Обновление ETL: парные курсы теперь не старше 1 дня

В ETL-движке abscur2.ipynb изменён порог свежести данных: ранее парные котировки могли быть не старше 5 дней, теперь — не ранее вчерашнего дня (≤1 календарного дня, для выходных данные за пятницу считаются актуальными).

Что сделано:

• Переписан порядок вызова источников: если Yahoo Finance возвращает данные (любые), запросы к GitHub и Alpha Vantage не выполняются. Это исключает лишние вызовы AV и не тратит лимит.
• При повторном запуске (например, днём) старые записи за тот же день заменяются новыми — так в локальных файлах всегда остаются полные дневные бары (Close).

Что это даёт для расчётов на сайте:

• Карта эффективности (Alpha/Speculative/Conservative/Stagnant) обновляется с лагом не более 1 дня.
• MDD абсолютных курсов и время восстановления рынков пересчитываются по актуальным ценам закрытия.
• При построении портфелей лидеров роста (High‑Yield Momentum) сигнал не запаздывает на несколько дней.

Исходный код с изменениями: Kaggle Notebook (abscur2).

Обновление уже в ежедневном пайплайне.

Оптимизация загрузки котировок акций Мосбиржи: устранение двойных запросов и инкрементальное обновление

В рамках проекта Abscur мы постоянно совершенствуем инфраструктуру сбора и обработки финансовых данных. Сегодня расскажем об одном из таких улучшений – модернизации конвейера загрузки дневных котировок всех акций Московской биржи, который используется в нашем источнике данных на Kaggle.

Проблема: двойная загрузка

Ранее алгоритм работы был следующим: для каждого тикера сначала пытались загрузить данные за последние 1–2 дня (чтобы проверить доступность), а затем – полную историю с 2000 года. Это приводило к дублированию запросов к API Московской биржи и неоправданным затратам времени и ресурсов. Например, для индекса IMOEX в логах фиксировалось:

IMOEX - Загружаем с 2026-04-24 по 2026-04-26 . Загружено с 2026-04-24 по 2026-04-24 .
IMOEX - Загружаем с 2000-01-01 по 2026-04-26 . Загружено с 2000-01-05 по 2026-04-24 .

Каждый запуск тетрадки выполнял два запроса на акцию, хотя второй полностью перекрывал первый.

Решение: однопроходное инкрементальное обновление

Мы переписали функцию загрузки, полностью исключив двухэтапность. Теперь для каждого тикера:

• Проверяется наличие локального CSV-файла.
• Если файл существует – определяется последняя дата в нём, и загружаются данные только за последние N дней (по умолчанию 10) с перекрытием в 5 дней для устранения возможных пропусков.
• Если файла нет – загружаются данные за последние 10 дней (при следующих запусках история будет накапливаться, пока не достигнет даты листинга).
• Всегда выполняется ровно один вызов Ticker.candles().

В результате из логирования исчезли парные строки – для каждого инструмента виден только один краткий отчёт:

IMOEX: обновление завершено.
   Добавлено записей: 3 (за период 2026-04-16 — 2026-04-24)
   Всего записей: 6584 (полный диапазон 2000-01-05 — 2026-04-24)

Кроме того, мы добавили информативный вывод: теперь видно, сколько именно новых строк добавлено и за какой период, а также полный диапазон дат в файле.

Почему это важно для пользователей набора данных?

• Экономия времени при ежедневном обновлении (особенно актуально для 261 инструмента).
• Снижение нагрузки на API Московской биржи.
• Гарантия целостности – механизм перекрытия исключает потерю торговых дней.
• Прозрачность – пользователь видит, что именно изменилось в данных.

Все изменения уже внедрены в публичную тетрадку на Kaggle. Набор данных продолжает обновляться ежедневно и включает:

• 261 CSV-файл с полными котировками (open, close, high, low, volume, value) для каждой акции, начиная с даты листинга.
• Справочник all_stocks.csv с параметрами инструментов.
• Сводную матрицу цен закрытия stocks_close.csv (6170 дат × 261 тикер).

