TGViewer
Channel Public Channel
Quant Researcher

Quant Researcher

@quant_researcher_ch

Канал про количественные инвестиции. Делимся полезными материалами, книгами и ресерчами.

Канал на YouTube: https://www.youtube.com/@quantitative_researcher

Курсы для квантов: https://quant.courses

По вопросам и предложениям: @quant_courses_support
Subscribers
3.11K
Photos
80
Videos
2
Links
108

Showing posts older than #148 · Back to latest

Older Posts 19 shown
Post #145 4.54K

Forwarded from Сигналы РЦБ

#IMOEX
💫 18 июля начался ретроградный Меркурий.

Как вел себя индекс Мосбиржи в прошлые периоды ретроградного Меркурия:

🔴 15.03.25–07.04.25: -15%
🔴 27.11.24–15.12.24: -2%
🔴 05.08.24–29.08.24: -5%
🟢 02.04.24–24.04.24: +1.7%
🟢 13.12.23–02.01.24: +2.7%
🔴 23.08.23–15.09.23: -1%
🟢 21.04.23–15.04.23: +0.4%
🟢 29.12.22–18.01.23: +2.5%
🔴 10.09.22–02.10.22: -18%
🔴 10.05.22–03.06.22: -2%
🔴 14.01.22–04.02.22: -5%

В среднем с 2022 года во время ретроградного Меркурия индекс Мосбиржи падет на 3.7%, отмечает астрологический центр Сигналов РЦБ
  • 👍 15
Post #144 3.69K
Вот это, конечно, alternative data, даааа 🥴

Пожалуйста, не надо это торговать…

Quant Researcher
  • 👍 11
Post #143 4.3K
🎉 Розыгрыш 5 книг для подписчиков Quant Researcher!

📚 Приз:
В зеркале супермоделей. Рассказы о моделях в финансовой экономике с примерами, историями и лирическими отступлениями. В 2 кн. | Ильинский Кирилл, Буев Максим Вячеславович


🛠 Чтобы участвовать:
1. Подпишитесь на канал.
2. Напишите в комментариях к этому посту: какая книга по финансам, трейдингу или программированию или машинному обучению в финансах изменила ваш взгляд и почему.
3. (+1 шанс) Пригласите друга — укажите @ник дополнительным комментарием. Больше приглашений — больше шансов.

⌛ Собираем комментарии до 31 июля, 18:00 (CEST).
🧩 Победители будут выбраны рандомно с помощью квант-скрипта.
🧾 Итоги — 4 августа в отдельном посте.


Победители получат книгу почтой или курьерской службой. Придумаем, как доставить вам уникальные знания :)

P.S. Сперва думали сделать кэггл, кто больше проиграет на торговле волой на битке, но оставили на следующий раз 😉

Удачи всем! 🚀

Quant Researcher
  • 👍 42
Post #142 2.97K
Аналитика Мосбиржи Тут на Авито продают 5% акций 🏦 Совкомбанка на 17 млрд рублей. Нужно кому? Что пишет Коммерсантъ (источник): Как стало известно “Ъ”, один из старейших миноритариев Совкомбанка Михаил Клюкин пытается найти покупателя на свои 5% акций. Для реализации миноритарного…
Наконец-то нормальный ОТС запустили!
  • 👍 36
Post #141 3.08K

Forwarded from Аналитика Мосбиржи

Тут на Авито продают 5% акций 🏦 Совкомбанка на 17 млрд рублей. Нужно кому?

Что пишет Коммерсантъ (источник):

Как стало известно “Ъ”, один из старейших миноритариев Совкомбанка Михаил Клюкин пытается найти покупателя на свои 5% акций. Для реализации миноритарного пакета выбран необычный способ: продавец решил обойтись без услуг инвестбанков и консультантов, а привлечь инвестора, разместив объявление на «Авито». Господин Клюкин самостоятельно ищет покупателя, рассчитывая получить премию к текущим рыночным котировкам, исходя из которых цена такой доли составляет более 17 млрд руб.

В ответе на официальный запрос “Ъ” представитель продавца акций на «Авито» сообщил, что на площадке объявление разместили «с целью получить максимальный охват потенциальных покупателей».
  • 👍 18
Post #140 3.82K
Post #139 4.4K
🥴 Это лонг-вол или шорт-вол пнл-профиль?

Видео от нашего друга.

Quant Researcher
  • 👍 26
Post #138 5.49K
🎯 Базовые квантовые репозитории, если раньше не сталикивались

Мир кванта — это джунгли. Полуготовые библиотеки, кривые бэктестеры, проблемы с данными. Но есть проверенные инструменты, о которых мы иногда рассказываем. Подборка от блога Algo Insights на Медиуме👇

1. OpenBBTerminal — Если пока не накопили на Bloomberg :)

Интерфейс терминала, написанный на Python. Подтягивает данные из Yahoo Finance, SEC, криптобирж и других источников. Можно анализировать отчеты, котировки, волатильность и др.

