Иногда хочется наблюдать за ситуациями, когда участники торгов исполняют по рынку крупные заявки. Конечно, можно смотреть на обычную ленту обезличенных сделок с настроенными фильтрами на размер сделки, но ведь можно написать специальный QLua-скрипт, который будет отбирать сделки, являющиеся результатом исполнения.

В терминале QUIK ордерлог недоступен, поэтому надо как-то эвристическим образом определить, что набор обезличенных сделок относится к одной и той же рыночной заявке. Например, можно проверять, что инструмент в текущей сделке совпадает с инструментом в предыдущей сделке, направление сделки то же самое, время сделки совпадает с точностью до миллисекунд, и цена при покупке растёт, а при продаже — падает.

Если суммарный объём не менее какой-то границы, которую можно задать для каждого инструмента индивидуально, такие «склеенные» сделки выводятся в таблице. В ней указаны:
— суммарный объём;
— количество обезличенных сделок, которые были склеены;
— начальная цена и конечная цена;

( Читать дальше )

Sberbank Private Banking

Мы подготовили для Вас анализ изменений в части налогообложения процентных и купонных доходов физических лиц, которые 25 марта 2020 года озвучил в своем обращении к гражданам Президент РФ. Анализ подготовлен на основании текста закона, принятого сегодня Госдумой в третьем чтении.

Основные изменения заключаются в том, что будут отменены все льготы в отношении купонных доходов как по государственным облигациям, так и по рублевым облигациям российских организаций, а процентный доход по вкладам (остаткам на счетах) будет подлежать налогообложению в части его превышения необлагаемого лимита. Обращаем Ваше внимание, что пока изменения не затронули норму касательно отсутствия валютной переоценки евробондов Минфина – по-прежнему при продаже расходы на приобретение в валюте будут пересчитываться в рубли на дату продажи.

Как сейчас:

· Государственные облигации (ОФЗ и евробонды Минфина):

купоны не облагаются налогом.

· Облигации российских организаций:

( Читать дальше )

prostguide.ru
На данный момент ETF являются одним из самых свежих, но уже довольно хорошо изученных инвестиционных инструментов на Московской бирже. В данной статье мы рассмотрим основную информацию, сравним доходность и разберем плюсы и минусы каждого ETF на Московской бирже.  

Что такое ETF?

Определение: 

ETF — это торгуемый на бирже фонд в составе которого находятся валюты, акции, облигации драгоценные металлы.  

Простыми словами:
Фонды в большом количестве покупают различные активы, создают из них диверсифицированный портфель и продают его доли-паи на бирже всем желающим. 
При покупке паев данного фонда, условный Петя, покупает как бы микро доли всех активов внутри фонда.      

На данный момент в листинге Московской биржи находится 18 различных ETF фондов:

ETF фонды от компании «FinEx»  

FXRB - Индекс российских корпоративных облигаций — расчет фонда в рублевом эквиваленте.
FXRU - Индекс российских корпоративных облигаций — расчет фонда в долларовом эквиваленте.

( Читать дальше )

Доброго дня всем добрым людям! Делюсь для новичков, для старичков, для сильных духом и пытливых разумом практиков личными беседами на тему опционов с победителем Игр Разума 2019 и номинации «Повелитель индексов» в ЛЧИ-2019 уважаемым Старый бес с его разрешения. Разговоры (их было несколько) имели место в январе 2020 года, во время новогодних каникул. По мотивам этих бесед был сделан и выложен в TradingView индикатор Dancing Space (посмотрите выше в моём блоге). В эпоху сбора тэты торгующие волатильностью наносят ответный удар )

© Торгуйте опционами, и да пребудет с нами нелинейность, ликвидность и волатильность по целям

Опционные беседы

ндекс S&P 500 Список компаний:

Номер	Название компании	Символ	Сектор деятельности	Вес в индексе (в %)
1	Apple Inc.	AAPL	IT	3.911126
2	Microsoft Corporation	MSFT	IT	3.082336
3	Amazon.com Inc.	AMZN	Интернет	2.688036
4	Facebook Inc. Class A	FB	Интернет	1.835431
5	JPMorgan Chase & Co.	JPM	Банки	1.707639
6	Berkshire Hathaway Inc. Class B	BRK.B	Финансы	1.703224
7	Johnson & Johnson	JNJ	Здоровье	1.527487
8	Alphabet Inc. Class C	GOOG	Интернет	1.454123
9	Alphabet Inc. Class A	GOOGL	Интернет

