#исследование — посты и обсуждения

Аналитики «Контур Университет» в новом исследовании подробно разбирают, с какими барьерами сталкиваются компании топливно-энергетического комплекса (ТЭК) при работе с данными и куда будут направлены основные инвестиции в ближайшие годы.

Выбрали главное из исследования: 

🔹 Российская нефтегазовая отрасль генерирует 10 Пб данных ежедневно. При этом используется меньше 1% от их общего объема, что связано с серьезным разрывом между генерацией, сбором и реальной обработкой данных.

🔹 Объем новых данных увеличивается на 20–30% в год. Основной прирост обеспечивают неструктурированные данные: компьютерное зрение, а также данные, которые начинают собираться при внедрении ИИ и цифровых двойников.

🔹 Как отмечают аналитики, данные создают базовый слой, без которого невозможно масштабировать цифровые проекты, в том числе в сфере цифровых двойников и искусственного интеллекта.

🔹 Горизонт планирования развития инфраструктуры данных в отрасли составляет 3–5 лет, а time-to-value (время получения ценности) масштабных новых инфраструктурных решений часто превышает 3–4 года. 

🔹 88% компаний ТЭК реализуют крупные проекты в области данных и инфраструктуры в 2026–2028 годах. В приоритете — качество данных, метаданные и нормативно-справочная информация (52%), ИИ (48%), интеграция ИТ- и производственных источников данных (41%), импортозамещение находится на четвертом месте (38%).

🔹 Компании переходят от инфраструктуры под отдельные проекты к общему платформенному слою, который объединяет мощности хранения, интеграции, инструменты управления качеством и безопасностью. Параллельно с этим в отрасли распространяются децентрализованные подходы к работе с данными.

📌 Кейс компании «СИБУР»

В исследовании одним из примеров замещения части платформы зарубежного вендора отмечен опыт компании «СИБУР». На базе продуктов Arenadata Hyperwave (ADH) и Arenadata Streaming (ADS) компания выстроила инфраструктуру для работы с критически важными данными. Масштаб проекта: платформа обслуживает более 100 информационных систем, выдерживая нагрузку стриминга в 50 тыс. сообщений в секунду. 

✏️ Вывод 

Многие компании ТЭК уже создали базовую инфраструктуру и накопили значительные объемы данных. Следующий этап цифровизации будет зависеть от динамики развития в области управления качеством данных, работы с производственными данными и способности масштабировать цифровые сценарии и инфраструктуру данных без пропорционального увеличения затрат.

$DATA #исследование

У меня есть сервис Finolive, где начинают накапливаться уникальные знания и данные, которые любопытно анализировать. На основе этих данных, можно делать интересные выгрузки. Уже ранее была статья «Исследование – какой рейтинг был у компаний перед дефолтом». Сейчас меня интересует «средние по больнице» цифры премий/надбавок за риск. 

Выгрузил инфу по 694 последним размещениям – во что обходится каждая ступень рейтинга на первичке. Хватает ли этой надбавки на риск и можно ли по цене размещения понять, что у эмитента будут проблемы?

Всё началось в 18:00 обычного вечера. Закончилось в 03:00 ночи. Сон перед работой? Ну есть у меня такая штука - когда я закапываюсь в аналитику, цифры и нейронки - как будто и не нужно мне спать)

Это как сделать еще один ход в Цивилизацию или в Героях

Меня привлекла идея: взять модный концепт Smart Money Concepts (SMC) и закрыть его в строгие математические рамки.

«Здесь умный игрок набирал позицию», «тут забрали ликвидность» — на графиках это звучит убедительно. Я хотел проверить: можно ли формализовать эту идею с нуля, не подглядывая в чужие гайды, или это всё самообман?
Главная цель была - могу ли я достаточно субъективную стратегию превратить в математику.

Почему субъективную? Потому что каждый сам ищет ценовые разрывы (у кого это 5 свечей, у кого 2), непроторгованные цены и уровни и т.п.

Я, в первую очередь, подумал об объеме на определенном уровне цены.

Как я загнал магию в код

Чтобы исключить субъективное «мне так кажется», я установил жесткие правила:

1. Разбил цену на «полки» (бины) по 0.25 RUB.

2. Нашёл зоны, где объём был ≥ 2× медианы за последние 500 часов (~21 день).

3. Ждал импульс (уход цены на 1.5 × ATR) и последующую консолидацию.

4. Проверял, вернётся ли цена к зоне в течение 24–72 часов.

Никакого подглядывания в будущее. Только сухие данные фьючерса USDRUBF.

Этап 1: Мир иллюзий

Первый прогон без комиссий выдал потрясающие цифры:

- Hit Rate (72 часа): 72%

- Кэф Шарпа: +1.85

- Total PnL: +203.82

Да, итог-то небольшой, но тут же не важны абсолютные цифры.

В этот момент, глядя на экран, я мысленно уже выбирал название для своего квантового хедж-фонда. Казалось, я взломал рынок.

Этап 2: Возвращение на землю

Я добавил транзакционные издержки: 0.10 RUB на сделку (комиссия + проскальзывание). Цифры из головы. Просто хотелось добавить немного реализма.

Рынок вежливо, но уверенно объяснил, что мой виртуальный депозит, не очень то уже мой:

- Win Rate упал до 44%

- Total PnL: -39.95 RUB

- Кэф Шарпа: -5.47

Этап 3: Контрольный выстрел

Чтобы добить надежду, я проверил стратегию на новых данных. Не, ну а вдруг)

Шарп на обучающей выборке был -4.55. На проверочной он рухнул до -16.46.

Модель не просто ошиблась. Она с энтузиазмом самоубийцы пошла в противоположную сторону. Переобучение, мать его): алгоритм выучил исторический шум наизусть, но совершенно не понимает, как работает рынок.

Post-mortem: где именно я наступил на грабли

Разбор пометов показал три фатальные проблемы:

1. Математика беспощадна к асимметрии

Медианный выигрыш: +0.72 RUB. Медианный проигрыш: -1.10 RUB.

Я выигрываю часто, но по чуть-чуть. А проигрываю так, что как будто бы не очень мне и хочется искать эти ваши следы этих ваших институциональных инвесторов. Проигрыш на 53% жирнее выигрыша. При винрейте 44% это математический тупик.

2. Лонги хуже шортов

Лонговые сделки теряют в 2.5 раза больше, чем шортовые. Видимо, USDRUBF считает, что расти он должен быстро, резко и без оглядки на мои красивые зоны объема.

А с другой стороны - ну у меня же есть глаза. Мог бы просто и на график за последний год посмотреть xD

3. Парадокс собственного фильтра

Анализ показал, что стратегия прибыльна только при высокой волатильности. Но мой же собственный фильтр консолидации отбирал сделки именно в тихие, спокойные моменты. А идея была именно в том, чтобы найти к какому уровню цена придет после консолидации.

Вывод: я своими руками отфильтровал лучшие сетапы, оставив себе только те, где стратегия заведомо не работает.

(Попытка спасти ситуацию через торговлю ложных пробоев тоже провалилась).

Итог

Гипотеза отвергнута. Мой сырой "SMC" не выдерживает столкновения с комиссиями и асимметрией риска.

Я всю ночь делал "еще один ход" для того, чтобы математически доказать самому себе: эта конкретная идея не работает.

Я же говорил, что тут может быть дичь - ну вот с нее и начали)

Код отправляется в архив. Идем дальше

Еще один ход

#торговыестратегии #системнаяторговля #алготрейдер #автоматизация #исследование

Мой первый пост - манифест. "Мама - теперь я алготрейдер".

Я давно в рынке (еще до первых ковидных войн), но в алгоритмическую торговлю пришёл совсем недавно. Мой опыт написания торговых систем, бэктестов и скриптов пока измеряется скорее неделями, чем годами.

И я одновременно постигаю не только алготрейдинг, но и сам технический анализ. Я не очень умею отличать бычьи головы от медвежьих жоп на графике — да и желания учить наизусть десятки свечных формаций у меня немного.

Мне гораздо интереснее взять идею и проверить её цифрами.

Этот блог не про поиск грааля и не про попытку обогнать существующие квантовые стратегии. Я не собираюсь последовательно воспроизводить все известные торговые системы.

Если мне интересно, что будет, например, с конкретным индикатором на конкретном фьючерсе — я это проверю. Даже если кому-то такая комбинация покажется странной или совершенно несовместимой.

Гипотеза → код → бэктест → результат → вывод.

А если идея покажется интересной — возможно, дойдёт и до реальной торговли. Потому что не одним бэктестом единым.

Сейчас это для меня скорее развлечение через обучение Python и исследование рынка, чем будущая профессия. Цели срочно заработать на этом или стать известным трейдером или блогером нет.

Зато есть любопытство и время на эксперименты.

Поэтому здесь будут и удачные идеи, и откровенная дичь (например - изучение успешности дивергенций в сильном тренде). Хотя может это будет и не дичь.

Буду показывать результаты в процентах, графики, ситуации из терминала, код и сам процесс разработки. Если захочется подробностей, код мне не жалко.

И если у вас есть идея, которую давно хотелось проверить, но не было времени — предлагайте. Если мне будет интересно и у меня будет время, проверим.

В общем, это два эксперимента одновременно: трейдерский и блогерский.

Посмотрим, что из этого получится.

Сразу, чтобы задать тон - нейрослоповая картинка. Правда я не понимаю, причем тут BTC, но пусть будет.

#торговыестратегии #системнаяторговля #алготрейдер #автоматизация #исследование

🔑 Аналитики Авито Недвижимости и OMI провели опрос среди арендаторов долгосрочного жилья и выяснили, что более половины респондентов (53%) согласны платить дополнительные деньги за сервисы, упрощающие поиск квартиры. Это могут быть приоритетный доступ к свежим объявлениям, верифицированные контакты собственников или расширенные фильтры. Интересно, что арендаторы с таким запросом имеют и более высокий бюджет на жильё: в среднем они готовы тратить 39,2 тысячи рублей в месяц против 32,7 тысячи у тех, кто не видит смысла в дополнительных инструментах. Это подтверждает гипотезу, что люди, ценящие своё время и комфорт, готовы инвестировать в удобство и скорость поиска

📊 При этом 79% всех опрошенных заявили, что хотели бы снимать квартиру напрямую у собственника, минуя посредников и агентства. Такой формат даёт больше прозрачности, позволяет обсуждать условия без наценок и комиссий, а также быстрее решать бытовые вопросы. Однако почти половина респондентов (48%) столкнулись с тем, что объявлений от прямых собственников в последнее время стало катастрофически мало — на рынке доминируют риелторы и агентства, которые часто дублируют одни и те же варианты и скрывают реальные контакты владельцев. Дефицит таких предложений создаёт разрыв между спросом и предложением, и арендаторы вынуждены либо переплачивать посредникам, либо тратить недели на поиск

🛠️ В ответ на это растёт спрос на специализированные сервисы, которые предлагают приоритетный доступ к базе квартир от собственников, верифицированные контакты и возможность забронировать просмотр без звонка риелтору. По данным опроса, готовность доплачивать за такие инструменты особенно высока в крупных городах — Москве, Санкт-Петербурге и городах-миллионниках, где конкуренция за хорошие варианты максимальна, а время поиска может затягиваться на месяцы. Эксперты считают, что этот тренд подтолкнёт платформы к развитию платных подписок для арендаторов, аналогичных уже существующим для автомобилистов или путешественников. В перспективе рынок долгосрочной аренды может стать более прозрачным и технологичным, где каждый сможет выбрать комфортный уровень сервиса в зависимости от своего бюджета и потребностей

Подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать свежие аналитические обзоры рынка недвижимости и экономики! 👇

#новости #события #экономика #аренда #недвижимость #аналитика #исследование