✅ Особенности:
• Интерактивные дешборды
• Поддержка скриптов
• Подходит для ресерча и анализа

2. ArcticDB — Работа с финансовыми рядами на стероидах

Хранилище больших объемов временных рядов. Аналог TSDB: просто, быстро, написано с учетом работы в pandas. Если устали от PostgreSQL или пока не успели раскатить «альтернативное» — можно глянуть.

✅ Фишки:
• Без серверов и зависимостей
• Поддерживает огромные датасеты
• Нативно дружит с pandas

3. zipline-reloaded — Классика бэктестинга, оживленная сообществом

Форк старого доброго Zipline от Quantopian. Поддерживает реалистичный учет комиссий, проскальзываний и прочих “болевых точек” настоящего рынка. Работает с акциями, фьючерсами и ETF.

✅ Почему стоит использовать:
• Моделирует реальный рынок
• Сообщество активно поддерживает
• Интеграция с pyfolio

4. VectorBT — Векторный бэктестинг с NumPy

Забудьте про циклы. VectorBT использует векторизацию и позволяет прогнать тысячи идей за секунды. Подходит для частых стратегий.

✅ Почему топ:
• Cкорость работы
• Полный контроль над логикой
• Поддержка кастомных индикаторов

5. quantstats — Красивые отчеты по стратегии за 1 строчку кода

Выдает метрики уровня Bloomberg: Sharpe, drawdown, доходность по годам и т.д. Делает красивые графики и сравнивает с бенчмарками. Особенно хорош при презентациях перед клиентами/бенефициаром.

✅ Что умеет:
• Генерирует PDF-отчеты
• Визуализации “как у настоящего фонда”
• Поддержка pandas DataFrames

6. pyfolio-reloaded — Диагностика стратегии на уровне риска

Позволяет копнуть вглубь: распределение доходностей, волатильность, корреляции, Value at Risk. Идеально в связке с zipline или любым другим бэктестером.

✅ Метрики:
• Drawdown
• Beta, Alpha
• CAGR, Calmar

7. alphalens-reloaded — Проверка силы сигналов (факторный анализ)

Если у вас есть факторы (low P/E, RSI, momentum и т.д.) — с помощью этой библиотеки можно проверить, как хорошо они объясняют доходность. IC-анализ, анализ decile-групп и многое другое.

✅ Что даёт:
• Information Coefficient
• Факторный PnL по квантилям
• Простой API

8. optopsy — (Бонус уровень) Опционы!!!

Нишевая библиотека для опционов: straddle, covered calls и другие стратегии. Простая, быстрая. Документации маловато, но функционал отлично подойдет для погружения и анализа.

✅ Плюсы:
• Заточена под опционы
• Простое API
• Легкая установка и использование

🔚 Вывод

Если собрать все эти инструменты — получится почти полноценный quant-stack:

🔍 OpenBB для данных
🗄 ArcticDB для хранения
⚙️ zipline и VectorBT для симуляций
📊 quantstats и pyfolio для анализа
🧠 alphalens для генерации альф
📉 optopsy для опционов

⚡️ Рынки не прощают неучтенного проскальзывания в бэктестах, но грамотный инструментарий даст преимущество!

Quant Researcher
  • 👍 60
Post #136 3.31K
🤓 Alternative assets

Кто знает, какая это бета?) Считаем регрессию к коммодитиз?

Quant Researcher
  • 👍 13
Post #134 5.37K
📚 Еду домой, зная, что второго свидания не будет, но теперь она хотя бы знает, что такое Мартингал…

Подготовили подборку книг по стохастическому исчислению для прекрасных вечеров.

К а н о н и ч е с к о е:
- Shreve – Stochastic Calculus for Finance (оба тома). Проверено на практике; обязательное чтение для глубокого понимания.

А л ь т е р н а т и в н о е:

Rogers & Williams – Diffusions, Markov Processes, and Martingales
Детальное изложение стохастических процессов. Немного абстрактное и сложное для неподготовленного читателя. Подходит для тех, кто уже освоил продвинутую математику.

Kallenberg – Foundations of Modern Probability
Один из самых полных и теоретически насыщенных трудов по вероятности. Охватывает мартингалы и многое другое. Но не ориентирован непосредственно на прикладные задачи в финансах.

Le Gall – Brownian Motion, Martingales, and Stochastic Calculus
Лаконичный и целенаправленный текст. Прямой доступ к основным идеям стохастического исчисления. Предполагает знание строгой теории вероятностей (в этом случае полезна предварительная книга автора Measure Theory, Probability, and Stochastic Processes).

Paul Wilmott – Introduction to Quantitative Finance
Практичный подход с акцентом на применение в финансах. Легче для понимания на старте. Менее строг с математической точки зрения, что может не подойти для глубокого теоретического изучения.


Необходимая математическая база:
- Уверенное владение задачами из курса теории вероятностей (например, Sheldon Ross).
- Знание основ теории меры поможет 🙏.
- Williams’ Probability with Martingales покрывает необходимый минимум для работы с выбранными трудами.

