Многие ее только ради дивов и держат. Нет дивов — перекладываются туда, где есть дивы. От защитных активов ждут предсказуемой доходности.

olslip13, В gemini можно сделать gem-бота с инструкциями проверки кода, большой чек-лист проверки логики, производительности, отказоустойчивости, безопасности, формат в котором выводить ошибки. И кидать ему готовые куски кода. Она 100% найдет ошибки. В antigravity точно также делаю skill что и как проверять, и там уже по всему проекту бот пробегается и ищет уязвимости. Cursor тоже такое должен уметь. ИИ пишет код очень грязно, с кучей костылей, торопится и не особо думает. Из-за этого вроде работает, но по факту легко может оставить разные ключи и пароли в коде, или использует необоснованные магические числа, или переменные не выносит отдельно, или просто делает тестовые модули и забывает их удалить, или некорректно обрабатывает нулевые или аномальные значения, или утечки памяти допускает, и еще кучу других ляпов. В среднем у меня проходит где-то 5 кругов аудита и правок пока аудитора не начнет устраивать код. Альтернатива — qwen хорошо в коде разбирается, найдет что не нашла gemini.

olslip13, я не в cursor делаю, а в antigravity. Быстрая моделька пишет, claude или gemini pro потом проводят жесткий аудит логики и кода и дают список рекомендаций и ошибок. Значимые расчеты 2 разные модели перепроверяют. Интерфейс удобно оптимизировать в stitch.withgoogle.com, потом сразу в cursor скопировать код, разберется что с ним делать.

Отличная работа. Тоже использую Python + Streamlit, даже интерфейс очень похож на ваш, как будто это части одной и той же системы ) Вообще машинное обучение использовал, мои модели говорят что вообще делать нечего в российских акциях, я переключился на американские и постоянно что-то допиливаю для них. Сейчас уже хорошо подсвечивает лучшие бумаги, портфель начал активно расти, никогда не видел такого бодрого роста. Для автоматики не нужен n8n, это все на Python можно писать. Стоит крон задача, скрипт присылает в телеграм сводки по самым важным моментам. Данные беру с yahoo, finviz, stooq, alpha vantage, апи мосбиржи.

AI это инфраструктура, без человека не работает. Можешь посмотреть как Renaissance Technologies обвалились в ковид, и до сих пор не отбили просадку. А они лидеры в ИИ трейдинге. А ARC-AGI показывает, что человек все еще легко справляется с такими задачами, которые ИИ не могут решить.

Есть такое, информационный шум очень размывает внимание. У меня эта проблема решена на уровне автоматики, бот следит за рынком, и раз в сутки присылает отчет по проблемным бумагам и интересным точкам входа. А так раз в неделю смотрю что там с портфелем, алгоритмы уже сами посмотрели все свежие отчеты и пересчитали свои прогнозы. Даже если в каком-то тикере будет просадка, то не страшно, остальные вывезут.

Магическое мышление. Миллиард требует 10 миллионов в месяц, чтобы просто не обесцениться. Это не создание денег, это их стоимость. Если фитнес-центр стоит пустой, он не «притянет» ни копейки, сколько бы нулей ни было вложено в его стены.

Вы используете чужие мнения как костыли для собственной неуверенности. Обычно если прогнозы советчиков не сбываются, то они быстро сливаются, а вот с убытками вам оставаться. Сейчас выбор между медленной смертью от истощения (Магнит) и ярким, но коротким горением за счет сжигания собственного фундамента (X5). Ритейл и так традиционно мало зарабатывает, а сейчас судя по отчетам долги растут, денежный поток отрицательный, рентабельность околонулевая. За дном запросто может быть и второе дно и третье. По графику видно же затяжное падение последние несколько месяцев, которое никакие дивы не компенсируют. Капитал стоит держать в чем-то, что генерирует деньги, и это явно не ритейл. Спекулятивно Окей можно посмотреть, там неплохой тренд роста. Хотя по отчетам это тоже зомби, не для инвестиций.

Михаил Шардин, из того на что обратил внимание:
Ошибка выжившего: Исключены банкроты/делистинги. Обучение на победителях искусственно завышает AUC.
Не учитывается сессионность: 15:00 и 23:00 — разные вселенные волатильности. 100 баров на 1H — это очень долго, микроструктура тонет в макро-шуме.
Перекрытие выборок: Сделки на t и t+1 делят 99% будущих данных. Модель переоценивает одни и те же движения.
Дивгэпы: На рынке РФ они огромны. Без склейки для ML это выглядит как обвал.
Ложная корреляция: Связь акций с RGBI на малых таймфреймах — просто белый шум.
Слепой AUC: Он игнорирует силу движения. 6 ростов на +0.1% и 4 падения на -3.0% дадут AUC>0.5, но депозит обнулится.
BERT избыточен: 252 дня на фолд — 100% переобучение. Вместо LLM для рядов нужны Time-Series модели типа Chronos.
Не учитывается смена режимов: Паттерны боковика 2021-го жестко сольют на тренде 2024-го. Режимы нужно разделять.

Михаил Шардин, да тут больше по делу. Вполне доступно для частных трейдеров. Есть недочеты в методологии, в одном ответе не уместятся.
По своему опыту могу сказать, что не стоит пытаться обучать модель на каких-то конкретных фичах. Можно прогнать весь датасет через тот же catboost и посмотреть, где вообще есть живой значимый сигнал. Например RSI или расстояние до скользящих средних или еще десятки других вариантов, получить сводную таблицу IC, IR и т.д., и более-менее рабочие добавлять в фичи модели. Два слабых сигнала могут суммарно давать хороший, это тоже проверить. И делать связку 2-3 модели. Например одна узко изучает движения, объемы, индикаторы и т.д. и предсказывает движение цены, вторая смотрит широко на рынок, сверяется с индексами, конкурентами в секторе, ключевой ставкой и т.д. и на основе этого делает вывод, с какой вероятностью сбудется прогноз. Если модель на тестах окажется стабильно прибыльной, то наверняка какие-то данные из будущего попали в обучение.

Михаил Шардин, а что мешает частному лицу этим заниматься? Для того чтобы обучить модель на истории не требуется какое-то сверхмощное железо, среднего офисного пк хватит. Тут на смартлабе недавно даже был пример кода, и сейчас любая нейросеть спокойно напишет это. За день можно самостоятельно обучить десятки моделей с разными признаками.

В профессиональной среде (HFT-фонды, кванты) никто не спрашивает совета у чат-бота. ИИ там выглядит иначе:
Это не ChatGPT, а математические модели (градиентный бустинг, нейросети типа Transformer), которые обучаются на миллионах строк данных микроструктуры (Level 2 данные, стакан).
Человек сам создает «признаки» (как тот же индекс концентрации), а ИИ лишь ищет между ними веса.

В посте вы среднее по больнице измерили. В полном исследовании намного больше интересных цифр, и хотя бы по десятилетиям разбили. По факту рыночные режимы меняются гораздо чаще, например в боковике лучше работают контрарные стратегии. MA сама по себе дает слишком шумный сигнал, попробуйте совмещать с другими слабыми сигналами, может найдете стабильное сочетание IC на истории. 

Так и есть. Все риски инвестору, сверхприбыли государству. Даже если компания начнет эффективно зарабатывать, до инвесторов дойдут крошки. 

Зачем находиться внутри падающего самолета? Переложиться во что-то с более предсказуемой доходностью и спать спокойно. Не ждать пока капитал медленно умирает в этих акциях.

MU
Micron Technology Inc

Они уже давно в режиме выживания. Вынуждены запускать новые проекты, чтобы получать новые кредиты и перекрывать кассовые разрывы в старых. А банки настолько глубоко завязли в стройке, что банкротить крупных девелоперов им просто невыгодно — придется вешать все недострои себе на баланс. Это классический институциональный пузырь.

Рынок — это не калькулятор, а сложная адаптивная система. Суть любого рынка, что он нестационарен. В разных условиях ведет себя по-разному. У других тоже хватает парадоксов. Например из недавнего — сильнейший отчет Nvidia уронил котировки. Путь денег от рекордной экспортной выручки до биржи длинный и тернистый, по дороге еще государство найдет как забрать эту выручку через НДПИ. Слишком слабый позитив, не про рост, а про то что рынок чуть притормозит при падении на дно.

В российских акциях вы полностью берете полностью все риски на себя, при это сверхприбыли заберет себе государство, как это было с нефтяниками, металлургами. Так что оба эти ваших стула не очень.

Texas Pacific Land как раз ралли только недавно закончилось, одна из самых интересных бумаг начала года. Если коротко, они превращаются из нефтяных рантье в главных ИИ-арендодателей Техаса. Маск еще неизвестно заработает или нет, а эти ребята уже зарабатывают на этих датацентрах, поставках воды для охлаждения серверов, инфраструктуре и т.д., так что Terafab еще больше обогатит TPL.