Связь с методом абсолютных курсов

Почему мы уделяем внимание такому, казалось бы, техническому аспекту? Потому что качество исходных данных напрямую определяет надёжность любых финансовых моделей. Наш основной проект – расчёт абсолютных валютных курсов – требует стабильного и эффективного пополнения временных рядов. Оптимизированный конвейер для акций Мосбиржи – это один из кирпичиков, позволяющих нам быстрее тестировать гипотезы и предоставлять аналитику в актуальном состоянии.

Приглашаем вас воспользоваться улучшенным источником данных. Вы можете:

• Скачать готовые CSV-файлы с Kaggle.
• Запустить тетрадку у себя и убедиться в отсутствии двойных запросов.
• Интегрировать обновлённый код в свои исследовательские проекты.

Анализируйте рынок эффективно и без лишних технических накладок!

Дисклеймер: Материал представлен исключительно в образовательных и исследовательских целях. Не является инвестиционной рекомендацией или финансовым советом. Автор не несет ответственности за любые финансовые решения, принятые на основе данной информации.

Abscur Insight [06.04.2026]: Глобальное затишье перед сменой глав ФРС и «фунтовое» пике

📊 Abscur Insight: Мировые рынки сквозь призму абсолютных курсов

Анализ на 06.04.2026 | Технологии количественного анализа Abscur.ru

🌍 Глобальный контекст и аномалии

Текущая неделя характеризуется охлаждением китайского юаня после бурного мартовского ралли и кризисом доверия к фунту стерлингов на фоне фискальных опасений в Великобритании. Доллар США сохраняет доминирование, пока рынки ждут официального выдвижения нового кандидата на пост главы ФРС.

Валюта	Абс. Сигнал	Мировой фон
CNY	Z-Score 1.62 ↓	Эффект от экспортного оптимизма Goldman Sachs отыгран. Начинается техническая коррекция.
GBP	Z-Score -1.35 📉	Инвесторы недовольны планами по росту госдолга Британии. Фунт — аутсайдер недели.
RUB	Vol 14.02% 🛡️	Волатильность падает. Налоговый период и стабилизация экспорта возвращают веру в рубль.

💡 Прогноз Abscur (7-14 дней):

Мы ожидаем продолжения консолидации USD. Юань продолжит движение к отметке Z-Score 1.0. Для рубля открыто окно возможностей для укрепления до нейтральных уровней, пока цены на нефть остаются выше уровней марта.

*Математическая модель проекта Abscur. Данные носят информационный характер.

Обновление AbsCur: 20 лет истории без пробелов

Мы завершили масштабную техническую модернизацию базы данных проекта Absolute Currency Rates (AbsCur). Нам удалось решить одну из главных проблем исторических данных — «белые пятна» и разную длину истории у различных валютных пар.

Что нового в этом релизе:

• ✅ Глубина истории 20 лет: Котировки по 85 парам теперь доступны с апреля 2006 года.
• ✅ Ликвидация пробелов: Гибридная система (GitHub + Yahoo + Alpha Vantage) полностью синхронизировала старт всех инструментов.
• ✅ Математическая точность: Единая точка отсчета для всей корзины исключает искажения при вычислении абсолютных курсов.

Прозрачность и Open Source

Весь процесс обработки данных, фильтрации и расчета абсолютных величин открыт для сообщества. Вы можете изучить алгоритмы и проверить качество данных в нашей рабочей тетради на Kaggle:

📊 Посмотреть код на Kaggle (abscur2)

Почему это важно?

Чистая и глубокая история позволяет исследовать поведение валют в периоды мировых потрясений: от кризиса 2008 года до пандемии 2020-го. Мы убрали технические ограничения, чтобы вы могли сосредоточиться на аналитике и поиске закономерностей.

Обновление выполнено автоматически. Приятного использования!

