Свежая книга по алготрейдингу российского автора Евдокима Малыхина.
Поскольку на рынке наблюдается дефицит отечественных книг по теме алготорговли, то каждая выходящая книга читается на одном дыхании с нескрываемым интересом.
Малыхин Евдоким Михайлович серьезный практик, кандидат физико-математических наук и эксперт в области разработки программного обеспечения. И этот факт ощущается уже с чтения первых строк книги. В книге нет никаких кодов торговых роботов или готовых алгоритмов. Она немного о другом — а именно об инженерном подходе к построению алгоритмов и программ. Книга не для новичков, для ее чтения требуется определенный собственный опыт разработки роботов и шишки от граблей.
В ней описано:
— назначение и функции роботов;
— как архитектурировать программы;
— как создавать, аудировать, и развивать свою алгоритмическую систему;
— виды обрабатываемых данных и их особенности;
— масштабируемость и жизненный цикл роботов;
— управление рисками в алготрейдинге (в т.ч. описываются риски программного кода, железа, средств связи, методы вскрытия ошибок до выхода программы в эксплуатацию); 

( Читать дальше )

Всем привет!

Продолжение опционной тематики. Данный финансовый инструмент можно сравнить с фигурами в шахматах.
Комбинации опционов открывают нескончаемый горизонт возможных торговых комбинаций.

Представляем базовый набор таких конструкций. 





( Читать дальше )

Итак, код обучения и прогнозирования нейросетью рыночных котировок на 5 минут.

import sqlite3 as sql
from scipy.stats import logistic
import math
import numpy as np
import numpy.random as rnd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

sdata =[]
sql1= "select ticker, date, open, high, low, close, vol \
    from Hist_1m where ticker_id=1 order by Date;"
con=sql.connect('C:/Users/ubase/Documents/StockDB/StockDB21.sqlite')
cur=con.cursor()
cur.execute(sql1)
sdata=cur.fetchall()
con.commit()
con.close()

Ldata = len(sdata)
N = 8000 # Количество сделок
ld = 5 #Продолжительность сделки
NNinterval = 20 # Количество входов NN

# Генерация случайных чисел
rng = rnd.default_rng()
rm=rng.integers(0, Ldata, N )

class Candle:
    tr = 0
    dt = 1
    o = 2
    h = 3
    l = 4
    c = 5
    v = 6
    
cl = Candle
DataC =[sdata[i][cl.c] for i in range(0,Ldata)]

# sigmoid линейность до 0.5
def sigmoidnorm(x, alfa = 0.9, xmin = -1.3, xmax = 1.3):
    return (xmax - xmin)*((1 / (1 + math.exp(-x*2.0*alfa))) - 1.0) + xmax

x = [0.002 * i - 3 for i in range(0,3000)]
y = [sigmoidnorm(x[i]) for i in range(len(x))]


plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()

# формируем сделки.
def DealsGenL(rm,ld):
   #Lm = len(rm)
   ix = []
   x = []
   pr = []
   
   for i in range(0,N):
        if rm[i] + ld < Ldata and rm[i] - NNinterval - 1 > 0:
            delta = (sdata[rm[i]+ld][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]+ld][cl.c]*100
            x0 = [sigmoidnorm((sdata[rm[i] - j][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]][cl.c]*100) \
                 for j in range(0, NNinterval)]
            ix.append(rm[i])
            x.append(x0)
            pr.append(delta)
   return ix, x, pr


Ix, X, Pr = DealsGenL(rm,ld)



Ib = 0
Ie = 100

plt.plot(X)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


plt.plot(Pr, label = 'Prof')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes = [30,20,15,10,5], \
                    max_iter=500, activation = 'tanh')

regr.fit(X, Pr)
Out = regr.predict(X)

plt.plot(Pr, Out, '.')
plt.grid()
plt.show()

И вот результат прогнозирования:

( Читать дальше )

Дамы и Господа, доброго дня! 
Вашему вниманию: лучшие статьи со смартлаба недели с 23 по 29 августа, чьи авторы получат денежный приз! 

Инвестиции в акции:

⭐️10❤️237 Дмитрий Гринберг Как рухнет рынок в 2022 г 

❤️85 Intristic Value: Топ порванных медведей-вангователей

✅⭐️3❤️56 Malchev2 А финансовая безопасность — это сколько?

✅⭐️20 Trade execution Отбор акций путем ранжирования мультипликаторов 

⭐️21 Hamvestor Рэй Далио: Меняющийся мировой порядок. Глава 2. Большой цикл денег, кредитов, долгов и экономической активности — Часть 3 из 3 

❤️57 Олег Кузьмичев: En+ Group: прицел на ESG-будущее 

❤️57 Дмитрий✔ почему Далио богат? или когда Мовчан станет богаче чем вы?)

❤️60 Я написал: Лучше купить успешную компанию по справедливой цене, чем заурядную компанию по низкой цене


Трейдинг: 

❤️140 Валерий написал "… И тут меня стало немного подташнивать" 

✅❤️66 waldhaber Почему же всё-таки 95% проигрывают!? 

не забывайте подписываться и на наш инстаграм:

https://www.instagram.com/smartlabru

Оригинал статьи, финансовый анализ и рейтинги российских компаний на сайте «Финансовый анализ предприятий ВДО». Переходите и подписывайтесь, чтобы не пропустить дефолт.

Не важно, работаете вы за зарплату или у вас собственное дело. Совсем не важно, есть ли у вас дополнительный доход или его нет. Абсолютно не важно, какой ваш ежемесячный доход и сколько он составляет, 10 или 100 тысяч рублей. Вы никогда не накопите миллион денег, пока не поймёте почему вы до сих пор его не накопили.

