что такое квант товара
Что такое квант поставки?
Судя по всему это минимальная стандартная партия товара, отправляемая данным путем. В общем, это может варьироваться от мешка муки до вагона. Все это зависит от технологии расфасовки, отгрузки и транспортировки.
Как я поняла, квант поставки это неделимое количество товара, которую принято считать неделимой единицей. Например, в упаковке 12 пачек чая и делить их нельзя. Мы можем купить (заказать) количество товара, делимый на 12, но никак не сможем заказать например 10 пачек чая. То есть мы можем заказывать по упаковке, в которой 12 пачек. Вот эти 12 пачек чая и будет считаться квантом поставки.
А то еще бы писали «атом поставки» или «электрон перевозки».
Частицу квант нельзя разделить, она может быть только единой, не распадается на более мелкие части.
Так и квант поставки назван по аналогии с настоящей частицей. Это неделимое количество товара, которое могут поставить в транспортном коробе. То есть меньше этого количества заказать не получится, такую поставку оформлять не станут.
Стагфляция- это сочетание эконимического спада, кризиса и депрессии ( стагнации ) в экономике с ростом цен ( инфляцией). Стагнация является новым явлением, оно используется в макроэкономике. Ее появление обьяснят политикой монополий, которые поддерживают высокий уровень цен в период кризисов, а также антикризисные мероприятия, которые проводятся непосредственно государством.
Убьет ли квантовая торговля обычную
Алгоритмическая торговля — не шаманство, а стратегия, основанная на научном подходе и требующая больших финансовых вложений. Именно это сдерживает ее проникновение в России.
В самом широком смысле слова алгоритмическая торговля — это торговля, которая осуществляется «не руками», а с помощью заранее заданных алгоритмов. Иными словами, сделки совершает не трейдер, а программа. На Западе писать торговые программы начали почти 50 лет назад, и там есть своя солидная история алгоритмической торговли. Приведем лишь один факт для понимания масштабов темы: на американских биржах сегодня до 80% всех объемов торгов совершают роботы. По оценкам Barclays, 29% средств, переведенных в хедж-фонды мира за последние семь лет, направлены в стратегии количественного инвестирования. В прошлом году сразу 54% инвесторов отдали предпочтение именно количественным стратегиям.
Означает ли это скорый закат трейдинга, каким мы его знаем? Нет.
Во-первых, несмотря на самое широкое распространение роботов, количество частных трейдеров, желающих открыть свой счет у брокера, не уменьшается.
Во-вторых, несмотря на зрелость биржевых рынков, они не перестают преподносить сюрпризы даже для видавших виды гуру инвестирования и торговли. Наверняка все — хотя бы краем уха — слышали или читали размышления экономистов, особенно нобелевских лауреатов, о «новой нормальности». Речь идет о беспрецедентных в истории мировых финансов программах по поддержке рынков — так называемых программах количественного смягчения. Они были запущены после памятного кризиса 2008 года и еще продолжаются усилиями Европейского ЦБ и Банка Японии. Масштабный выкуп различных активов на балансы регуляторов радикально изменил рынки (критики используют слово «испортил») и ценообразование на активы.
Кроме того, в прошлом году появился новый класс активов, который уже получил официальную «биржевую» прописку, — так называемые криптовалюты. Все это означает новые вызовы для тех, кто пишет алгоритмы.
В России — в силу молодости рынка — под алгоритмической торговлей понимаются очень разные по природе своей стратегии. Так, часто под алготрейдингом подразумеваются программы, которые описывают несколько успешных, но коротких по длительности историй приемлемой положительной доходности. Иными словами, команда управляющих, получив доходность на отрезке в два-три года, программирует использованную стратегию в надежде на повторение успеха. К алгоритмической торговле относят и арбитражную торговлю, основанную на разнице цен на один и тот же актив на разных торговых площадках и разных по стоимости инструментах на этот актив. Наконец, к алготрейдингу часто причисляют высокочастотную торговлю.
Если первая стратегия имеет определенные перспективы развития, то высокочастотная торговля уже не столь популярна: постоянное развитие компьютерных мощностей приводит к росту себестоимости процесса (соревнование идет на уровне десятков наносекунд) и падению прибыли. Что касается арбитража, то этот рынок имеет конечную емкость, и крупные игроки, отрабатывая разницу цен, также вынуждены искать новые сегменты, гораздо менее доходные, чем те, на которых они зарабатывали десять лет назад.
Что же остается? Остаются количественные (квантовые) методы инвестирования, основанные на предиктивной аналитике. Такой аналитикой занимаются профессиональные математики, закончившие мехмат, физмат или физтех и часто не знакомые с особенностями биржевого дела. Это не плохо и не хорошо — просто это новое направление развития биржевой торговли. Специфическое. Не Святой Грааль, не печатный станок, но расчет вероятности того или иного движения цены.
Итак, математики (или физики) берут данные по конкретному активу за длинный промежуток времени, делают усреднение с поправкой на текущие реалии и выдают прогноз, куда пойдет цена — вверх или вниз.
Достоинством такой стратегии является относительно высокий коэффициент Шарпа. Говоря по-простому, чем выше коэффициент Шарпа, тем меньше рисков инвестор берет на себя, чтобы заработать одну и ту же доходность. У многих квантовых фондов коэффициент Шарпа выше 1, в то время как по индексу S&P 500 он ниже 0,7.
К недостаткам, или, точнее сказать, к существенным условиям для успеха, стоит отнести следующее. Во-первых, необходима высокая ликвидность рынков — именно поэтому стратегии работают преимущественно на развитых рынках. Во-вторых, нужно оперировать как можно большим количеством инструментов. И здесь опять-таки безальтернативными являются развитые рынки. В-третьих, большое количество инструментов подразумевает вероятность найти среди них активы, которые двигаются не синхронно, а желательно в противофазе. Наконец, необходимым условием является волатильность. Чем больше здорового страха на рынках — того, что измеряется индексом VIX, — тем лучше.
Именно поэтому 2013 год называют «годом проклятия алгоритмистов», так как не было возможности зарабатывать из-за отсутствия волатильности. Большинство квантовых фондов в тот год показали убыток. На результаты работы «квантов» лучше всего смотреть за период 5—10 лет. Лучшие из них показывают годовую доходность на уровне 35—40% в долларах США.
В 2012—2017 годах средняя доходность квантовых фондов составила 5,1% годовых, в то время как хедж-фонды за тот же период смогли показать результат 4,3% годовых. Конечно же, среди «квантов» есть свои звезды — фонды под управлением Renaissance Technologies, Citadel или TGS Managemen. Так, средняя доходность по стратегиям Renaissance Technologies за последние три десятка лет составила 40%. Однако не надо думать, что так у всех, ведь даже звезды иногда подолгу «сидят» в значительных убытках.
Например, в 1998 году обанкротился фонд Long-Term Capital Management, который использовал алгоритмические модели, разработанные двумя нобелевскими лауреатами. А кризис 2007 года оказался не под силу многим квантовым фондам. В январе 2015 года резкий скачок курса швейцарского франка привел к убытку (месячному) в 12% самого известного, пожалуй, алгоритмического хедж-фонда Two Sigma Investments.
Итак, квантовые методы работают, и это не «тибетская медицина», как пытаются представить злые языки. Но квантовые фонды предназначены исключительно для квалифицированных инвесторов, которые «покупают» квантовые стратегии на 5—10% от инвестиционного портфеля.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции
Как сделать заказ поставщику. Формула заказа и автозаказа.
Содержание
Как магазин может сделать заказ поставщику
Мы приходим с вами в магазин и видим, как стройным рядом стоит продукция всех видов и наименований. Проходят толпы покупателей и, похоже, сметают их все на своем пути, а они вновь и вновь появляются на полках.
Как розничные сети осуществляют расчет заказа и обеспечивают постоянное присутствие товара на полке? Своим опытом и секретами поделились директора магазинов крупнейших торговых сетей.
Автозаказ и другие возможности сделать заказа поставщику:
* Автозаказ и его особенности
Торговые сети стремятся к автоматизации и сокращению ручных заказов. Автозаказ – это автоматизированная система расчета заказа, основанная на анализе прошлых продаж.
Автозаказ позволяет минимизировать человеческий фактор – формируя заказ поставщику основываясь на аналитике продаж, а не своих личных предпочтениях. Человек склонен делить товары на плохие и хорошие. Не всегда оценивая, что плохой товар, по его мнению, нравиться другим и пользуется хорошим спросом.
Все мы субъективны. Автозаказ не имеет личных предпочтений, а основывается только на формуле заказа.
А если вспомнить, про поставщиков, которые пытаются продвинуть свой товар на полки магазина. При ручных заказах поставщик может стимулировать сотрудников в магазине на увеличение поставок своего товара, расширение выкладки. Но договориться становиться сложнее при работе через автозаказ.
Расчет заказа начинается с подготовки данных в магазине
Для того, чтобы сделать корректный заказ поставщику необходимо обеспечить корректные данные в системе. Возможно сколько угодно анализировать прошлые периоды, но если они искажены, то результат будет бесполезен. Давайте рассмотрим, как пошагово скорректировать данные чтобы сделать заказ товара.
Обеспечивать корректные и своевременные данные по остаткам в магазине
1.1. Адаптировать виртуальные остатки.
Виртуальные остатки – товар числится в системе с остатками, но на самом деле он отсутствует. Возникают в случае пересортицы товара (вместо одного товара продали другой); некорректной приемки товара; недопоставок (в программе зафиксировано большее количество товаров, чем поставлено)
1.2. Скорректировать отрицательны остатки.
Отрицательные остатки возникают если товар продан, но его НЕ было на остатках. Это происходит, когда:
Реализация отсутствующего товара приводит к отрицательным остаткам. Автозаказ воспринимает отрицательные остатки как наличие товара и не формирует заказ поставщику.
1.3. Совершать списания и отражать их в системе. 
Если товар не соответствует качеству (помята упаковка, брак и другое) требуется произвести списание. Иначе на остатках будет присутствовать товар, продать который невозможно.
1.4. Отражать результаты по актам расхождений с поставщиками (возвраты).
Если с поставщиком существует договоренность о возврате товара. Например, испорченный продукт, бракованный или ненадлежащего качества. Такой товар числиться на остатках супермаркета, но продан быть не может. В результате товар не заказывают, считая, что он в наличии.
“Выкалывание” – исключаем дни продаж не связанных с системными изменениями спроса.
Контроль выкладки согласно планограмме
Учитывать ожидаемое изменение спроса
Если прогнозируются значительные перемены спроса, нужно скорректировать расчет заказа. Например, увеличение трафика с началом Чемпионата Мира по футболу, канун праздников, начала дачного периода и другое. Заказ корректируется коэффициентом сезонности.
Корректное ведение промо акций
Формула заказа. Как пошагово сделать заказ поставщику
График поставок
Формирование заказа начинается с графика поставок от поставщиков. Каждая позиция заказывается в определенный период.
Например, “Молоко Домик в деревне” можно заказать в понедельник и среду до 16 часов. Таким образом, мы оставляем только те товары, которые доступны к заказу на текущую дату.
Выкладка
Это минимальное количество товара, которое должно присутствовать в торговой точке. Количество единиц для выкладки определяет отдел мерчендайзинга, прописывая, где и что требуется выставить и в каком количестве “фейсов”. Любое изменение выкладки необходимо учитываться при заказе поставщику.
Средние продажи в день
Определяем сколько штук продается в сутки. Рассчитываем среднюю реализацию за последние 14 дней — сумма всех продаж деленное на количество дней. Исключаем все даты, в которых потребление превышало обычный уровень. Это могут быть периоды промо, распродаж или других акций. В результате, формула учитывает только регулярный спрос.
Прогнозируемые продажи в день
Теперь мы понимаем, какое количество товаров реализуется в сутки (регулярный спрос). Но спрос постоянно меняется под воздействием внешней и внутренней среды.
Например, праздники, начала сезона или географическая особенность (начало дачного периода). Следовательно, корректируем регулярные продажи с учетом планируемых перемен используя коэффициент сезонности. Формула прогнозируемых продаж:
Страховой запас товара
Зная сколько, планируется реализовать в день мы рассчитываем страховой запас. Он обеспечит полноценные продажи до следующей поставки. Например, делаем заказ поставщику в понедельник. Согласно графику поставок, товар придет через два дня – в среду. Следовательно, страховой запас рассчитывается от среды текущей недели по среду следующей недели.
В результате, в магазине обязательно наличие выкладки плюс прогнозируемого объема продаж до следующей поставки. Формула страхового запаса:
Остатки товара на дату поставки
Поставка осуществляется через несколько дней после заказа. Поэтому, нам требуется учесть сколько товара останется в дань поставки. Для этого рассчитываем: сколько товаров продастся за эти дни и какой остаток по товару будет на дату поставки.
Из текущих остатков вычитаем среднедневные продажи за период. Если срок поставки товара в среду, то снижаем текущий остаток на два предстоящих дня. 
Формула заказа поставщику
Наконец, мы определили какое количество товара будет реализовано между поставками – страховой запас. Кроме того, мы понимаем какое количество останется в день поставки и можем рассчитать какое количество нам нужно для заказа поставщику
Квант на поставку
Квант на поставку – это неделимое количество. Например, заказываем молоко в коробке по 12 штук. Мы не можем заказать половину коробки или отдельно пачку. Заказ поставщику формируется с учетом кванта поставки и округляется до целого числа.
Расчет заказа поставщику на примере.
Фильтруем поставщиков, принимающих заказы в текущую дату. 
Определяем количество позиций для выкладки. Например, минимальная выкладка составляет 4 шт. (“фейса”). Перестановка выкладки не планируется. 
Рассчитываем среднедневные продажи. Возьмем реализацию за 3 недели. В течении, этого периода были промо и распродажа, которые необходимо исключить. По остальному периоду рассчитываем средние продажи. Следовательно, получаем 2 шт. в сутки.
Кроме того, мы делаем заказ накануне праздников и, следовательно, планируется сезонное увеличение на 50%. Поэтому среднедневные продажи увеличиваем на коэффициент сезонности. С учетом увеличения прогноз реализации составит 3 шт. 
Определяем страховой запас между поставками. Будем считать, что поставка осуществляется по средам. Следовательно, между поставками 7 суток (со среды по среду). Таким образом, для расчета страхового запаса прогнозируемый объем 3 штуки умножаем на 7 дней и добавляем 4 штуки для выкладки.
Наконец определяем какое количество продукции будет на остатках к сроку поставке. Заказ осуществляется по понедельникам – за двое суток до поставки. Предположим в понедельник у нас на остатках 12 штук. Среднедневные продажи в ближайший период составят по 2 шт (если канун праздников еще не оказывает влияние). Следовательно, в среду у нас на остатках будет 8 шт.
Получается, мы рассчитали какое количество продукции нам требуется между поставками, какое количество будет на остатках поставки и можем рассчитать заказ поставщику.
Рассчитываем количество товара с учетом кванта. Получается 5,67 коробок. Округляем до целого числа и заказываем 6 коробок по 3 штуки в коробке – 18 штук.
Секреты директора – как обеспечить необходимое количество товара в магазине.
Заказ – это баланс между продажами и списанием.
Если от поставки к поставке остаток товара не хватает на выкладку, то нужно увеличивать заказ поставщику. Потому что, если выкладка товара нарушена, то продажи снижаются.
Например, у нас обычная выкладка 4 “фейса”, но уже после обеда полка стоит полупустая. Чтобы увеличить продажи мы заказываем большее количество при следующей закупке. Увеличиваем до тех пор, пока не начнутся списания. Заказ поставщику должен быть на гране максимального объема и минимальных списаний. Для контроля наличия используется показатель доступности.
Частые заказы – меньшие списания.
Сегодня покупатель уже знает слишком много. Ему известны секреты выкладки, знакомы правила мерчендайзинга. Сегодня уже никого не удивишь, что товары с наиболее свежими сроками выставляются на полку в самый конец, а с самыми близкими сроками годности будут стоять в первом рядом. И в результате, покупатель делает небольшое усилие и достает самый дальний товар с полки. И что остается в магазине? В результате, продукт, который необходимо было реализовать первым списывается из-за подходящих сроков годности.
Все это возникает из-за недоверия покупателя к розничной сети. Лишь один раз продав что-то с подходящими сроками годности, можно разрушить лояльность покупателя. Решение может быть только одно – покупателю нужно знать, что в магазине нет просрочки и всё всегда свежее. Похоже, только тогда у него не будет потребности тянуться в дальние углы полок.
Обеспечить это возможно максимально частыми поставками. Если у товара короткие сроки годности – охлажденная продукция, фермерские продукты, фрукты и овощи, то поставка может осуществляться ежедневно.
Как обмануть автозаказ?
Обмануть? Автозаказа, в нем столько плюсов, зачем же это нужно?
Но не нужно забывать, что это автоматизированная система не может быть идеальной. Это программа с запрограммированной логикой, которая не может учитывать все факторы. В то время, как автозаказ заказывает все товары согласно матрице, есть продукт, который не продается в магазине.
Товар закупаются ➔ дожидается окончания срока годности ➔ списываются ➔ опять закупается и круг повторяется. Или продукция очень плохо продается и по ней делают Markdown (уценку). Продажи увеличиваются, и система может рассчитать на основе этих продаж будущую поставку.
Для того, чтобы не заказывать какую-то позицию на поставку, эту позицию оставляют с отрицательными остатками. Даже если товар прописанная в обязательной матрице магазина его могут специально держать с отрицательными остатками и не заказывать.
Снижаем заказы после промо акций
Промо акций с глубокими скидками снижают продажи после его проведения. Снижение продаж возможно из-за того, что продукцию закупили впрок или из-за ощущения насыщенности у покупателя. Кроме того, снижение продаж возможно как по продуктам участвующему в акции, так и по всей категории. Для того, чтобы выровнять продажи после промо нужно сократить заказ поставщику.
Чем более скоропортящийся продукт тем на более короткий период. Например, акция по оливковому маслу может снизить продажи после промо на несколько недель. В отличии от форели, которая может снизить продажи на несколько дней.
Матрица факторов
Прежде всего, чтобы контролировать причины колебаний товарооборота ответственному за заказ поставщику необходимо вести матрицу влияющих факторов. Это календарь с указанием всех важных событий и факторов влияющих на продажи.
Например, пасха ежегодно проходит в разные периоды, расположение рядом с фитнес-центром увеличивает продажи здорового питания весной, дачный сезон, выпускной, последний звонок и т.д. В каждой торговой точке может быть своя матрица факторов со своими географическими особенностями.