Избранное трейдера Beach Bunny
И так мы начинаем серию наших публикаций, в которых расскажем, о том какие прибыльные стратегии знаем и используем сами.
Решили начать с самого простого способа приумножения капитала в долларах США. Думаем, что это особенно актуально в текущее время — ожидаем продолжение ослабления курса рубля (как минимум до 16.5 по юаню, и до 120 по доллару США).
*используем следующую общую классификацию: низкие, средние, высокие
Фандинг (ставка финансирования) – это периодические выплаты/списания по открытым позициям бессрочных фьючерсов. Более подробно данную тему можно изучить на сайте Академии Бинанс, но все, что нам нужно знать для использования стратегии вы напишем ниже.
Если бессрочный фьючерс стоит дороже базового актива (спота), то ставка финансирования будет иметь положительное значение, если бессрочный фьючерс стоит дешевле базового актива, то ставка фандинга будет отрицательная.
Привет!

Недавно я опубликовал статью о визуализации данных Мосбиржи с кратким анализом за прошедшие 20+ лет. Визуализация по-прежнему доступна на странице ruslanbay.github.io/moex/ В этом посте я хочу рассказать о новых функциях и планах на будущее.
Последнее обновление содержит:
— возможность сохранить ссылку на выбранные график и дату
— pathbar для удобной навигации
— searchbox для поиска по тикеру
— портфолио/фильтр ценных бумаг
— кнопка Install для установки приложения
— кнопка Share, чтобы рассказать о проекте друзьям и коллегам
Самое интересное на мой взгляд — режим Портфолио/Фильтр ценных бумаг. Вы можете перечислить тикеры в текстовом файле и использовать его как фильтр, чтобы отображать только интересующие вас ценные бумаги. Например, чтобы на treemap отобразить только акции Газпрома и Полюса можете создать файл portfolio.txt со следуюм содержимым:
ticker GAZP PLZL
Продолжаем погружение в основы qlua.
Идентификатор инструмента
Получаем количество свечей через getNumCandles
Получаем свечные данных через getCandlesByIndex
Читаем данные с индикатора SMA
Данные с верхней и нижней линии Price Channel
Графики с таблицы текущих торгов
Сравнение получение данных через CreateDataSource и через getCandlesByIndex
Торговый терминал позволяет получать данные по биржевым свечкам непосредственно из открытых графиков. Причем можно получать данные не только с котировок цены, но и с объемов, с индикаторов, а также, как мы увидим позже, с любых графических данных выведенных, например, с таблицы текущих торгов.
Получение данных котировок с графика цены.
Для начала на самом графике цены необходимо установить идентификатор.
Создаем график в торговом терминале, нажимаем правую клавишу мышки, выбираем «Редактировать», выбираем график цен:

Проваливаемся во вкладку «Дополнительно», и присваиваем id, например: SBER_ID:
Рассказ о том как обычный человек из РФ открывал долларовую карту в Узбекистане (Капиталбанк)
В марте Американские и Европейские сервисы отказались принимать оплату с карточек банков РФ. К этой проблеме добавилась проблема с отключением банков РФ от SWIFT. Поэтому, чтобы чувствовать себя человеком за границей и пользоваться человечискими сервисами, решил открыть в долларовой карте. решил открыть долларовую карту.
Погуглив банки в Узбекистане (Ташкент) узнал, что есть пара банков в которых можно получить пластиковую карту: Халык Банк и Капиталбанк. Разбираться в условиях мне было лень, поэтому решил открывать в Капиталбанке и условия узнать на месте. Я не ошибся с подходом далее расскажу почему.
Подготовка.Для открытия счёта вам понадобиться:

На поиски жилья я потратил 3 неполных дня. 4 июля мы заехали в новую виллу и арендовали её сразу на 3 месяца. Потому что она нам очень понравилась и соответствовала всем нашим потребительским требованиям:
Тихое спокойное чистое место в пешей доступности от центра Убуда
Как заходишь в калитку, то попадаешь во внутренний двор с небольшим садом вдоль стен. Это большие тропические цветы. За их нектаром залазят улитки и даже прилетают небольшие птички, похожие на колибри. На земле лежит крупная галька, чтобы дождь не превращал землю в грязь.

Эта статья носит исключительно образовательный характер и не является рекомендацией к каким-либо действиям. Я советую вам строго следовать любым санкциям, законным и подзаконным актам, и не пытаться выполнять какие-либо действия в их обход. Ситуация с международными санкциями и ответом на них со стороны России меняется буквально каждые несколько часов. Учитывайте, что к моменту прочтения какая-то информация ниже может уже устареть. Если вам есть что добавить и поправить — пишите в комментариях.
Для начала надо определиться, в какую сторону через границу вам нужно перевести деньги.
Аргументы за то, чтобы завести деньги в Россию
Введение
Многие datascientists, желающие использовать ML на финансовых рынках, прочитали толстые книжки об инвестировании, может даже создавали модели с учетом прочитанного. И наверняка знают как правильно оценить полученные модели с точки зрения ML. Разобраться с этим необходимо, чтобы не было мучительно больно, когда прекрасная модель на бумаге, превращается в генератор убытков при практическом использовании. Однако оценка эффективности модели ML на бирже, довольно специфическая область, тонкости которой раскрываются только когда вы погружаетесь в процесс. Под процессом я понимаю трейдинг с частотой совершения сделок гораздо чаще «пара сделок в месяц, в течении полугода». Существует множество подводных камней, о наличии которых вы даже не подозреваете, пока смотрите на трейдинг извне. Я попробую вольно изложить свои мысли на данную тему, я покажу метрики, условно разбив их на 3 группы и обьясню их смысл, покажу свои любимые и о чем нужно подумать, если вы хотите практически использовать модели, а не повесить их на стеночку в красивой рамочке. Представлю метрики в табличном и графическом виде, показав их взаимосвязь. Сравню показатели моделей в виде «какую модель выбираю я» и «что выбираете вы» и кто тут больше ошибается. Для любителей кодов, приведу реализацию всего подсчитанного, так что можно сразу применить прочитанное для оценки своих моделей. Я не буду тут говорить о борьбе с переобучением или регуляризации или стратегиях кросвалидации — оставлю это на потом. Здесь мы начинаем со списка уже спрогнозированных сделок, с помощью transformer о которой я писал в прошлой статье. Поэтому данный текст будет его логическим продолжением, где я оценю модель с точки зрения ее практического использования.