Поиск «Золотого сечения»: Как математика находит островки стабильности в океане валютного хаоса

Инвесторы часто ищут «самую доходную» стратегию, совершая классическую ошибку — погоню за пиковыми результатами прошлого. Но в мире квантовых финансов одиночный пик — это ловушка. Это случайная точка, которая завтра может превратиться в пропасть.

В проекте Abscur мы исповедуем другой подход. Наша цель — не случайная удача, а «Плато стабильности».

От гипотезы к системе

Этот эксперимент стал логическим развитием нашего предыдущего исследования «Dynamic Rebalancing — Эффект памяти абсолютных курсов». Там мы впервые применили механику динамического управления и доказали, что абсолютные курсы обладают «памятью». Однако тогда мы использовали фиксированные параметры. Сегодня мы сделали следующий шаг — провели тотальный стресс-тест всей системы.

Что такое «Плато» и почему оно важнее доходности?

Представьте себе ландшафт, где высота — это ваша прибыль, а цвет — уровень риска. Мы провели масштабный Grid Search, перебрав 40 комбинаций настроек ребалансировки: от 3 до 12 месяцев обучения.

Рис 1. Тепловая карта коэффициента Кальмара: поиск зон с минимальным градиентом изменений.

Мы искали не одинокую вершину, а широкую, ровную долину. Если при изменении окна обучения с 10 на 11 месяцев результат остается стабильно высоким — значит, мы нащупали реальную рыночную закономерность. Это и есть защита от «подгонки под данные» (overfitting).

Момент истины: Эффективнее, чем «Якорь»

Для проверки мы столкнули нашу лучшую динамическую модель (параметры: L=10, H=3) с признанным эталоном стабильности — Сингапурским долларом (SGD). Результаты за период 2023–2026 годов подтверждают превосходство квантового подхода:

• 📉 В 3 раза безопаснее: В то время как «стабильный» SGD показал просадку в 1.86%, стратегия Abscur не опускалась ниже 0.59%.
• 📈 В 4 раза эффективнее: Коэффициент Кальмара у нашей системы составил 5.20 против 1.28 у бенчмарка.
• 🧘 Математический комфорт: При итоговой доходности в 9.55% волатильность портфеля составила всего 1.74%, что ниже, чем у большинства защитных активов.

Рис 2. Динамика капитала: Робастная стратегия против пассивного удержания SGD.

Почему это работает?

Эксперимент подтвердил: оптимальное «окно памяти» валютного рынка составляет 10–11 месяцев. Именно на этом горизонте тренды таких активов, как ILS или PLN, очищаются от шума и начинают приносить системную прибыль.

Вердикт для профи

Мы доказали, что динамическая ребалансировка по Max Calmar позволяет извлекать «Альфу» там, где классический Buy & Hold видит только стагнацию. Для управляющих капиталом это сигнал: время статических портфелей уходит. Будущее — за адаптивными системами, которые умеют находить свои «золотые сечения».

---

Следите за проектом: В следующих публикациях мы разберем, как поиск плато стабильности помогает интегрировать волатильные активы без потери качества портфеля.

Полная матрица расчетов и интерактивный код доступны в нашем репозитории: Kaggle: Walk-Forward Stability Plateau.

Abscur Insight [01.04.2026]: Юань в зоне перегрева, рубль под давлением волатильности

📊 Abscur Insight: Прогноз абсолютных курсов

Дата анализа: 01.04.2026 | На основе алгоритмов Abscur.ru

🔍 Ключевые сигналы системы

Валюта	Статус	Сигнал	Контекст
CNY	⚠️ Перегрев	Z-Score: 2.08	Юань на пике. Вероятна техническая коррекция после роста +2.45% за месяц.
USD	📈 Рост	Z-Score: 1.31	Уверенное укрепление доллара на фоне жесткой риторики ФРС.
RUB	📉 Давление	Vol: 19.27%	Высокая турбулентность. Z-Score -1.16 указывает на значительную перепроданность.
GBP	📉 Слабость	Z-Score: -1.06	Фунт теряет позиции быстрее других валют G10 (-0.96% за неделю).

