[HAMAHA] Энциклопедия дна (2019)
Описание:

КАК ЛОВИТЬ ДНО НА МЕДВЕЖЬЕМ РЫНКЕ И КАКОЙ РЫНОК НАС ЖДЕТ НА ПУТИ К НОВЫМ ВЕРШИНАМ У BTC.
Чтобы создать этот учебный материал, я изучил графики всех 7500 акций на бирже NYSE NASDAQ за последние 10 лет.

Уже через месяц, после глубокого изучения моего материала, вы будете с закрытыми глазами, определять дно на любом рынке (криптовалюты/акции), а затем точку для выхода на вершине или близко к ней.

+ Бонус: 3 месяца ежедневных видеообзоров и сигналов по рынку криптовалют от Автора.


Программа курса:


Уже через месяц, после глубокого изучения моего материала, вы будете с закрытыми глазами, определять дно на любом рынке (криптовалюты/акции), а затем точку для выхода на вершине или близко к ней.


( Читать дальше )

Это финальное видео о книге. Я прошу прощения у вас, что надоел вам этими принципами, но тем не менее, я записал видео по книге, думаю полезное и интересное и решил его также выложить в свой блог. 

Привет, выражение «чем выше риск, тем выше доходность» внешне выглядит логично, но не находит подтверждения на практике.  По акциям США и Европы на длинных горизонтах уже доказано, что акции с наименьшим риском приносят больше доходности, чем высокорискованные даже без поправки на риск. В качестве меры риска принято использовать рыночную бету, но сегодня мы будем тестировать волатильность (стандартное отклонение) дневной доходности, а бету оставим для будущих экспериментов.

За основу мы возьмем работу Нэда Бейкера и Роберта Хогена «Low Risk Stocks Outperform within All Observable Markets of the World» (2012). Авторы просто посчитали волатильность для каждой акции за последние 24 месяца, сформировали по 2 портфеля из 10% акций с наибольшей и наименьшей волой и повторяли это каждый месяц. Да, это академическая работа, но она написана не теоретиками и носит важные практические выводы. Очень рекомендую почитать в оригинале. Вот, что получили авторы по рынкам развитых стран:

( Читать дальше )

Всех с пятницей — самоизолятницей!
Представляю общественности Python-сервер (в 9 строк кода) для получения данных из КВИКа в Питон через луа-скрипт в режиме реального времени.
Для примера приведу получение тиковых данных по SIM0.
Нам понадобятся следующие ингредиенты.
1. Понятное дело КВИК, версии ниже 8 или 8.5.2 и выше.
2. Питон Jupyter Notebook (Anaconda 3)
3. Луа-скрипт, взятый из Jatotrader (в нем буквально изменено пару строк)
Как работает сервер можно посмотреть в этом видео (1 мин. 38 сек.) Ну и по правилам хорошего тона, естественно сам текст ниже.


( Читать дальше )

Слегка доработал простой бот по усреднению и скальпингу Bollinger Bands для QUIK от Turbo Pascal, выложенный тут.


1) Я разделил алго на 2 отдельных: на лонг и на шорт. В оригинале был только лонг и я его использовал для акций. Версия на шорт торгует Mini MIX фьючерс (вы можете любой набор фьючей настроить)
2) Добавил проверку на поступление котировок. Без неё утром выключался бот, приходилось стартовать руками.
3) В версии на шорт добавил усреднение с коэффициентом. Каждый следующий уровень будет на fibo больше предыдущего.
4) Добавил временные рамки (стартуем с 10:00), чтобы не работал когда рынок закрыт.
Хотел подсчёт прибыли добавить, но это уже сложновато сводить концы с концами, поскольку набор и сброс неравномерен. Тут без программиста не справиться.

( Читать дальше )

50 акций, которые чаще всего появляются в топ-10 хедж-фондов.
Новые акции в списке это ATVI, CCK, CHNG, EQIX, HCA, LBRDK, NVDA, RTX, TECD, TMUS, UNH, ZNGA.
Седьмой квартал подряд ТОП-5: AMZN, MSFT, FB, BABA, GOOGL.


( Читать дальше )

Когда-то давно я устроился на работу в небольшой брокерской компании. Помню, первый вопрос на рабочем месте от начальника отдела, старого многоопытного спокойного еврея, поверг меня в шок: «Покажите как вы определяете лучшие акции?» А я-то думал, мне все расскажут и покажут! Сильно смутившись, я начал что-то лепетать про P/E, P/S и количество абонентов. «Ну это фигня какая-то! Идите думайте» — тихим голосом неожиданно изрек вежливый начальник, во мгновенье растоптав во мне всякое самоуважение. Я думал — меня уволят в ту же неделю, но оказалось, это нормальный способ руководства у шефа. Дело было в крайне презрительном отношении начальника к P/S, ведь этот коэффициент не учитывает долги компании. Тогда, в начале нулевых стандарты задавал Стивен Дашевский, прекрасный аналитик из Атона. Этот экспат, рулевой и светоч аналитиков, любил и продвигал три мультипликатора P/E, EV/EBITDA и EV/S. Эта тройка мультов и до сих пор на пьедестале в крупных домах, например в Сбербанк-КИБ. Проделав это исследование, я могу уверенно сказать, что мой подход в прошлом был не так уж и плох. А указанная тройка вовсе не объект для поклонения, другие параметры работают не хуже.

( Читать дальше )

А. Г. интересную идеальную штуку описывает у себя в видео.

Прогоним эту систему без заглядывания в будущее на нашем рынке по следующим правилам:
Buy at open[m] if close[m-1]>OPEN[d] and HIGH*[m-1]+LOW*[m-1]>HIGH[d-1]+LOW[d-1].
Sell at open[m] if close[m-1]<OPEN[d].

Пояснения:
Расчеты делаются по минуткам opn, high, low, close.
m — текущая минута, которая только началась.
OPEN, HIGH, LOW это дневные значения. 
d — текущий день.
HIGH* и LOW* это максимум и минимум текущего дня с открытия и по завершившуюся минуту m-1.

Далее будут эквити без учета издержек.

Si (8% годовых при срсделке 0,01%):






























RI (22% годовых при срсделке 0,05%):


( Читать дальше )

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

( Читать дальше )