20 лет падения рубля: что скрывает рыночный курс

В дискуссии на Smart-Lab (пост «20 лет падения рубля») автор приводит рыночные данные: с 2006 по 2026 год курс USD/RUB вырос с 28,87 до 74,12 — то есть в 2,57 раза. На первый взгляд, это доказывает неостановимое ослабление рубля. Однако парный курс не позволяет разделить вклад двух валют: укреплялся доллар, слабел рубль или происходило и то и другое одновременно.

Метод абсолютных валютных курсов (AbsCur) даёт универсальную шкалу, свободную от привязки к любому бенчмарку. Мы провели расчёт для тех же дат и публикуем результаты в открытом Kaggle-ноутбуке.

Данные расчёта

Показатель	02.01.2006	10.05.2026	Изменение
Рыночный курс USD/RUB	28,87	74,12	+156,7% (в 2,57x)
Абсолютный курс USD	12,81	21,75	+69,8% (в 1,70x)
Абсолютный курс RUB	0,4346	0,2929	–32,6% (в 0,67x)

Примечание: абсолютные курсы выражены в условных эталонных единицах (AbsCur). Шкала нормирована так, что значения различных валют сопоставимы между собой.

Что означают эти цифры

Рост рыночного курса USD/RUB (2,57x) является произведением двух независимых эффектов:

• Снижение абсолютного курса рубля в 0,67x (–32,6%). Это реальное ослабление российской валюты.
• Рост абсолютного курса доллара в 1,70x (+69,8%). Доллар стал дороже как самостоятельный актив относительно эталонной шкалы.

Если бы абсолютный курс доллара не изменился, а рубль упал бы на те же 32,6%, рыночный курс USD/RUB составил бы не 74, а около 19,3 (то есть даже укрепился бы).

Вывод: более половины наблюдаемого роста USD/RUB за 20 лет объясняется укреплением самого доллара, а не только ослаблением рубля. Традиционный взгляд на пару USD/RUB преувеличивает падение рубля почти вдвое.

Графическая иллюстрация

В открытом ноутбуке на Kaggle представлены три графика:

1. Абсолютные курсы USD и RUB (разные шкалы) с 2006 года.
2. Рыночный курс USD/RUB.
3. Нормировка всех трёх рядов к 100% на 2 января 2006 года – наглядно видно, как доллар вырос на 70%, а рубль упал на 33%.

👉 Перейти к расчёту и графикам на Kaggle

Практическое значение

Абсолютные курсы позволяют отделить изменения каждой валюты, что важно для:

• Оценки реальной динамики при валютном арбитраже и хеджировании.
• Построения портфелей, не зависящих от движения доллара.
• Корректного сравнения эффективности активов, номинированных в разных валютах.

Ежедневно обновляемые данные по абсолютным курсам 45 валют доступны на нашем сайте: abscur.ru. Вы можете самостоятельно проверить расчёты или провести собственное исследование, используя открытый код.

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

📊 Абсолютный курс СПЗ: синтетический эталон и рейтинг эффективности 45 валют

Впервые в рамках проекта мы построили синтетический абсолютный курс специальных прав заимствования (СПЗ, SDR) и сравнили его со всеми 45 валютами, доступными в нашей базе. Использованы исторические веса корзины (USD, EUR, JPY, GBP, CNY) и абсолютные курсы за период 1996–2026 гг. Результат — многомерный рейтинг, который помогает инвесторам найти «альфу»: валюты с наилучшим соотношением доходности, риска, просадок и восстановления.

💡 Ключевая идея: СПЗ (SDR) — не просто условная единица МВФ. В системе абсолютных курсов он превращается в диверсифицированный эталон, чья стабильность превосходит большинство валют, а на среднесрочных горизонтах (3–5 лет) даёт выдающиеся риск-скорректированные показатели.

📌 Как мы рассчитывали синтетический абсолютный курс СПЗ

Формула проста: СПЗ_abs(t) = Σ wᵢ(t)·Абсᵢ(t), где wᵢ — официальные веса валют в корзине SDR (пересмотрены в 2000, 2006, 2011, 2016, 2022 гг.). Данные абсолютных курсов взяты из нашего ETL-движка abscur2 (доступен на Kaggle). Полученный ряд охватывает период с 1996 по май 2026 года.

Официальный курс USD/XDR (источник FRED, тикер DEXSZUS) загружен для справки — он близок к нашему синтетическому после масштабирования.