( Читать дальше )

В книге «Art of Currency Trading», написанной автором по имени Brent Donnelly, есть 25 правил торговли. Я говорил об этой книге некоторое время назад. Могу подписаться под каждым словом. Выписал правила специально для вас. Вот они (перевод на русском см. в конце):

Brent Donnely’s 25 Rules of FX Trading:

1. Don’t blow up. Avoid risk of ruin above all else.
2. Adapt or die.
3. Do the work. Read the speeches. Analyze, read and study.
4. If you look hard enough, you can always find a tech level to justify a bad trade!
5. “It’s big level” is not a good enough reason to put on a trade.
6. No mo’ FOMO. Never worry about missing it. There will always be another trade.
7. Flat is the strongest position. When in doubt, get out.
8. It doesn’t always have to make sense.
9. Never fade unexpected central bank moves. Jump on them!
10. Making money is hard. Keeping it is harder.
11. Successful traders make more money on up days than the lose on down days.
12. Anything can happen.
13. Keep a trading journal. Thoughts are abstract and fuzzy. Writing is concrete and solid
14. There is a time and a place to go big (очень нравится это правило).
15. Good traders vary bet size.
16. It always looks bid at the highs. It always looks heavy at the lows.
17. You control the process but you don’t control the outcome.
18. Each trade is a drop of water. The market is an ocean.
19. Know your edge.
20. Know your time horizon.
21. Good traders have a plan. They may not always stick to the plan but they always have one.
22. Tight/aggressive wins.
23. Be flexible. Don’t get married to a view.
24. Do not let random, low-conviction trades kill you.
25. Have fun. If you don’t enjoy it, what’s the point?

( Читать дальше )

Джеймс Клир. Атомные привычки. Как приобрести хорошие привычки и избавиться о плохих. «Питер» 2020.



В долгосрочной перспективе качество нашей жизни зависит от качества наших привычек.

Как и почему я написал эту книгу

В ноябре 2012 года я начал публиковать статьи на сайте jamesclear.com. В течение многих лет я делал заметки о своих экспериментах с привычками.

К концу 2013 года подписчиков стало более тридцати тысяч человек. В 2014 году количество подписчиков превысило 100 тысяч.

В 2015 году число моих подписчиков достигло двухсот тысяч, а я подписал контракт с издательством и начал работу над книгой, которую вы сейчас читаете.

В 2016 году мои статьи стали регулярно публиковаться в таких известных СМИ, как Time, Entrepreneur и Forbes.

В начале 2017 года я запустил новый проект – Академию привычек, которая стала ведущей площадкой по обучению для компаний и частных лиц, заинтересованных в формировании лучших привычек в жизни и работе.

( Читать дальше )

Доработал программу до рабочего прототипа. Чтобы Вам было интересно читать дальше, возьму на себя смелость высказать предположение о следующем паттерне, который я заметил в процессе разработки и тестирования:

— в течение торгового дня направление больших сделок (покупка/продажа) является маркером того, куда пойдет цена (вверх/вниз) опять же в течение дня. На «Полюс-золоте» и «Распадской» с утра 03.01.2020 общий объем сделок на покупку превышал объем сделок на продажу, при этом по «большим сделкам» была видна обратная ситуация(больше продавали, чем покупали). К концу дня, по «Полюс-золоту» объемы всех (в том числе и «больших») сделок на продажу превысили покупку, а по «Распадской» эта ситуация осталась прежней.

Отмечу, что это было лишь наблюдение в процессе работы, без документирования доли сделок (в %-ах) в общем объеме и прочее.

