Избранное трейдера Павел М
«Это новый продукт на основе биржевых данных. Есть определенный массив данных, которые участники не видят — биржа не может раскрывать и продавать их, так это собственность участника торгов. А этот продукт будет агрегировать эту непубличную информацию о flows, то есть о потоках торговых данных»
«Эти flows значимы, когда по ним можно догадываться, как цена будет вести себя в дальнейшем. Например, когда крупный западный инвестор начинает скупать акции определенных компании, то цена идет вверх — это сигнал для рынка, который по сути показывает будущий тренд. Но мы не можем раскрывать конкретного инвестора, но можем агрегировать эти потоки и продавать их инвесторам для принятия ими решений. Все инвесторы ищут новые источники данных, которые бы обогащали их стратегию».
В своем недавнем топике я объяснял, почему шорты лучше торговать на фьючерсе, а лонги на споте. Там же был и предложен метод, как можно, получая безрисковую ставку, торговать шорты по данным спота. Понятно, что все эти рассуждения не учитывали комиссии брокеров. И я в том топике предложил посчитать все За и Против, исходя из реальных условий. Вот и давайте проведем такие расчеты на примере моего личного счета. Что он из себя представляет?
RI – 50%
SBER, GAZP, GMKN, ROSN – по 12.5%
Si – 33%
OФЗ – 33%
Что из себя представляют приведенные %%? Это соотношение между полным лонгом по моим системам в соответствующем эмитенте по номиналу, рассчитанному по цене закрытия предыдущего дня к размеру счета, рассчитанному по тем же ценам. Так как в RI, SBER, GAZP, GMKN, ROSN торгуются по три трендовых торговых идеи, две из которых разбиваются на 2-3 торговых алгоритма с разными параметрами (у одной идеи оптимизируемый параметр один и на нем особо с портфелями не разбежишься) плюс еще в RI торгуется одна контртрендовая система с реальным таймфреймом пара часов. Поэтому в этой части портфеля полный лонг, как и полный шорт, дело нечастое (примерно по 30% времени в году). В Si торгуется одна идея с одним набором параметров, так как при среднем времени в позиции 12 с небольшим дней заморачиваться с портфелями тоже смысла большого не имеет, поэтому тут и полный лонг и полный шорт занимают примерно по 45% времени. Ну и в ОФЗ у меня банальный B&H.
Спекулятивная тема — цены на недвижимость.
Пишем и пишем, читаем и читаем.
Что будет со средней ценой одного условного квадрата одной условной квартиры одного условного гражданина РФ?
Упадет? Лично мне пофиг.
Предлагаю рассмотреть, что такое, этот условный квадрат.
Как правило, объект недвижимости большинства населения в России — квартира в типовом многоэтажном доме срока строительства примерно года 1980. И проживают в этой квартире площадью метров 55 двое родителей и пара чудесных детишек.
Про обеспеченность жилой площадью писал Тимофей не так давно. Вот ссыль на его непререкаемый авторитет smart-lab.ru/blog/371206.php и одна инфо-картинка оттуда же. В расчетах средней стоимости метра учтены хрущевки и особняки. Понятно, что медиану никто не считал.
Если без статистики и цифр, то в среднем России люди живут в тесноте, да не в обиде, но в жилье плохого качества.
Продолжая предыдущее исследование на тему «Сколько банков останется в России через 10 лет?», опубликованное в аналитическом разделе сайта Инвестиционной Палаты (http://investpalata.ru/category/analitics/), хотелось бы подробнее рассмотреть Сбербанк — ведущий банк Российской Федерации. Напомню, что одним из результатов вышеуказанного обзора являлся прогноз изменения процентного соотношения активов топ 5 банков России к общему количеству банковских активов к 2023 и 2036 годам. Текущее значение в 55% было скорректировано до 66% и 83% соответственно. Взяв за основу предположение о том, что, полученное ранее дисконтированное количество клиентов будущих ликвидированных банков, распределится между доминирующей пятеркой российских банковских структур пропорционально их процентным долям активов, можно спрогнозировать позицию Сбербанка в российской банковской системе на перспективу.
Перевод статьи из блога tr8dr, кое-что из основ для HFT торговли.
Алгоритмы высокочастотной торговли можно разделить на следующие категории:
1. Различные формы маркет мэйкинга (вероятно самый большой процент)
2. Заработок на действиях других участников рынка или на микроструктуре рынка
3. Краткосрочный арбитраж
4. Алгоритмы исполнения больших заявок
Также среднесрочные стратегии подразделяются на:
1. Следование за трендом (если есть достаточно сильный импульс)
2. Следование за циклами (продажа/покупка в точках разворота высокоамплитудных ценовых циклов)
3. Долгосрочный арбитраж
Если сфокусироваться на алгоритмах маркет мэйкинга и следования тренду/циклам, то понимание ценового режима и ценовой функции очень важно.
Режим
Мы должны определять текущий ценовой режим для того, чтобы понимать, где мы можем применять стратегию маркет мэйкинга, а где следование тренду или циклам.
Суть скрипта — отслеживать резкие изменения цены.
1. Создайте каталог c:\Qpile — в нем будем хранить старую цену.
Создайте подкаталог c:\Qpile\GO — в нем будем хранить пойманные шпильки.
При наличии шпильки(гэпа) в подкаталоге GO будет создан файл с названием этого фюьчерса, это может быть удобно для дальнейших действий, скажем, можно запускать по планировщику заданий фaйл check.bat, который будет проигрывать мелодию:
@rem check.bat
dir «c:\Qpile\GO» /a-d >nul 2>nul && (
@ECHO Поймали шпильку
%WINDIR%\Media\tada.wav
) || (
@ECHO Ничего не поймали
)
2. Посмотрите код текущих фьючерсов (в таблице фьючерсов добавьте колонку Код бумаги)
Отредактируйте коды инструментов, укажите коды актуальных фьючерсов:
sINSTRUMENT_BRENT=«BRV7» ' код инструмента BRENT
sINSTRUMENT_GOLD=«GDU7» ' код инструмента GOLD
sINSTRUMENT_EURUSD=«EDU7» ' код инструмента EUR/USD
3. Настройте при каких параметрах выводить сообщения о шпильках
'Процент изменения цены при которой выводится оповещение:
sPrc_BRENT = 0.5
sPrc_GOLD = 0.2
sPrc_EURUSD = 0.4
4. Установите задержку обновления цены.
' Задержка:
NEW_GLOBAL(«sDELAY», 5)
(если при запуске скрипта стоит период расчета 10 сек. то значение 5 будет соответствовать примерно минуте).
Сбербанк – крупнейший Российский банк, на который приходится около трети всех банковских активов страны и 45% всех вкладов населения. Операционные доходы в 2016 составили более 1,3 трлн. руб, чистая прибыль достигла 540,5 млрд руб. Более подробные фундаментальные показатели представлены на официальном сайте компании.
Согласно текущей стратегии развития Сбербанк отводит 20% чистой прибыли Группы по МСФО на дивиденды акционерам, в ряде случаев норма выплаты дивидендов может быть увеличена. За 2016 год выплаты составили 135,5 млрд. руб. или 6 руб. на акцию при распределении 25% прибыли по МСФО. Ожидаемая экспертами дивидендная доходность составляет 4,5% по обыкновенным акциям и 5,4% по привилегированным.
Как следует из приведенного ниже графика, за последние месяцы цена привилегированных акций Сбербанка демонстрирует существенный рост и для инвесторов закономерен вопрос: На чем растет преф Сбербанка?