Newbee торговый бот: часть вторая, скрининг рынка облигаций ОФЗ

После того как ко мне пришло небольшое понимание того, как минимизировать финансовые убытки, я начал заимствовать немного кода с Kaggle Learn. С помощью чего попытаюсь в этой статье показать, как определить на какие позиции лучше не лезть, пока вы еще плохо понимаете рынок.

Так как из высокочастотного трейдинга выдавлены все мелкие игроки, здесь мы его рассматривать не будем, в попытке выйти на половину процентов прибылей от среднего банковского вклада будем использовать предтечу сигнального бота с большей опорой на технический анализ рынка.

Предыстория:

Торговле на бирже я заинтересовался узнав про форекс, первичное изучение технического анализа дало понять как устроена кухня и я забросил торги до начала игр в Eve Online. В этой ММО по странному стечению обстоятельств я больше всего занимался торговлей. Потом когда Ева мне наскучила открыл брокерский счет на 10 тысяч рублей.

1. В первую итерацию выиграл на акциях 3.6% годовых при среднем проценте по вкладу в банках 8%.

2. В во вторую итерацию видя печаль с выплатами дивидендов, решил перейти на рынок облигаций, перед тем как понять что такое дюрация потерял около 4% брокерского счета, вложившись не в тот момент, не в те облигации … сильно переоценив тенденцию к восстановлению экономики РФ.

3. В третью итерацию, после бесполезных попыток написать что-то полезное на голом питоне, немного разобрался в библиотеке pandas — благодаря чему в течение месяца отыграл где-то полпроцента-процент ранее нанесенных облигациями убытков, начав перераспределять доли инвестиций в облигациях.

Скрининг рынка Облигаций Федерального Займа:

Итак, чтобы выйти из среднего минуса по брокерскому счету, нанесенному несвоевременным вложением большей части средств, которых не жалко потерять … в попытках отыграться, в облигации ОФЗ с дюрацией по 2038 год … в первую очередь мне потребовалось изучить максимально возможное число облигаций за приемлемое время.

Изучение с помощью таблицы:

Показывает рост или падение каждый месяц в процентах годовых каждой из интересующих облигаций. Облигации отсортированы по уровню общего падения с октября по сегодняшний день.

Диверсификация лучше должна быть взвешенной диверсификацией, а это означает, что закупать среднячков для хранения пока не имеет смысла, так как накопленный купонный доход будет немного меньше падения стоимости самих облигаций. От закупленных в надеждах на восстановление экономики 243 лучше потихоньку избавляться в пользу 234. Ну и потихоньку надо поискать еще пару тройку позиций для открытия, раз уж с ОФЗ все так грустно.

Изучение с помощью графиков:

Облигации также отсортированы, от наиболее прибыльной к наиболее убыточным, немного присмотревшись к графикам, возникает вопрос — если вдруг дно 243 будет скоро достигнуто, не проще ли их продажи совместить с небольшими спекуляциями, не столько ради дальнейших убытков от перепродаж на падающих курсах, сколько для практики в ощущении рынка.

Исследование гистограмм:

В течении года 207 неплохо торговались до 88, потом случился обвал до 86 потом слабые торги на фоне снижения до 84 … 219, 226 аналогично с небольшим смещением по стоимости

234 в течении года единичный рост до 90, единичное падение до 88 и отличные торги между 88 и 90

243 отлично торговались до 85, потом выраженое падение с 85 до 80, слабые и опасные торги с 80 до 76, падение 76 — 74, очень слабые и опасные торги 74-68

В течении 2х последних месяцев: 226 умеренное падение с 88 до 87, хорошие торги на 86.5 незначительно падение на 86, хорошие торги на 85

234 хорошие торги в боковом флете на 89+89.7, разовый скачок до 90

243 падение на 74-71, удовлетворительные и несколько опасные торги на 70-68

Если подытожить — картинка последних 2х месяцев на рынке облигаций выглядит несколько оптимистичнее, чем за последний год

Изучение с помощью диаграмм рассеяния:

Диаграммы рассеяния помогают оценить обстановку на рынке после последнего разворота тренда. Фазы плато или дна, если не ошибаюсь, которые иногда на свечах отмечаются фигурой голова-плечи.

234: 87.6-88.1 рост после 2х циклов колебаний, а дальше очень хорошие торги с 88 до 90

226: удовлетворительные торги до 88.8 на фоне небольшого падения, на протяжении 10 дней падение до 86.7, дальше 14 дней торгов в районе 86.5, далее падение на полпроцента за 2-3 дня, далее 24 дня торгов на уровне 85.7 — 84.8

Торговля выглядит немного рискованно на 38 дней торгов с небольшим снижением, приходится 16 дней падения на 2.5%

243: удовлетворительные торги на фоне небольшого падения с 88 до 84.5, далее падение  до 79.5, далее плохие торги  с падением до 76.5, падение до 73.2, далее очень плохие торги

Дополнительное изучение разрывов таблицей:

243 демонстрирует отличную торговлю, на фоне минимального снижения цен

207 демонстрируют отличную торговлю на фоне чуть большего снижения цен чем минимальное до середины мая 2024, затем крайне стремительное падение по 24 мая, потом довольно рискованные торги на фоне выраженного снижения цен.

243 демонстрируют немного опасную торговлю на фоне умеренного снижения цен по середину февраля, потом умеренное падение по март весьма сомнительное до торгов, чуть меньшее падение по май сомнительное для торгов, стремительное падение в мае,  умеренное падение с конца мая сомнительное для торгов

Итоги и выводы:

• Вероятно будущий бот детально показал мне основную ошибку 2 этапа инвестиций, когда я сменил торговлю акциями на держание облигаций.

• Исходя из анализа исторической части стало понятно, что на историческом этапе примерно с февраль 2024 по сегодняшний день лучше всего было вкладываться в облигации с невысокой дюрацией.

• Облигации с дюрацией по 2038 год, в случае их держания приносят убытков своим падением намного больше, чем прибыли от их Накопленного Купонного Дохода.

• Начав переброску средств из 243 в 234 я отыграл примерно полпроцента убытков нанесенных мне длительным держанием 243.

• При низком уровне кодинга голый питон не принесет никакого понимания в изучение исторических данных.

• После подключения pandas появилась табличка, которая помогла качественно сделать выбор новой позиции.

• После изучения seaborn и matplotlib я смог детализировать свои ошибки количественно

• В качестве подготовки перед написанием сигнального бота будет полезно изучить историческую ситуацию на рынке с помощью питона и Data Science библиотек