🏆 Рейтинг доходности, волатильности и просадок (выборка за 10 и 20 лет)

Ниже приведены ключевые показатели для валют корзины СПЗ и синтетического эталона. Полные таблицы по всем 45 валютам можно найти в Kaggle-ноутбуке.

Таблица 1. Годовая доходность (CAGR, %)

Валюта	10 лет	20 лет
USD	3.12	2.94
EUR	3.41	2.51
GBP	2.44	1.33
JPY	-0.74	1.16
CNY	2.61	3.76
SDR_abs	1.90	1.99

*СПЗ даёт умеренную положительную доходность, уступая USD и CNY на 20-летнем горизонте, но превосходит GBP и JPY.

Таблица 2. Годовая волатильность (σ, %)

Валюта	10 лет	20 лет
USD	3.97	4.56
EUR	4.85	5.48
GBP	6.44	6.47
JPY	7.07	8.92
CNY	4.72	5.76
SDR_abs	3.93	3.75

*СПЗ стабильнее любой из валют корзины на большинстве горизонтов.

Таблица 3. Максимальная просадка (MDD, %)

Валюта	10 лет	20 лет
USD	8.69	17.38
EUR	8.09	16.15
GBP	17.58	23.93
JPY	23.96	28.60
CNY	6.90	13.19
SDR_abs	13.93	15.28

*На 20 годах просадка СПЗ — 15.3% — лучше, чем у USD (17.4%), EUR (16.2%), но хуже, чем у CNY (13.2%). На 5-летних интервалах просадка СПЗ не превышает 2.5%.

📈 Карта «доходность – волатильность» (20 лет)

На диаграмме рассеяния ниже каждая точка — валюта. Красная точка — синтетический СПЗ. Верхний левый квадрант (высокая доходность, низкий риск) — цель любого инвестора.

(Интерактивные графики см. в Kaggle-тетрадке; здесь приведён статический пример.)

⚡ Лучшие риск-скорректированные показатели: Шарп, Сортино, Кальмар

Для среднесрочных инвесторов (3–5 лет) синтетический СПЗ демонстрирует исключительную эффективность:

• Коэффициент Шарпа (5 лет): 1.24 — выше, чем у USD (0.96), EUR (0.64), GBP (0.62).
• Коэффициент Сортино (5 лет): 1.73 — учитывает только риски падения, что подчёркивает защитные свойства СПЗ.
• Коэффициент Кальмара (5 лет): 1.38 — доходность на единицу максимальной просадки — один из лучших в выборке.

На 20-летнем горизонте показатели снижаются (Шарп ~0.53), но остаются положительными, тогда как у многих валют они отрицательны.

🔍 Где искать «альфу»: валюты, опережающие СПЗ

• Сингапурский доллар (SGD) — уникальный актив: просадка за 20 лет всего 4%, доходность 4.0%, Шарп 1.13. Эталон для сравнения.
• Швейцарский франк (CHF) — высокая доходность (5.25% годовых за 20 лет) при умеренной волатильности (7.6%).
• Китайский юань (CNY) — доходность 3.76% и просадка 13.2% за 20 лет.
• Израильский шекель (ILS) — лидер по доходности на длинных горизонтах (5.74% годовых), хотя волатильность выше.

⚠️ Валюты-аутсайдеры (TRY, ARS, EGP, UAH) показывают хронические девальвации и глубокие просадки — их следует избегать в долгосрочных стратегиях.

📌 Выводы для инвестора и аналитика

1. Синтетический СПЗ — идеальный консервативный инструмент на горизонте 3–5 лет. Низкая волатильность, минимальные просадки, положительная доходность и высокие риск-скорректированные показатели делают его отличным бенчмарком для нейтральной позиции.
2. На длительных сроках (10+ лет) СПЗ уступает лидерам (SGD, CNY, CHF), но остаётся надёжным якорем, превосходящим большинство валют.
3. Краткосрочное владение (до года) СПЗ нецелесообразно для получения дохода — доходность околонулевая, но капитал сохраняется лучше, чем у многих высокорисковых активов.
4. Поиск «альфы» — это сознательный выбор валют с лучшими показателями, чем у СПЗ, при условии принятия дополнительного риска. Наши рейтинги помогают этот выбор сделать обоснованно.

➡️ Используйте абсолютные курсы в реальном времени
На сайте abscur.ru ежедневно обновляются графики абсолютных курсов 45 валют. Вы можете сравнить любую пару, оценить текущую доходность и волатильность, а также повторить описанный анализ самостоятельно — все исходные данные и код доступны на Kaggle.

📚 Дополнительные материалы

• График абсолютного курса доллара США
• График абсолютного курса евро
• Интерактивные графики парных курсов
• ETL-движок абсолютных курсов (abscur2)

Граф абсолютных и парных курсов валют (данные на 2026-05-03)

Ключевые слова: абсолютные курсы валют, граф валют, ошибка восстановления, парные курсы, визуализация, NetworkX, abscur.ru

В рамках проекта «Абсолютные валютные курсы» мы построили направленный граф, наглядно демонстрирующий связь между абсолютными значениями валют (узлы) и рыночными парными курсами (рёбра). Граф создан на основе последних данных источника abscur2 (дата фиксации — 2026-05-03).
Ниже — визуализация, формула перехода от абсолютных курсов к парным и таблица точности восстановления (ошибка Δ).

📊 Визуализация графа

Узлы: 45 валют, подпись — тикер и абсолютный курс в условных единицах.
Рёбра: только те пары (85 штук), для которых обе валюты есть в таблице абсолютных курсов. Направление соответствует порядку в тикере (например, EUR → USD).

Рис. 1. Направленный граф валютных связей

📐 Формула связи абсолютных и парных курсов

Теоретический парный курс выводится из абсолютных через простое отношение:

Парный курс₍теор₎(A/B) = Абсолютный курс(A) / Абсолютный курс(B)

Реальный биржевой курс может отличаться на величину Δ (погрешность восстановления):

Парный курс₍рынок₎(A/B) = Абсолютный курс(A) / Абсолютный курс(B) + Δ

Значения Δ для каждой пары приведены в таблице ниже. Чем меньше |Δ|, тем согласованнее абсолютные курсы двух валют.

📋 Таблица ошибок восстановления

Таблица включает все 85 валютных пар, для которых удалось вычислить теоретический курс. Ошибка выражена в абсолютных единицах и процентах от рыночного курса. Процент округлён до двух знаков.

Тикер пары	Парный курс (рынок)	Базовая валюта	Абс. курс базы	Котир. валюта	Абс. курс котировки	Теор. парный курс	Абс. ошибка	Ошибка, %
AUDHKD	5.642600	AUD	15.763747	HKD	2.793990	5.642019	0.000581	0.01
AUDJPY	113.165001	AUD	15.763747	JPY	0.139108	113.319977	0.154977	0.14
EURUSD	1.172333	EUR	25.635676	USD	21.868568	1.172261	0.000072	0.01
USDJPY	157.033005	USD	21.868568	JPY	0.139108	157.205368	0.172363	0.11
JPYSEK	0.058190	JPY	0.139108	SEK	2.376501	0.058535	0.000345	0.59
NZDSEK	5.453000	NZD	12.925023	SEK	2.376501	5.438678	0.014322	0.26

Полная версия таблицы (85 строк) доступна в Kaggle-тетрадке, а также может быть скачана в CSV-формате по запросу.

🔍 Анализ ошибок восстановления

• Общая точность: Максимальная относительная ошибка – 0.59% (пара JPY/SEK). Большинство ошибок <0.15%.
• Нулевые ошибки: Наблюдаются для пар с фиксированными курсами (например, USD/AED, USD/SAR) и некоторых экзотических валют – это следствие калибровки абсолютных значений.
• Наибольшие отклонения: JPY/SEK, JPY/HKD, NZD/SEK, USD/NOK. Скорее всего, связано с повышенной волатильностью этих инструментов.
• Несимметричность: Ошибка для USD/NOK (0.21%) и EUR/NOK (0.10%) различается – абсолютная шкала несёт в себе остаточный дисбаланс, который распределяется по системе уравнений.

Практический вывод: Модель абсолютных курсов обеспечивает восстановление любого парного курса с погрешностью менее 0.6%, что делает её пригодной для аналитики, оценки кросс-курсов и предварительного арбитражного скрининга.

📌 Заключение

Построенный граф и таблица ошибок подтверждают, что абсолютные валютные курсы – не абстракция, а эмпирически измеримая самосогласованная система координат. Рыночные парные котировки с высокой точностью следуют отношению абсолютных значений, а отклонения Δ не превышают долей процента.

Для интерактивной работы:

• Клик по тикеру пары в таблице → страница с детальным расчётом для этой пары.
• Клик по валюте → страница с абсолютным курсом и графиком динамики.

