Оффтоп

🛢 Нефть находится в перекупленности или в зоне продаж по старшим таймфреймам от 4х-часовика до недельного ТФ.

📉 4х часовик указывает, что рост уже под вопросом, ближайший коррекционный таргет 75.50-75.

📉 Дневка в явном перекупе, поэтому уже с текущих можно начинать коррекцию.

📉 Недельный ТФ по нитям спуда понятно что запаздывает, и уже на следующей неделе он отрисуется в зоне продаж, поэтому можно работать на упреждение.

🎯 — 76-75$, 73-71$

🚫 — 83.05$

import requests
import pandas as pd 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# URL для API MOEX, данные по ZCYC (zero coupon yield curve)
url = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/zcyc/securities.json"

# Запрос на получение данных
response = requests.get(url)
data = response.json()

# Извлекаем данные из секции 'params'
columns = data['params']['columns']
values = data['params']['data']

# Преобразуем в DataFrame
df = pd.DataFrame(values, columns=columns)

# Выбираем нужные столбцы: B1, B2, B3, T1, G1, ..., G9
df_selected = df[['tradedate', 'tradetime', 'B1', 'B2', 'B3', 'T1', 'G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5', 'G6', 'G7', 'G8', 'G9']]

# Извлекаем параметры для функции GT из df_selected
beta0 = df_selected['B1'].values[0]  
beta1 = df_selected['B2'].values[0]  
beta2 = df_selected['B3'].values[0]  
tau = df_selected['T1'].values[0]   
g_values = df_selected[['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5', 'G6', 'G7', 'G8', 'G9']].values[0].tolist() 

Непрерывное месячное падение RGBI (Индекс государственных облигаций РФ) привело к тому, что индекс ушёл ниже 100 пунктов. 

Последний раз мы видели подобные уровни в моменты паники 2022. Но паники сейчас нет. На рынке скорее чувство безысходности, значит подождём паники и ускорения распродаж. 

Фраз «Зато зафиксирую в ОФЗ доходность на годы!» уже практически нет. Отказ от надежды отличный сигнал для скорых изменений на рынке. Настроения резко контрастируют с тем, что было ещё в начале лета. 

Всего месяц назад был только один выпуск с доходностью более 18%. Сейчас уже 9 выпусков дают доходность выше 19%.