Выбор книги из списка зависит от целей: глубокая теоретическая база или практическое применение. 🎯

Quant Researcher
  • 👍 55
Post #133 3.55K
Before he was pope, he was a math major at a Catholic liberal arts university in Pennsylvania. Pope Leo XIV is the 267th head of the Catholic Church. He's also a class of '77 alumnus of Villanova University, which is run by the Order of St. Augustine.


Quant Researcher
  • 👍 34
Post #132 4.57K
Post #131 3.62K
«Пытался хеджить. Vanna в ванне, Волга в углу. От Vomma остался только след на плече Vega.»

Кратко:

- Vega — чувствительность опциона к изменению волатильности.

- Vanna — как меняется Vega при движении спота.

- Volga (Vomma) — как меняется Vega при изменении волатильности.

- Когда базовых Delta и Vega уже не хватает — вступают в игру Second Order Greeks.


Quant Researcher
  • 👍 33
Post #130 3.94K
🔥 rust_bt — высокопроизводительный движок для тестирования торговых стратегий на Rust

Зачем 👁️
• Позволяет проводить backtesting и live trading с минимальной задержкой.
• Гибкий и модульный дизайн: единое ядро (rust_core) для обоих режимов — исторического тестирования и реальной торговли.
• Симуляция рыночной микроструктуры: учитываются спред, проскальзывание, комиссии и сложное управление позициями.

Как использовать 👨🏻‍🏫
1. Клонируем репозиторий:

git clone https://github.com/jensnesten/rust_bt.git

2. Запускаем backtesting:
Перейдите в папку с backtesting-модулем и выполните:

cd rust_bt/rust_bt
cargo run


3. Для live торговли:
Перейдите в директорию live-модуля и запустите:

cd rust_bt/rust_live
cargo run


4. Расширение функционала:
Реализуйте собственную стратегию, создавая структуру, которая реализует Strategy в rust_core. Например:

use crate::engine::{Broker, OhlcData, Order, Strategy};

pub struct MyStrategy;

impl Strategy for MyStrategy {
fn init(&mut self, broker: &mut Broker, data: &OhlcData) {
// Предварительный расчёт индикаторов
}

fn next(&mut self, broker: &mut Broker, index: usize) {
// Логика торговли на каждом тике
}
}


Репозиторий: github.com/jensnesten/rust_bt 📌

Quant Researcher
  • 👍 37
Post #129 4.11K
🚩 Финансовый модельер и наша знакомая Лидия Булушова о прайсинге опционов в крупных банках и преподавании деривативов в ВШЭ

https://youtu.be/Y3FAqWnMOOE

Таймкоды:
01:07 Приветствие и представление гостя
02:02 Важность практического опыта для преподавателей
03:55 Деривативы и их сегментация
13:13 Фиксация договоренностей на будущие даты
14:08 Моделирование деривативов
16:00 Стоимость фондирования и маржа
17:51 Расчет параметров деривативов
20:38 Дисконтирование и продажа контрактов
22:29 Уравнения и модели в трейдинге
24:56 Рекомендация книги "Автоволновые системы" Юрия Романовского и Михаила Романовского.
27:46 Случайные процессы на рынке
30:38 Детерминизм и случайность
32:29 Фундаментальный анализ и случайные факторы
35:12 Влияние различных игроков на рынок
37:56 Рынок процентных ставок
39:46 Влияние процентной ставки на рынок
40:27 Моделирование процентной ставки
42:27 Управление процентным риском
44:15 Моделирование и управление рисками
46:06 Влияние изменений ставки на портфель
48:55 Стратегии хеджирования
51:41 Рынок и регулирование
53:35 Финансовая стабильность и независимость Банка России
54:32 Трейдинг и риски в Банке России
58:15 Банковская и торговая книги
01:00:51 Опционы на досрочное погашение кредитов
01:04:48 Эскроу-счета и климатические риски
01:07:13 Введение в опционы
01:08:10 Риски и здравый смысл
01:10:01 Опционы в кредитных продуктах
01:11:58 Опционы в повседневной жизни
01:14:24 Страховки и их особенности
01:17:12 Математика и вероятность в опционах
01:19:05 Обучение опционам
01:21:00 Интуитивное понимание стоимости
01:22:53 Формула Black
01:24:43 Дополнительные преимущества
01:27:28 Формула Black и её применение
01:28:26 Введение в количественные финансы
01:31:54 Решение задач в Haskell
01:33:43 Современные технологии, ИИ и их применение
01:35:30 Использование GPT в работе
01:37:23 Проблемы с обучением молодежи
01:38:53 Преимущества и недостатки GPT
01:41:41 Будущее образования и роль GPT
01:42:22 Роль книг и курсов в образовании


Quant Researcher
  • 👍 24
Post #128 3.6K
🥹 Визуализация работы трансформеров позволяет наглядно представить, как дискрешенери трейдеры формируют ответы, почему просел портфель, подбирая слова и фразы…

Quant Researcher
  • 👍 27
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →