квартал: +21,27%
детали

Грамотное усреднение это когда постепенно набрав позицию на весь капитал вы начинаете немного волноваться, дойдя до 1-го плеча нервничаете, на втором плече начинается паника. 

Самоубийство это усреднение до 3-го плеча и выше, когда убыток по усредненной сделке превышает 3% от капитала.

Грамотно усредняются все — арбитражеры, скальперы, долгосрочные инвесторы.

Тот кто этого еще не делает (грамотно делает), тот лузер и не чемпион.

P.S. 
Благодарственные письма шлем в личку. Материальные дары возлагаем, непосредственно к ногам автора. Аллилуйя, чемпионы!

 

Десятки тысяч людей с умным лицом ежедневно гадают — вверх или вниз. Муравьи принимают в разы более сложные решения во время своей работы. 

Не позорьтесь — отдайте в ДУ.

P.S.
Самое интересное, что одни одноклеточные читают других одноклеточных, тем самым создавая иллюзию многоклеточности.

источник журнал F&O

«Кто трижды смело предсказывал погоду и имел успех, тот в глубине души немного верит в свой пророческий дар. Мы охотно допускаем загадочное и иррациональное, если оно льстит нашей самооценке.» 

— Ницше 

Всем известна гипотеза, по которой движение цены на графике является не более, чем хаотичным блужданием. Большинство трейдеров с ней, конечно, не согласны. Одни просто потому, что надеются на лучшее — надо же во что-то верить. Другие потому, что в совершенстве овладели искусством штамповки переподогнанных граалей и по этой причине искренне заблуждаются. 

На самом деле, чем тщательнее исследуется рынок, тем больше поводов для грусти. Если взять любой кусок данных конечной длины, то несложно подобрать факторы и построить модель, которая какую-то часть цены объясняет, уменьшает дисперсию. Однако должно быть понятно, что просто взять данные и построить по ним модель — это не решение задачи. Это подгонка под данные. 

Любой фактор взятый с потолка даст какую-то корреляцию с изменениями цены, не бывает факторов с нулевой корреляцией. Казалось бы — насочиняй кучу факторов, сложи всех в модель — и вот оно, счастье. 

В суровой реальности оказывается, что подавляющее большинство факторов уменьшают дисперсию на тренировочных данных, но увеличивает ее на тестовых. То есть ничего не объясняют, а просто мешаются. Каждый фактор в модели должен пройти какую-то дополнительную проверку, например кросс-валидацию. Ну или ее варианты для чайников — out-of-sample, форвардное тестирование, хоть что-нибудь. Если прошел — тогда да, фактор можно положить в модель, иначе — в мусор. И вот тут оказывается, что почти все идет в мусор, а на том. что не идет, грааля с супердоходностью не построить. И начинают в голову лезть гипотезы случайного блуждания. 

( Читать дальше )