💡 Краткосрочный прогноз (7-14 дней)

• Китайский Юань (CNY): Ожидаем охлаждение курса. Текущая аномальная сила в абсолютных координатах выглядит неустойчивой.
• Российский Рубль (RUB): Сохранение высокой волатильности. Возможен локальный отскок при стабилизации новостного фона.
• Защитные активы (SGD): Сингапурский доллар подтверждает статус самого стабильного «якоря» системы (Vol 2.08%).

Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией. Все данные предоставлены сервисом анализа абсолютных курсов валют Abscur.

Dynamic Rebalancing: Как «память» абсолютных курсов защищает капитал от просадок

Переход от пассивного сбережения к активному извлечению Альфы требует не только точных инструментов измерения, но и математически обоснованной дисциплины. В данном исследовании мы доказываем, что использование абсолютных валютных курсов в сочетании с ежемесячной ребалансировкой по критерию Max Calmar позволяет создать инвестиционный профиль с «институциональным» уровнем контроля рисков.

Гипотеза: Динамическое управление весами на основе 6-месячного «окна памяти» позволяет удерживать просадку на сверхнизком уровне (<0.5%), своевременно фиксируя прибыль в импульсных лидерах и усиливая позиции в защитных активах-якорях.

Методология: Чистое поле абсолютных стоимостей

В отличие от классического анализа валютных пар, методология Abscur очищает данные от рыночного шума, работая с абсолютными значениями. Для проверки стратегии использовался алгоритм Walk-Forward Optimization:

• Окно обучения (Lookback): 6 месяцев для поиска оптимальных весов.
• Окно удержания (Hold): 1 месяц работы «вслепую» до следующей коррекции портфеля.
• Риск-фильтр: Суммарная волатильность портфеля ограничена уровнем SGD (~2.11%).
• Издержки: Учтена комиссия 0.05% на каждую операцию ребалансировки.

Сводные показатели эффективности

Сравнение стратегий в периоде Out-of-Sample (январь 2023 — март 2026) демонстрирует радикальное преимущество динамического подхода в управлении рисками:

Метрика	Dynamic (Max Calmar)	Buy & Hold (Max Sharpe)	USD Benchmark
Total Return (%)	7.82%	14.66%	5.94%
CAGR (%)	~2.5%	~4.7%	1.81%
MaxDD (%)	< 0.5%	~2.5-3.5%	-7.76%
Уровень риска	Минимальный	Средний	Высокий

Анализ компонентов и весов

В ходе исследования была выявлена четкая иерархия эффективности. SGD подтвердил статус главного «сейфа» системы с Calmar Ratio 1.32. Валюты EUR и DKK показали риск вдвое ниже долларового.

Структура портфеля (Weight Drift)

Алгоритм ежемесячно «подрезал» веса лидеров роста и переливал капитал в стабильный SGD для поддержания риск-бюджета. Типичное распределение включало:

• ILS (~13.1%): Основной драйвер «умной» прибыли за счет устойчивого тренда.
• COP (~6.0%): Контролируемая доля высокодоходного, но волатильного актива.
• SGD: Основной якорный вес, обеспечивающий защиту от просадок.

Performance Attribution: Почему это работает?

Хотя стратегия Buy & Hold выиграла по чистой доходности (14.66%) за счет длительного удержания трендовых COP и PLN, динамическая ребалансировка создала более качественный профиль. Мы сознательно пожертвовали сверхприбылью ради предсказуемости. Высокая оборачиваемость (Turnover 41.99%) при учете комиссий доказывает жизнеспособность модели в реальных условиях.

Эффект «памяти» абсолютных курсов позволяет математически точно разделять активы на «якоря» стабильности и «турбины» доходности. Мы заставили математику работать ежемесячно, превратив портфель в гибкий защитный каркас, устойчивый к эрозии фиатных гигантов вроде USD.

---

Полный расчет и исходный код доступны в этом блокноте Kaggle.