Про Алёнку капитал я слышал уже давно, но поводов познакомиться ближе у меня почему‑то никогда не было. Основателя проекта Элвиса Марламова видел только на Ютубе. А уж вживую увидел его совсем недавно — несколько месяцев назад на конференции Смартлаба издалека и лично мы до сих пор не знакомы.

При этом всегда почему‑то думал что Алёнка — это такие южные расслабленные инвесторы где‑нибудь поближе к Сочи: море, солнце, жизнь удалась.

Когда я участвовал в их ежеквартальном конкурсе статей и выиграл только со второго раза (первая попытка провалилась, но я не сдался), то при получении большой коробки с призами я был очень удивлён увидев адрес Красноярский край, г. Красноярск. Оказалось, это не курортные рантье, а суровые сибиряки.

Но обо всём по порядку. Расскажу, как я вообще туда попал, зачем бегал по этажам конференции и почему в итоге отказался от французского коньяка.

Как я вообще написал в «Алёнку»

Летом 2025 года у меня уже был довольно большой опыт публикаций: Т⁠—⁠Ж, Хабр, Смартлаб, я писал про автоматизацию, инвестиции и умные дома. И в какой‑то момент, изучая сайт Alёnka Capital (раньше я туда заходил, но подписчиком никогда не был), наткнулся на раздел блогов.

Недавно я пробовал машинное обучение на Московской бирже, пытаясь найти полезные признаки и при этом опираясь в поисках этих признаков на советы ИИ ассистентов, а поиск самого алгоритма переложил на ML.

Технически всё заработало, но уже после экспериментов я понял что есть один нюанс — все ИИ помощники энциклопедически умны и знают абсолютно все алгоритмы и подходы, но у них нет практического опыта и для них все стратегии «на одно лицо». Попытки предсказания цены — это самый очевидный и простой путь, в который ИИ помощник легко уводит пользователя.

Многие в статье про машинное обучение на Московской бирже пришли ко мне с советами или с критикой моего подхода в комментариях, но один человек связался со мной и подсказал, что на рынок можно смотреть совершенно по‑другому. Без угадывания цен, без работы с таймфреймами, опираясь только на цену.

Человека зовут Дмитрий Шалаев. Эта наша совместная с ним статья.

Дмитрий математик, который смотрит на графики не как на картинки, а как на стохастические процессы.

Если интересуетесь искусственным интеллектом, то есть хороший фильм чтобы посмотреть его на выходных. Это документальный фильм, а не какой-то нейромусор. 



The Thinking Game документалка про Google DeepMind, которую снимали пять лет. В центре фильма история Демиса Хассабиса и его команды, которые работали над искусственным общим интеллектом (AGI).

Сначала они обыграли человека-чемпиона мира по игре Go (AlphaGo), а кульминацией стала разработка AlphaFold — это программа на базе искусственного интеллекта, которая выполняет предсказания пространственной структуры белка, что в итоге привело к Нобелевской премии по химии за работу в этой области. 

Фильм бесплатно опубликован на Ютубе.

Он на английском, но если у вас есть Яндекс Браузер, то он умеет делать многолосый перевод английских видео в русский дубляж — по качеству вполне нормально слушать (правда придётся войти в аккаунт Гугла и в аккаунт Яндекса, чтобы схема с автопереводом заработала). 

Или вот нашёл ссылку на rutube, где дорожка это автоперевод на русский.

Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.

Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50. Но из‑за комиссий и спреда подобные блуждания изначально отрицательны — чтобы выйти в плюс надо как минимум покрывать комиссии.

Если говорить о результатах очень кратко, то технически всё работает, но вот финансовый результат на грани безубыточности.

Если Вы только интересуетесь этой темой Вы можете посмотреть какие‑то шаги в моей статье, а если Вы уже опытный разработчик подобных систем, то можете подсказать что‑нибудь в комментариях.

Причём вся эта работа выглядит совершенно не так как показывается в фильмах про уолл‑стрит: фактически это написание скриптов и монотонный запуск и всё происходит полностью локально на компьютере.

Home Assistant позиционирует себя как локальную систему. Но я столкнулся с ситуацией, когда локальная функция (Samba) не работает из-за облачного сбоя. При этом я вообще не использую облако. В статье описываю как обошёл эту проблему за 5 минут, когда за день разобрался в причине.


Мне очень нравится Home Assistant как система управления умным домом, потому что она позволяет не зависеть от облаков и от падений интернета. Это не просто слова — с 2017 года я использую умный дом в обычной двухкомнатной хрущевке, и в основном всё работает. Но это скорее тестовый полигон для меня — я сам там не живу и поэтому очень ценю то что Home Assistant можно настроить один раз и если не обновлять, то несколько лет всё может спокойно проработать. А на этих новогодних каникулах у меня было время и я решил полностью обновить все дополнения и прошивки. Как оказалось зря — паранойя безопасности ломает определение Home Assistant как автономного сервиса, который можно использовать локально.

В первых числах января 2026 решил удаленно обновить все зависимости — за несколько раз всё обновилось, но мне ещё понадобилось включить дополнение Samba share, чтобы из под Windows проверить пару конфигов, которые не хотели работать.

Когда в начале 2025 года я решил писать одну статью в неделю, то просто хотел делиться своими публикациями — то есть писать о том, что интересно в первую очередь мне. И конечно же, не ожидал что к этому будет такое интерес — к тому как я просто навожу порядок в своих делах и финансах.

Вообще было неожиданно что тема бектестинга, локальных серверов и борьбы с Excel соберёт вокруг себя столько единомышленников и спасибо вам за то что вы не просто подписчики, а за то что спорите в комментариях на Смартлабе и Хабре и присылаете правки кода на Гитхабе. 

Этот год показал мне что автоматизация это не про то, что робот делает всю работу за тебя. Автоматизация в первую очередь про свободу свободу заниматься творческими делами — пока твои скрипты работают. 

В 2026 году я желаю вам найти свой грааль и конечно пусть он будет не в секретном индикаторе а в спокойствии, здоровье, ясности ума! 
А уж техническую часть мы с вами наладим! 

Всех с праздником! 🎄

Михаил Шардин

В понедельник в 13:01 мою маму добавили в рабочий чат в Telegram.
Группа называлась точно так же, как клиника, где она проработала больше десяти лет уже будучи на пенсии и из которой уволилась около пяти лет назад.

В чате были знакомые фамилии с реальными фотографиями, а ещё деловой тон, обсуждение «приказов Минцифры», «стажа» и «пенсии». А уже через сорок пять минут этот же чат превратился в поток угроз, оскорблений, фейковых уведомлений о входе в «Госуслуги» и попытку оформить на неё десятки микрозаймов.

Ни один рубль украден не был — но не потому, что схема не работала.

То, что я увидел в этот день, было не просто мошенничеством. Это была тщательно срежиссированная постановка: фальшивые коллеги, заранее подготовленные диалоги, правильная терминология, давление авторитетом и временем. Слово «оцифровка» стало наживкой. «Госуслуги» — оружием. А страх потерять стаж, пенсию и «оказаться вне реестров» — рычагом.

Обычный трейдер смотрит на свечной график, но свеча — это уже тень прошлого, постфактум. Между тем настоящая динамика рождается в глубине торгового стакана — Limit Order Book, где борьба заявок определяет будущий импульс.

Проблема в том, что историю стакана почти нигде не увидеть: розничные терминалы для частных клиентов дают лишь текущую таблицу DOM ( Depth of Market ) и это статичный срез без прошлого.

Чтобы увидеть то, на что обычный трейдер не обращает внимание я собрал инструмент, который превращает исторические данные L2 Order Book (стакан заданной глубиной) и Trades Stream (обезличенные сделки) в тепловые карты и позволяет изучать эволюцию заявок на Московской бирже через браузер с Deep Zoom — плавно, как в Google Maps.

Знаете Bookmap?

Мне недавно порекомендовали книгу Гэри Нордена «Технический анализ и активный трейдер» (Gary Norden — Technical Analysis & The Active Trader) которая разносит в пух и прах идею теханализа. На русском эта книга никогда не издавалась, но мне попал в руки автоперевод. Мысли в книге мне показались необычными. В этой заметке хочу рассказать о них.

Индустрия иллюзий вместо науки

Одна из главных претензий книги к инфобизнесу или к инфоцыганству, построенному вокруг технического анализа. По мнению автора, популярность линий поддержки, «головы и плеч» и скользящих средних объясняется не их эффективностью, а простотой продажи такой идеи. Это визуально красиво и понятно даже новичку. Курсы продают иллюзию контроля и науки там, где в реальности — маркетинг и манипуляция ожиданиями.

Автор особенно критикует бэктесты и результаты на истории. В реальности их уничтожают комиссии, проскальзывания и изменившаяся структура рынка. То, что выглядит как стройная система, на практике превращается в путь к серии маленьких убытков и редких, но разрушительных ошибок.