Проект продолжает развиваться: в ближайшее время будут опубликованы временные ряды абсолютных курсов и интерактивная версия графа.

Ссылка на исследовательскую тетрадку (Kaggle): abscur2-abs-currency-graph
Главный сайт проекта: abscur.ru

🔍 Очистка исторических данных: как мы нашли и устранили артефакты в валютных рядах

Квантовый анализ временных рядов | Метод бэк‑нормализации с округлением до степени 10

📌 Проблема: рывки на порядки в котировках

При анализе долгосрочных исторических данных (с 1996 года) для 85 валютных пар проекта Abscur мы обнаружили аномалии: в некоторые дни цена закрытия изменялась в 100 и более раз. Это не могло быть следствием реальных рыночных движений, так как даже при гиперинфляции дневные изменения редко превышают 50%. Пример — пара JPY/SEK (японская иена / шведская крона) в 2016–2017 годах демонстрировала вертикальные «ступеньки» с коэффициентами 0,01 и 100. Такие скачки делают любой статистический анализ (корреляции, волатильность, расчет абсолютных курсов) бессмысленным.

Рис.1. Исходный ряд JPY/SEK с разрывами (слева) и после нормализации (справа). Логарифмическая доходность до/после.

🧠 Природа артефактов: смена базы котировок

Поставщики финансовых данных (Yahoo Finance, AlphaVantage) иногда меняют масштаб представления валютной пары: вместо прямой котировки (1 JPY = 0,058 SEK) используют 100 JPY как единицу (5,8 SEK). При склейке таких рядов возникают скачки в 100 раз. Также возможна подмена прямой и обратной котировки. В нашем наборе данных артефакты обнаружены не только в JPY/SEK, но и в 11 других парах, преимущественно с экзотическими валютами (колумбийское песо, вьетнамский донг, пакистанская рупия и др.).

⚙️ Метод обнаружения и нормализации

Для каждой пары вычислялась логарифмическая доходность:

r(t) = ln(Close(t) / Close(t-1))

Дни с |r(t)| > 1,5 признавались кандидатами. Затем для каждого такого дня определялся коэффициент k = Close(t)/Close(t-1), округлялся до ближайшей степени 10 (10^round(log10(k))) и выполнялась бэк‑нормализация (от настоящего к прошлому): все цены до даты скачка умножались на округлённый коэффициент. Это сшивает ряд, устраняя ложную доходность, но сохраняя реальную динамику.

Алгоритм реализован в ETL-тетрадке abscur2, а отдельный ноутбук currency-jump-detection позволяет визуализировать процесс.

📊 Результаты скрининга 85 пар

После применения метода из 85 пар нормализация потребовалась для 12. Общее количество устранённых скачков — 74. Ниже приведена таблица пар с артефактами и итоговая статистика логарифмической доходности после очистки (нормальный диапазон для валют — до ±0,7).

Пара	Кол-во артефактов	min log_return	max log_return
CHFHKD	2	-0.0916	0.1749
GBPRUB	4	-0.4235	0.4278
USDPKR	6	-0.6939	0.6912
USDRUB	4	-0.6511	0.6468
USDIDR	4	-0.2195	0.2122
USDCOP	18	-0.6612	0.6535
USDISK	7	-0.6092	0.7369
USDTWD	4	-0.4848	0.5137
USDCLP	4	-0.2833	0.2833
JPYSEK	5	-0.0890	0.0677
USDVND	14	-0.4220	0.4214
CHFAUD	2	-0.0955	0.1664

💡 Значение для поиска «Альфы»

«Чистые» временные ряды — фундамент любой количественной стратегии. Теперь мы можем с уверенностью рассчитывать абсолютные курсы, корреляции и скользящие волатильности без искажений, вызванных техническими артефактами. Это открывает дорогу к созданию динамических портфелей с контролируемой просадкой — именно то, что мы называем «скрытой альфой» на валютном рынке.

В следующих публикациях мы применим очищенные данные к методу главных компонент (PCA) и построим карту скрытых факторов, управляющих глобальными валютными потоками.

📁 Где взять данные и код?

• Итоговый файл с нормализованными парными курсами: Kaggle — abscur2 / pairs_close.csv
• Алгоритм обнаружения и нормализации: Kaggle — currency-jump-detection
• Интерактивные графики всех валютных пар: abscur.ru — страница мониторинга

Подписывайтесь на обновления проекта в Telegram и VK. Ежедневные расчёты абсолютных курсов — ваш компас в мире валют.

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.