1. Люди склонны к конформизму / эксперимент Соломона Аша

В 1951 году американский психолог Соломон Аш (Solomon Asch) поставил свой классический эксперимент, исследующий природу конформизма. Он предлагал студентам простейшую задачу – нужно было выбрать полоску (одну из трех), равную по длине образцу. В обычной ситуации люди не испытывали трудностей. Однако, картина менялась, когда в эксперименте участвовала группа: несколько актеров и испытуемый. Когда перед испытуемым вся группа давала неправильный ответ, только 25% людей ответили правильно, а остальные согласились с мнением большинства.
Вывод для трейдинга: если у Вас есть своё мнение (своя ТС) — НЕ слушайте мнение аналитиков. Это может сбить Вас с Вашего правильного пути!

2. Люди продолжают верить стереотипам / эксперимент Джона Барга

В эксперименте Джона Барга (John Bargh) из Йельского университета (США) двум группам студентов вручались карточки с псевдослучайными наборами слов. Первой группе достались карточки со словами, ассоциирующимися со старостью («Флорида», «беспомощный», «морщинистый»), второй — слова, не связанные с возрастом. После этого участников эксперимента просили пройти в другое помещение для продолжения исследования. На самом же деле ученые хотели измерить скорость их движения. Оказалось, что участники контрольной группы, в карточках которых были «старящие» слова, передвигались заметно медленнее. Похожие результаты Барг получил и в исследованиях других стереотипов — расовых, и связанных с воспитанностью/грубостью.
Вывод для трейдинга:

Гайд по торговле на бирже 5 часть

Инвестиции

1 Пролог

В теориях, инвестиции выглядят крайне притягательно — покупаешь актив и получаешь доход. Больше дохода — больше актива. Работает сложный процент и внезапно ты богат. Но есть ряд скрытых практических вещей, про которые никто не говорит, а я напишу.

2 Торговля по фундаменталу.

Основная проблема торговли по фундаменталу — малая частота дискретизации, это физическое ограничение на качество торговли. Технари знают про теорему Котельникова, остальные могут погуглить.

Отчеты по компаниям появляются раз в квартал. Информация отстает от реального положения дел на 3 месяца. Торгуя фундаментал при периоде дискретизации 3 месяца инвестор может поймать тренды протяженностью более 9-12 месяцев. Это прокатывает при аптрендах, которые дляться по 5-6 лет. Но никак не может помочь в периоды краткого медвежьего рынка.

macd + rsi + ema200 + ema20 + обычный объем + 2 таймфрейма — это  необходимо и достаточно.
Остальное — уровни и прайс экшен на входы.
Ищем входы только когда ema200 + ema20 в одну сторону на старшем ТФ,
уровни — на старшем тф,
входы ищем на младшем — только на отбой.
macd хорошо разделяет периоды.
На rsi — ждем пробоев трендов.
Объм на старшем тф — смотрим на младшем — уточняем важный уровень.
Лучшие входы на ложных пробоях,
но когда пощло движение — работает и пробой петель.

Привет, сегодня вместо традиционного бэктеста разберем площадки, где можно подсмотреть идеи для торговых стратегий.  Навеяно постом Eugene Logunov о литературе для алго-трейдера https://smart-lab.ru/blog/627444.php Теперь у нас есть методики, но где взять идеи? :)

Наши предыдущие бэктесты хоть и адаптированы под Россию и имеют отличия в реализации – все равно основываются на ранее выявленных закономерностях в США/Европе. Сразу скажу, что речь пойдет об исследованиях в открытом доступе. Если на работе/в университете есть доступ к EBSCO или Science Direct, то вы и сами знаете, где все посмотреть.

Зачем вообще читать академические ресерчи, если фонд LTCM показал, что кол-во цитирований и премий спорно соотносится с успехом на рынке?

Хорошие ресерчи дают базовые идеи о том, что и почему работало в прошлом, на каких стадиях и почему перестало. Да, в них есть реализация или дизайн исполнения, но обычно он сырой и его всегда можно поменять, сохранив базовую идею. В отличие от дискуссий в рунете, очень сложно опубликовать что-то без пруфов, а проверка устойчивости не ограничивается t-статистикой > 3.  Сам текст хорошо структурирован, методика либо объясняется полностью, либо ссылается на такой текст. Авторы в основном исследователи, которые выполняя свою работу попутно дают подсказки практикам. Но встречаются и практики, например, аналитики хедж фонда AQR сейчас главные поставщики контента по факторным стратегиям или ученые Dimson и Ibbotson, которые параллельно пишут исследования для инвестиционных банков. Если желание почитать что-то заумное осталось, то сформулируйте идею/биржевую аномалию, которую хотите проверить (например, покупка акций с наибольшими дивидендами) и возвращайтесь к этому тексту.

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: