Привет. :) Я бы вообще не смотрел на динамику и теханализ. А глянул долговременные тренды, лет за 20. Грубо прикинуть какова грязная/чистая, прибыль компаний в сравнении со средней исторической за 20 лет. Насколько переоценены/недооценеы акции сейчас, в сравнении со средним историческим уровнем.

Это не дает ответа пойдет вверх или вниз в краткосрочной перспективе, но позволяет примерно прикинуть где рынок находится сейчас и каковы перспективы в след год, три, пять.

22022022, 

Мне теханализ видится как алгоритм который должен включать в себя выбор «оптимального индикатора» либо говорить когда может/неможет предказать (достоверность) :). Т.е. это единый алгоритм который говорит что будет завтра (хотя внутри он может быть сделан как несколько индикаторов и алгоритм выбора который из них выбрать в данный момент).


фундаментальный анализ да, из причинно следственного (Бафет, Гринблат) в поиск исторических корреляций :).

Интересней собрать основные высказывания за 20 лет и насколько они оказались близки к реальности. Оценить степень доверия к «высказываниям».

Alex Under, конечно, только не на биржу а в бетон :)

Все деньги ушли в бетон походу

Яков Юрников, 400-500 было года 4 назад. Но с тех пор мне кажется ИТ несколько просело…

К слову про GMKN это основной поставщик палладия, который сейчас низкий, но имеет исторически корреляцию с золотом. И чем ниже GMKN падает, тем интересней становится.

~3% движения, это же шум просто. Я не к тому что эти акции хороший выбор, а что такое движение не показательно.

Главком Главком, я вижу это как георазведку золотых залежей. Ходишь по горам и копаешь в разных местах. И хорошо когда лопата удобная, потому что копать приходится много.

А. Г., я посмотрел ваш другой комментарий — для алготрейдинга лучше то что вы хорошо знаете, особенно если вы знаете Net — это универсальный, быстрый, удобный, современный язык, отличный вариант (особенно если к нему есть такие математические пакеты где есть все что нужно), лучшего искать не надо. И на нем огромное число библиотек и коннекторов, можно сделать что угодно и подключиться к чему угодно.

А. Г., для быстрой алготорговли julia не лучший вариант. Для этого нужны языки  с предсказуемой скоростью вычислений и отстутствием задержек или вообще soft realtime. Net/Java/C или экзотика как Nim.

Julia сделана для максимальной скорости потоковых вычислений и непредсказуема, она в любой момент может запустить оптимизатор и замереть на доли секунды, что в алготрейдинге нежелательно.

myaucha, ага :)

Op_Man💰, скажем так… мне с Julia приятней, легче и быстрей работать. Быстрее в смысле не только вычисления, но и продуктивность, перевести идею в код тоже быстрее.

А. Г., я просмотрел список, по моему есть все, как все стандартные вещи optimisation, solvers, распределения, PCA, KDE и т.п. так и экзотика ворде Automatic differentiation.

Op_Man💰, например фиттинг GARCH подобных MLE моделей заметно быстрее.

Да, на питоне можно использовать специальные библиотеки, и будет скорость C, поскольку по сути питон это надстройка над C математическими библиотеками которые реально и выполняют вычисления. Но зачем придумывать что то, какие то специаьные библиотеки когда есть то что просто работает?

И мне нравится более компактный, простой и приятный вид вычислений.  Вместо нагромождения разных префиксов np.xxx и т.п. Нормальные и единообразные названия для функций и т.п.

22022022, да. Не факт что эксперименты дадут больше денег чем рынок, но могут сохранить.

Scalper Scalper, именно, уточню: перестал работать не принцип Грема и Бафыета. Перестали работать корреляции (как P/E ratio) которые исторически совпадали с Гремом и Баффетом и которые многие годы использовались как прокси индикаторы оценки Грема Баффета..

Принцип Грема и Баффета основан не на корреляции, а на причинно следственной связи, анализе финотчетности и оценки стоимости компании. Он работает по прежнему.

Scalper Scalper, есть две задачи —

1 играть в ноль, менять структуру прибыли на нужную тебе, имея арифметич мат ожидание прибыли то же что и рынок. Я решаю восновном эту задачу.

2 обойти рынок, повысить срежнее ожид прибыли выше чем рынок. Рынок игра с нулевой суммой. Недостаточно сделать модель лучше чем у среднего участника рынка. Нужно сделать модель сравнимую с топовыми игроками рынка и конкурируя с ними забрать часть их добычи. Это сложно и маловероятно.

Либо можно попытаться играть в областях рынка слишком мелких и не интересных топовым игрокам, это более реально. Долгие сроки, неликвидные и сложно предсказуемые инструменты, анализ запутанной финотчетности — то что фондам типа Медальена не интересно.

Scalper Scalper, содержит ли исторические цены информацию о будущих ценах? Да, некую информацию содержат.

Достаточно ли этой информации чтобы обойти рынок? Нет, не достаточно. У очень многих такие модели.

Можно ли эту информацию использовать для принятия решений? Например чтобы выбрать более или меннее волатильные портфели? Или чтобы изменить структуру прибыли на нужную тебе? Да можно. Можно пустить часть прибыли на пут опционы, и профиль убытков и прибылей поменяется. Прошлая цена позволяет получить эту информацию в формальном численном виде.

Различаются ли модели предсказаний? Да, одни лучше, другие хуже. Они не дадут преимущества на рынке, но плохая модель может привести к неожиданным сюрпризам и ошибкам в расчетах которые на нее полагаются.

Scalper Scalper, тяжелые хвосты (которые также имеют подклассы) и черные лебеди это разного класса события. EVT и Талеб их явно различяет.

Рынок про них знает и учитывает тяжелые хвосты, цены опционов их учитывают, недооцененных опционов нет.

Учитывать их нужно поскольку они меняют расчеты, например распред ошибки для фиттингов и регрессий нужно будет использовать не нормальное. Иначе регрессия будет перекошенной. Ну и много еще где проявляются