quik

Инвесторы могут быть шокированы доходностью облигаций, которую они обнаруживают на QUIK или в мобильных приложениях. Доходность может варьироваться от сотен процентов до нуля или даже отрицательных значений. Что же это за ценные бумаги и в чем их подвох?

Терминалы и мобильные приложения обычно показывают эффективную доходность к погашению (YTM). Эта доходность включает в себя купонный доход, разрыв между стоимостью приобретения и ценой погашения облигации, а также потенциальную выгоду от реинвестирования полученных по облигации платежей в виде купонов и амортизации.

YTM: наиболее корректный способ измерения рентабельности

YTM — наиболее эффективный способ измерения доходности, позволяющий оценить проблемы с различными ценами, планами погашения и купонными выплатами. Однако существует ряд сложностей, связанных с расчетом YTM, которые могут приводить к странным результатам доходности. Вот основные причины необычной доходности облигаций.  Близость к дате погашения

Прикупил себе ноут, 15,6 (увы) экран. Матрица fullhd ips 144.  При выставлении в винде масштабов 100% в параметрах экрана шрифты качественные, ровные, четкие, приятные глазу (но, зараза, мелкие).  При выставлении рекомендуемого масштаба 125% шрифты жирные, как размазанные в квике. В самой винде, в браузере, в текстовиках — все со шрифтами при масштабе 125% в порядке. 

   Кто с этим сталкивался? Как решили? 

Если вы самостоятельно анализируете историю котировок с нашей MOEX (загружая данные в формате .csv из QUIK или откуда-нибудь их скачивая), то наверняка сталкивались с ситуациями различных ошибок и пропусков в данных, на поиск и обработку которых тратится много времени.

Поэтому решил я написать себе пару простеньких python скриптов, которые бы автоматически проверяли данные на пропуски и ошибки. Дальше, как обычно, все пошло по классике:

— У нас было 2 пакета ..., 75 таблеток ..., 5 упаковок ..., пол-солонки… и целое множество… всех сортов и расцветок, а также текила, ром, ящик пива, пинта… и… Не то что бы это был необходимый запас для поездки. Но если начал собирать ..., становится трудно остановиться.

Что получилось в итоге:

cleaner.py

• преобразует названия колонок к нормальному виду: чистит <> и приводит к нижнему регистру, например <TICKER> -> ticker
• вычищает лишнее (SPBFUT, SPFB) из названия тикера
• создает нормальный столбец datetime с временем в формате ISO