В прошлый раз я рассказывал, как моя платформа забраковала все 231 стратегии, которые я в неё загнал. Там был абзац про данные, который я сам назвал самой скучной частью проекта и проскочил в пять строк.

Соврал. Это не скучная часть. Это и есть проект.

Скачать тридцать лет дневных котировок по американским акциям — вопрос одного вечера и трёх строк на Python. Бесплатно, без регистрации. Дальше начинается интересное: эти данные врут, и врут они ровно в ту сторону, в которую вам приятно.

Расскажу, где именно, — по всем ловушкам, в которые я успел свалиться.

Вы качаете Adj Close и радуетесь: цены уже скорректированы на сплиты и дивиденды, считать доходность удобно. Проблема в том, что скорректированная история переписывается задним числом. Прошла выплата дивиденда — и все цены до неё сдвинулись. Был сплит — сдвинулись ещё раз.

Практический смысл: цена, которую вы видите в исторической строке за 2003 год, никогда не появлялась ни на одном экране. По ней нельзя проверить, сработал бы стоп. Нельзя понять, пробила ли бумага круглый уровень. Нельзя посчитать проскальзывание — вы считаете его от числа, которого не существовало.

Всем доброе! Меня зовут Дмитрий Семенов, я основатель аналитической платформы ETPINVEST и мы провели масштабное исследование по скользящим средним: 8 типов MA, 23 периода, кроссоверы, буферные зоны, фильтры, золотой крест, тройная MA, динамический стоп-лосс.

Всего 1 871 тестовая комбинация на 1 209 акциях США (с 1970-х) и 251 акции России (с 2003-го). Данные по Америке с Yahoo Finance, по России с МосБиржи. Все цифры в таблицах — медианы по датасету. Ниже — ключевые выводы. В конце поста — ссылка на полное исследование с таблицами и файлами для скачивания.

Тип MA почти не важен

Первый результат, который удивил: разница между типами скользящих минимальна. SMA с периодом 300 дала 4,9% годовых на рынке США. TEMA с тем же периодом — 2,07%. Разница 2,8 п.п. Вроде ощутимо, пока не сравнишь с другим числом: SMA(300) vs SMA(5) — разница 9,5 п.п. Выбор периода оказался в три раза важнее выбора формулы. Все экзотические типы (Hull, DEMA, TEMA, ZLEMA) проигрывают обычной SMA. Больше сигналов = больше ложных входов = хуже результат.

Друзья мои, всем профитов!

В четвертой лекции нашего обучающего курса «Скринеры акций. Стартовый набор роботов», которая уже доступна на Rutube-канале «Т-Алго» и на портале Т-Банка для разработчиков, мы пополняем наш торговый арсенал и запускаем второго робота. На этот раз мы будем работать с алгоритмом, основанным на известном паттерне «Три солдата». В отличие от нашего первого скринера, который искал отставшие от рынка и «заснувшие» бумаги из первой группы волатильности, этот робот торгует взрывной рост — третью группу. Я подробно объясню, как именно мы привязываем три растущие свечи к усредненной внутридневной волатильности, чтобы ловить агрессивные движения рынка, выносящие шортистов на маржин-коллы.

В теоретической части мы посмотрим блок-схему алгоритма и разберем результаты его тестирования с 2015 года, которые показывают великолепную среднюю прибыль в 1% на каждую сделку. А затем перейдем к практике в терминале OsEngine.

2 миллиона процентов за 5 лет

Звучит как заголовок очередной рекламы, которую хочется скорее смахнуть с экрана? Я тоже так сначала подумал.

Но это не учебник по «успешному успеху». Это жесткая, местами циничная, но предельно честная исповедь человека, который выжил в мясорубке российского фондового рынка. И если вы устали от рафинированных аналитиков в дорогих костюмах, которые никогда не торговали на свои, то этот обзор для вас.

От фристайла к «баранке», а от такси — к миллионам
Сергей Алексеев — не типичный «волк с Уолл-стрит». Его путь — готовый сценарий для фильма драмы. В 18 лет — чемпион России по фристайлу. Затем — владелец сети спортивных магазинов и турфирмы. А потом — крах, долги, съёмные квартиры и работа таксистом в 2009 году, чтобы просто прокормить семью.

В книге нет попытки приукрасить реальность. Автор честно пишет, как «иксовал» счета, как терял, как боролся с алкоголем и дисциплиной. Именно этот бэкграунд — спорт и выживание — сформировал его уникальный подход к трейдингу.

• Цены не блуждают случайно. Они поднимаются и падают волнами, как посевы и урожаи. Кто видит ритм этих волн, тому кризис кажется не катастрофой, а ожидаемой зимой цикла.

• Самые страшные обвалы приходятся не на «чёрные лебеди», а на старость цикла, когда жадность уже давно переросла здравый смысл, а предупреждения игнорируются как назойливый шум.

• В периоды максимумов люди убеждены, что процветание вечно. В периоды минимумов — что бедность навсегда. Цикл опровергает обе крайности и наказывает за веру в бесконечность любого состояния.

• Инвестор, который не учитывает длинные экономические циклы, похож на крестьянина, сеющего зимой и жалующегося на «несправедливость природы». Время посева и время жатвы нельзя перепутать безнаказанно.

• Высокие цены сами по себе готовят почву для падения: они стимулируют перепроизводство, спекуляцию и долги. Низкие цены, наоборот, закладывают фундамент будущего роста, очищая поле от слабых игроков.

Первую в мире консоль для денег запустили Degn — по сути, это Gameboy для тех, кто любит красиво сливать все бабки на крипте.

Управление сделали предельно минималистичным: две кнопки и колесо прокрутки, чтобы ничто не мешало отправлять свои USDT в закат.

В комплекте с консолью идет кнопка быстрой проверки баланса и камера — если вдруг нужно пройти верификацию на бирже или сделать грустное селфи на фоне падающего графика Биткоина.

Игровая индустрия для криптанов вышла на новый уровень.

https://ru.files.me/u/ywc83468wk?ak=9709a

Осциллятор Чайкина (Chaikin Oscillator) — это индикатор, который измеряет изменение темпа притока и оттока капитала на основе линии Accumulation/Distribution (A/D). Его задача — показать, усиливается ли давление покупателей или продавцов, и тем самым раннее предупреждать о разворотах тренда или подтверждать текущие движения.

Принцип работы строится в два шага. Сначала рассчитывается линия A/D, которая учитывает положение цены закрытия внутри диапазона бара и объём: если закрытие ближе к максимуму, считается, что шло накопление (покупки), ближе к минимуму — распределение (продажи). A/D накапливает эти потоки, формируя кумулятивную кривую. Далее осциллятор Чайкина вычисляется как разница между быстрой и медленной экспоненциальными скользящими средними от A/D, обычно с периодами 3 и 10:

Chaikin Oscillator = EMA(3) по A/D – EMA(10) по A/D.

Получается осциллятор, колеблющийся вокруг нулевой линии. Когда осциллятор поднимается выше нуля и растёт, это говорит о том, что «быстрый» поток денег сильнее «медленного» — давление покупателей усиливается. Падение ниже нуля и уход в отрицательную зону означает доминирование продавцов и отток капитала.