Здравствуйте инвесторы, юные, начинающие и продвинутые 😉 Огромное вам спасибо за ⭐➕❤👍 и за комментарии под статьёй "13 вопросов нищего миллионера"

Абсолютно все знают, как накопить денег, но по прежнему у большинства нет никаких накоплений. Практически все знают, чтобы накопить заветную сумму, надо тратить меньше чем зарабатываешь. Все это знают, но денег нет. Много вы накопили? Давайте разбираться, почему деньги не копятся и почему их всегда не хватает.

( Читать дальше )

Всем привет! Начинаю цикл статей по фундаментальному анализу. Постарался написать тезисно и простыми словами. Что же… Начнем.

Когда любой человек начинает получать заработную плату или любой прочий доход, он автоматически становится инвестором. Почему? Счастливый обладатель денег начинает автоматически инвестировать в инфляцию той страны, в которой живет. Инфляция – это обесценивание денежных средств. Один рубль сегодня отличается от того рубля, который будет, например, через год, сегодняшний рубль дешевле, потому что через год он обесценится на размер инфляции. В каждом государстве есть Центральный Банк, одна из задач центрального банка заключается в том, чтобы контролировать инфляцию в стране путем регулирования уровня ключевой ставки. Что такое ключевая ставка. Это процент, под который Центральный Банк кредитует частные банки, которые в свою очередь ориентируясь на ключевую ставку устанавливают проценты по кредитам и вкладам. 

Когда ключевая ставка снижается, снижаются одновременно с этим проценты по депозитам и кредитам. При низких процентах по кредитам население начинает больше брать кредитов, тем самым в экономике появляется больше денег, что в долгосрочной перспективе может породить инфляцию. Когда инфляция со временем начинает увеличиваться, Центральный Банк начинает постепенно повышать ключевую ставку. Банки в свою очередь повышают ставки по кредитам и вкладам. Население начинает меньше брать кредитов, потому что они становятся дорогими и многие возвращают деньги на вклады, потому что ставки по ним возрастают и начинают приносить больший доход. Таким образом денег в экономике страны становится меньше, что в какой – то степени может снизить инфляцию и обесценивание денежных средств. Но на практике доходность по банковским депозитам в долгосрочной перспективе не может покрыть инфляцию, вследствие этого человек задумывается о том, где он может защитить деньги от инфляции. 

( Читать дальше )

За последние 7 лет, начиная с 2014 года, творятся «Очень странные дела»:

— Ввели Платон,

— Ввели налог НДФЛ 15%

— Ввели НДС 20%

— Ввели пенсионный возраст 65

— Ввели налог  на вклады свыше 1 млн р

— Ввели самозанятых 6%

— Ввели новый акцизный налог

— Ввели металлургам…

И им и этого мало!!! Они взялись за «системных» людей:

— Ввели некоторым из них (Захарченко, Черкалин, Улюкаев, Ставропольский ГИБДД и дайте 10 минут еще 10рых вспомню…)

 

Но им и этого мало!  и ввели некоторым «своим» людям:

— Абызов, братья Магомедовы, Арашуковы, Евтушенков, Белозерцев-Шпигель, Калви и дайте еще 10 минут еще 10рых вспомню…

НО!

ИМ И ЭТОГО МАЛО!

-Ввели продуктовое эмбарго. Теперь клан Сопрано производит все и рябчиков, и ананасы, и сыр, и морепродукты, и ваш йогурт, после которого вы спать идете.

ИМ И ЭТОГО МАЛО!

-Клан Сопрано за 15 рублей лепит маркировку на все товары. Чтоб вы не кушали говна.

( Читать дальше )

В поисках площадки для трансляции своих идей по ММК, которая отлично ложиться на идеи стоимостного анализа наткнулся на пост
— Контрольный список Уоррена Баффета — 5000+ рейтинговых акций
По мотивам книги Практическая баффетология автор выделил несколько правил

Правила

Правило 1 — Стабильная прибыль (рост за 5 лет / TTM> 0%)
Правило 2 — Хорошее покрытие долга (можно выплатить долг в течение <3 лет)
Правило 3 — Высокая рентабельность капитала (в среднем> 15% за 5 лет)
Правило 4 — Высокая доходность инвестированного капитала (> 12% в среднем за 5 лет)
Правило 5 — Создание FCF (TTM FCF> 0 долл. США)
Правило 6 — Обратный выкуп акций? (Количество акций сегодня <количество акций 5 лет назад)
Правило 7 — IRR больше, чем у долгосрочного казначейства (начальная ставка доходности> 1,1%)
Правило 8 — ERR больше 12% (ожидаемая доходность> 12% — рассчитана с использованием оценок роста аналитиков)

И проделал огромную работу по оценке акции, где за соответствие каждому правилу акция получала 1 балл

( Читать дальше )

Продолжаем жрать кактус по частям, и так мы уже научились делать давольно точный прогноз на 2 квартала вперед, освоили cтабильную модель дисконтирования дивидендов Гордона. Но оба метода имеют свои фатальные недостатки, «точный» прогноз не учитывает дальнейший дивидендный поток, а модель Гордона не учитывает цикличность металлургического сектора и подразумевает постоянный рост дивидендов. Тем не менее их можно использовать для сравнения компаний между собой внутри одного сектора аналогично мультипликаторам EV/EBITDA и их объединение используется в многоступенчатой модели дисконтирования дивидендов, которая лишена фатальных недостатков и обеспечивает большую сложность и практичность при оценке большинства компаний. Воспользуемся обучающей статьей на finbox.com.

Как построить многоступенчатую модель дисконтирования дивидендов ?

( Читать дальше )