рынок

Рынки — это виртуальный мир, который очень далёк от реальной экономики.

Замедление Китая, инфляция в США 5,3%- 5,4% годовых, ухудшение потребительских настроений в США и Европе, «компании — зомби» (это — компании, у которых прибыль ниже, чем затраты на обслуживание кредитов), P/E индекса S&P500 около 40 при среднем историческом значении 16, рекорды индикатора Баффета и многое другое — на это не обращают внимание.
Как говорится, «бабло побеждает зло».
ФРС продолжает QE, Пауэлл «лепит горбатого» про временность инфляции, долгосрочно 0 ставки в США и Европе — это главная причина роста. 
А ещё тренд может сломаться по политическим причинам (например, дополнительный налог на металлургов в России: инсайдеры заранее знали). 

Написано много умных книг про дивергенции в ТА, широту рынка и т.п. — почти ничего это не работает
(рынок может расти на небольшом количестве акций, как у нас сейчас на ГАЗПРОМе, например: вес Газпрома в индексе Мосбиржи уже более 17%).
В США рынок долго рос на FAANG (Фейсбук, Амазон, Apple, Netflix и Google).

( Читать дальше )

Всем привет.
Я задался вопросом создания ТС через тслаб (тк это самое простое). И так как это большой труд, хотел узнать, много ли людей, у которых она есть? Под ТС я понимаю систему или много торговых систем (автоматизированных или полуавтоматизированных, которая имеет (имела) статистически подтвержденное смещение мат ожидания у сторону профита, за вычетом всех расходов.
Я прошу честно проголосовать, тк все таки для освоения всего придётся потратить год или 2.
Естественно понятно, что рынок динамически изменяющаяся среда и любые параметры системы придётся постоянно менять. Плюс сами системы тоже, в зависимости от характера движения рынка.
Пока только хочу узнать, есть ли такие люди, которые с этого живут и работают этим

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 )

( Читать дальше )

Третьего дня звонит мне БКС — давайте, мол, вы нам еще денег занесете, а мы вам портфель акций соберем.
Спасибо, — говорю,  – мне мама портфель уже собрала. А если хотите еще денег, то дайте лучше доступ к опционному рынку в Америке.  
Без проблем, – отвечают, – нужно только заключить договор с нашей кипрской компанией.
А что, — интересуюсь, – ваш кипрский юрик разве не в черном списке у нашего ЦБ как лицо без лицензии?
На что мне сбивчиво пробормотали, что мол все у нас легально, никаких вопросов к нашим офшорам у ЦБ нет.
На том и расстались.

Стало интересно. Пошел смотреть, кто там у нашего ЦБ из иностранных брокеров в черном списке. 

1. Interactive brokers – понятное дело, в черном списке. Выявлены признаки нелегального профессионального участника рынка ценных бумаг.
2. Exante – в черном списке, тоже выявлены признаки.
3. BCS Cyprus (БКС) – в черном списке нет. В реестре брокеров, правда, тоже.

( Читать дальше )

Комитеты Палаты представителей США 15 сентября должны принять решение по плану Байдена на $3,5 трлн. В нем есть налоговая инициатива, грозящая инвесторам потерей прибыли и обвалом рынка. И лишь богатые американцы и корпорации смогут воспользоваться лазейками, считает управляющий директор Arbat Capital Александр Орлов

Постпандемическое ралли на глобальных рынках всего и вся — почти все классы финансовых и реальных активов показали новые максимумы в 2021 году — базируется на трех столпах–пилюлях стероидного роста рынков.

Первый — это ультрамягкая денежно-кредитная политика от центробанков развитых стран, впрыснувших (а точнее, напечатавших) с марта 2020 года на финансовые рынки более $10 трлн через многочисленные программы количественного смягчения.

Второй — это не менее мягкая политика бюджетного замещения выпавших из-за пандемии доходов населения и компаний. Cтраны вынуждены занимать все больше, на десятки процентов от ВВП, чтобы компенсировать падение поступлений в бюджет. В результате долг к ВВП стран G7 уже вырос со 118% в 2019 году до 139,5% в 2021-м.

( Читать дальше )

В связи со снижением четверг мировых индексов на 0,5% астрологи предсказывают неделю хомячка. Рост популяции хомячков-истеричек +100%, здравый смысл -50%.
Астрологический прогноз.

На общем фоне совершенно тихо и незаметно для широкой публики прошло официальное опубликование ЦБ РФ в начале сентября ключевого стратегического документа «Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2022-23гг».

Прекрасно понимаю, что на фоне Васиного контента (ход с добавлением в кадр голых женских ног — серьезная заявка на победу, с нетерпением жду дальнейшего раскрытия темы) наш ЦБ со своими таблицами и текстом смотрится весьма скучно.



И вроде бы на словах большинство понимает, что действительно ценная информация она либо стоит хороших денег, либо для ее бесплатного получения необходимо прикладывать существенные усилия — но ключевые вещи в первоисточнике большинство читать все равно не будет. Ибо, как любят говорить наши заклятые партнеры,

( Читать дальше )

Стоимость газа на рынке Европы обновила исторический максимум. Цена октябрьского фьючерса по индексу самого ликвидного европейского хаба TTF вчера впервые в истории превысила $700 за тысячу кубометров. За последний год спотовые цены на газ в Европе выросли в 6 раз, что позволяет рассчитывать на значительный рост выручки и дивидендов Газпрома по итогам года. Почему на европейском газовом рынке случился такой ажиотаж?

Главная причина — низкие запасы газа. Из-за холодной погоды прошлой зимой сильный спрос на электроэнергию привел к падению запасов газа в европейских хранилищах до рекордно низкого в истории уровня.

Помимо этого, на дефицит топливного рынка также повлиял быстрый выход экономики из кризиса после ослабления локдаунов. Во втором квартале 2021 года потребление газа в Европе оказалось на 25% больше, чем год назад. Это самый быстрый темп прироста с начала подсчетов в 1985 году.

( Читать дальше )

Скотт Макнили, тогдашний генеральный директор Sun Microsystems, сказал инвесторам, которые платят 10-кратную цену в интервью Bloomberg в 1999 году.

“При 10-кратной выручке, чтобы обеспечить вам 10-летнюю окупаемость, я должен выплачивать вам 100% доходов в течение 10 лет подряд в виде дивидендов.
Это предполагает, что я могу получить это от своих акционеров. Это также предполагает, что у меня нулевая стоимость проданных товаров, что очень сложно для компьютерной компании.
Это предполагает нулевые расходы, что сложно с 39 000 сотрудниками. Это предполагает, что я не плачу налогов, что очень сложно. И это предполагает, что вы не платите налоги со своих дивидендов, что в некотором роде незаконно.
И это предполагает, что с нулевыми исследованиями и разработками в течение следующих 10 лет я смогу поддерживать текущий уровень доходов.
Теперь, сказав это, не хотел бы кто-нибудь из вас купить мои акции по 64 доллара?"