно случайно) управляет финансами Open Foundation Company (фонд Джорджа Сороса), который (по случайному совпадению) обслуживает французскую страховую компанию AXA
Так уж сложилось, что Соросу принадлежит немецкая компания Winterthur, которая (совершенно случайно) построила китайскую лабораторию в Ухани, и была куплена немецкой страховой компанией Allianz, ее акционером (по случайному совпадению) является Vanguard, который (совершенно случайно) является акционером Black Rock, который (по случайному совпадению) управляет центральными банками и распоряжается примерно третью глобального инвестиционного капитала.

( Читать дальше )

Если кого вдохновило сообщение smart-lab.ru/blog/680086.php, тому не обойтись без книги «NUMERICAL RECIPES. The Art of Scientific Computing. Third Edition». Качайте, пока дают

www.e-maxx-ru.1gb.ru/bookz/files/numerical_recipes.pdf
Бесплатные исходники к ней github.com/blackstonep/Numerical-Recipes
Программа svd.h из этого набора решает задачу наименьших квадратов для построения индикатора полиномиальной регрессии вместо примитивных скользящих средних.
Хорошее объяснение математической подоплёки в книге «Машинные методы математических вычислений. Форсайт, Малькольм, Моулер» en.booksee.org/book/445129
Ещё лучше — «Линейная алгебра и её применения» Гилберт Стренг
fileskachat.com/download/20151_887581203f10b39b3d7f6b84caf48a63.html
«Linear Algebra and Its Applications 4ed»
www.astronomia.edu.uy/progs/algebra/Strang- Linear_algebra_and_its_applications.pdf

Для использования программы svd.h из «NUMERICAL RECIPES» нужны тривиальные дополнения — транспонирование и перемножение матриц. Набор программ можно дополнить самодельным файлом utils.h и разместить в нём такой код:

#include <assert.h>
template <class T>
class NRdiagonal: public NRvector<T> { using NRvector<T>::NRvector; };

template <typename T>
void Multiply (const NRdiagonal<T>& a, const NRvector<T>& b
    ,NRvector<T>& c) {
  int m = a.size();
  assert (m == b.size());
  c.resize (m);
  for (int i = 0; i < m; ++i)
  c[i] = a[i] * b[i];
}
template <typename T>
void Multiply (const NRmatrix<T>& a, const NRvector<T>& b
    ,NRvector<T>& c) {
  int m = a.nrows(); int n = a.ncols();
  assert (n == b.size());
  c.resize (m);
  for (int i = 0; i < m; ++i) {
    c[i] = 0;
    for (int j = 0; j < n; ++j)
      c[i] += a[i][j] * b[j];
  }
}
template <typename T>
void Transpose (const NRmatrix<T>& a, NRmatrix<T>& b) {
  int m = a.nrows(); int n = a.ncols();
  b.resize (n, m);
  for (int i = 0; i < n; ++i)
    for (int j = 0; j < m; ++j)
      b[i][j] = a[j][i];
}
template <typename T>
void PrintVector (char* hdr, const NRvector<T>& vec) {
    cout << hdr << '\n';
  for (int i = 0; i < vec.size(); ++i)
    cout << " " << vec[i];
  cout << '\n';
}

( Читать дальше )

Сделки каждый день
t.me/ProfitRobot_ru

Привет! Бегло полистал SL и обнаружил, что книжные обзоры делятся на 2 типа – инвесторские и хардкорное алго (HFT и опционы). Промежуточный вариант попытаюсь закрыть данным постом. По уровню сложности книги в обзоре находятся между зубодробительной подборкой от Eugene Logunov https://smart-lab.ru/blog/534237.php и приятным чтивом по фундаментальным стратегиям.

1)    Lasse H. Pedersen – Efficiently Inefficient

Отличная книга и №1 по соотношению польза/сложность. Автор показывает, как кванты тестируют и отбирают стратегии в портфель. Условно ее можно разделить на 4 части: арбитраж, факторные стратегии, глобал макро и технические моменты запуска и финансирования фонда. HFT и опционные стратегии упоминаются вскользь. Наверное, книга подойдет и для совсем начинающих, т.к. все метрики (вплоть до волатильности) и базовые концепции раскрываются с 0.

LHP – один из боссов крупного хедж фонда в Гринвиче, но в отличие от Далио или Дракенмиллера, еще и хардкорный академик. Поэтому в книге любое утверждение подтверждается ссылками, а для глубокого погружения есть отличный список первоисточников. Понятно, что никаких секретов своего работодателя LHP не раскрывает, но профильные главы для меня оказались полезными в плане идей + отсылки туда, где копать глубже.

( Читать дальше )

Сегодняшнее истеричное движение в валюте почти на полтора процента, повлекло столько же истеричных комментариев, причем совершенно разнонаправленных. Одни утверждают о начале суперцикла укрепления рубля, и ждут его вплоть до отметки 65. Ожидают краха покупателей бакса с плечами итд. Другие заявляют что высадили пассажиров, ударили по стопам и вынос будет вплоть до 77 с дальнейшим походом в небеса. Причем разыгрываются яркие баталии, с переходом на оскорбления. Неопытный инвестор должен впададать в ступор от такого движения рынка, а если почитает комментарии вообще выпадет в осадок. Как же разобраться в этих хитросплетениях отечественного валютного рынка? Давайте попробуем спокойно посчитать, и ответив на несколько вопросов, попробуем понять куда же всё-таки может пойти доллар.
1. Кто основной игрок на валютном рынке. Как не удивительно, ЦБ и Минфин полностью контролируют валютный рынок РФ. И понимание где они хотят видеть валюту мы можем спрогнозировать ее цену. При условии роста цен, а так же падения экспорта нефти и ненаполняемости бюджета, бакс по 65 явно не вписывается в картинку. Но и 80 не устроит госчиновников, так как скоро выборы. Истина где то по середине. И я думаю цена 75 полностью устроит.

( Читать дальше )