Все по прежнему скачать можно вот здесь: https://github.com/BazDen/Stuck
Все по прежнему открыто для редактирования, весь исходный код открыт, можете дорабатывать проект «под себя»

( Читать дальше )

Решил заморочиться над анализом обезличенных сделок.
Зачем ?
1) Меня интересует структура объема по конкретному инструменту. Не просто общий объем на покупку и продажу, а были ли очень крупные покупки или продажи, на количество акций, которое раз в 30-100 превышает среднее количество? А каково соотношение покупка/продажа таких крупных сделок? Например: по конкретному инструменту «цену» колбасит вверх/вниз на 1% но при этом видно, что кто-то аккуратно, с учетом большого объема заявок на продажу — только выкупает акции большими лотами. Какой вывод можно сделать, если увидеть подобную ситуацию ?
2) Меня интересует скорость изменения числа сделок по каждому инструменту.
3) Анализ поведения ботов. Приведу пример: если наблюдать за лентой сделок, то периодически встречается серия сделок с разницей во времени в доли секунды, с одинаковым числом акций (часто либо «1» либо «100») и либо вообще без разницы в цене, либо цена отличается на копейку. И таких сделок, одна за другой может «пролететь» по 50-100 за раз. Это вот зачем? Понятно, что скорей всего чей-то софт «старается», но почему именно так, а не одним лотом? И опять же — какая доля данного «выдающегося» поведения в минутном объеме по инструменту ?

Надеюсь мне удалось объяснить, для чего я решил заняться анализом. А реализовать свой прототип я решил в Excel-e :) Да, кто-то улыбнется. И да, можно было придумать что-то мудреное, в духе «я создал свой сервис, с использованием современного мультиплатформенного языка программирования и современных фреймворков, с использованием искусственного интеллекта на базе обученных нейронных сетей и разместил это все в облаке». Но, во-первых я не собираюсь Вам ничего продавать, а во-вторых я по своей сути — практик. Лично мне пофиг как будет реализовано решение, главное чтобы оно было рабочим. Поэтому excel с использованием visual basic. Вот так вот просто. И, чтобы окончательно вывести Вас из себя своими выходками простолюдина, добавлю, что свой проект я назвал «stuck», т.е. «прилипала» по русски. Вспомнил про рыбку, которая плавает рядом с акулами и доедает объедки.

Как это работает. В качестве торгового терминала я использую «альфа-директ». Он мне также не нравится как и Quick, но если сравнивать с жадным и неповоротливым терминалом от Interactive Brokers — то не все так печально. Что в квике, что в альфа-директе есть возможность не только показывать ленту сделок по всем инструментам из Вашего списка, но и выгружать все в excel и в текстовый файл. У альфа-директа все сделано максимально убого: выгрузка в текстовый файл происходит не постоянно, пока запущено окно, а «одноразово». Что касается выгрузки в excel — в окне альфы отражается только 200 строк последних по времени сделок и если появляется информация о новых сделках то терминал по прежнему отражает 200 строк, опять же показывая информацию о последних сделках. Также идет и выгрузка в excel — выгружается 200 строк, при появлении новой информации — эти же строки перезаписываются поверх старых. С точки зрения автоматизации загрузки данных — очччень неудобно. Как это реализовано у меня — когда запускается макрос, он в зависимости от указанного в настройках времени, например каждые 0.5 секунды — пробегается по загруженному из альфа-директ списку и ищет те заявки, которые еще не загрузил, ну и сортирует их дальше. Если поставить время еще меньше (0.1 секунды) — система будет работать, но на слабеньких компах начнутся проблемы с отрисовкой данных (пока работает макрос), если поставить время меньше (1 секунду), есть риск не успеть подгрузить данные, т.к. альфа-директ может их затеречь очередной порцией новых данных.

( Читать дальше )

Добрый день, господа!
Начиная серию публикаций о способе заработка на случайных процессах и, в частности, на классическом случайном блуждании (т.н. «монетке»), я преследую одну цель — дать возможность трейдерам переосмыслить свои взгляды на рынок.
Поехали!
Итак, первым экспериментом будет «монетка». Да-да, обычный random walk — суммирование приращений +1 и -1, вероятность выпадения которых на каждом шаге итерации = 50/50.
Выборка данных = 349716 значений (сделано это для исследования работоспособности предлагаемого метода заработка на паре EURUSD с 01.01.2019 по 08.12.2019 на ценах закрытия CLOSE M1, которое будет произведено позднее).
Выглядит случайное блуждание так:


Считается, что на таком процессе невозможно заработать. Так ли это?
Воспользуемся методом скользящей кумулятивной суммы приращений.
Выберем скользящее окно данных = 7200 значений, что соответствует недельному скользящему окну по EURUSD на ценах закрытия CLOSE M1.

( Читать дальше )