Избранное трейдера MACKOB

В этом материале вместе с командой TradeAPI «Финама» разбираем автономную ИИ-торговлю, рассказываем, как создать своего ИИ-трейдера и представляем результаты экспериментов. В конце статьи – ссылка на полный код для создания автономного ИИ-агента для торговли.
Напомним, что «Финам» запускает конкурс алготрейдеров — «Финам Арена». Каждый участник получит под управление 3 000 000 ₽ на специальном счете для торговли на реальных рыночных котировках в течение двух месяцев с использованием «Финам Trade API». Авторы трех лучших стратегий получат по 100 000 ₽ на брокерский счет. Кроме того, стратегии победителей будут продвинуты на ресурсах сервиса «Финам Автоследование». Регистрация открыта до 1 июля, успейте подать заявку на странице конкурса.
Создать ИИ, который систематически обыгрывает рынок, пока никому не удалось. Исследователи из Гонконгского университета отдельно проверили способность передовых моделей торговать на бирже и пришли к выводу: общий интеллект не транслируется автоматически в торговую эффективность.
Как оплачивать покупки в Китае? Этот вопрос ставит в тупик любого туриста, который впервые собрался в Поднебесную. С одной стороны, наша страна обложена санкциями, с другой — ограничения в самом Китае. Я тоже сначала не знал, за что хвататься, но потом во всем разобрался и спешу поделиться с вами.
Я совершил путешествие в Китай и проехал 10 городов в 8 провинциях. Там все по-другому! Делюсь всеми тонкостями для тех, кто хочет поехать в Поднебесную, на канале в Телеграме и Максе.
Основной и самый удобный способ оплаты в Китае — приложение AliPay.

Это крупнейшая в Китае платформа для мобильных платежей, разработанная компанией Ant Group (входит в экосистему Alibaba). Через нее оплачивают транспорт, покупки, отели и онлайн-заказы — чаще всего просто по QR-коду.
Более 90% торговых точек в крупных городах принимают только безналичную оплату через Alipay или WeChat (о нем расскажу позже).
Как платить с помощью AliPay
Всем доброе! Сегодня поделюсь небольшой и краткой статистикой, без подробного расписания тестирования, по открытым позициям на фьючерсах с Мосбиржи, которые доступны по ссылке: www.moex.com/ru/derivatives/open-positions

Физлица бычьи + юрлица медвежьи. На данных 2021–2025 это полный рандом (2 926 сделок): Винрейт 47,2%, средняя отрицательная −0,27%.
Физлица медвежьи + юрлица бычьи. 2 071 сделок и винрейт 47,0%, средняя −0,71%.
Вывод простой: Нет никакого смысла смотреть и торговать только по направлению юриков или физиков. Например, информация о том, что юрики стали наращивать лонги в золоте, никакого практического смысла не имеет, это не работает.
Работают соотношения. Когда доля лонгов юриков больше 70%, то винрейт за 30 дней показывает 56,2% со средним +2,54% (1 723 сделки). Если добавить фильтр — конвергенция (бычья дивергенция) 40 дней + соотношение лонгов к шортам больше 60% — точность поднимается до 59%, а средняя до +11.3% за месяц, но сделок уже меньше (463).
Приветствую!
В этой статье расскажу о торговой стратегии, которая, на данный момент, обгоняет по доходности бенчмарк (индекс полной доходности).
На момент написания этой статьи, 4 мая 2026 года, спустя 210 дней тестирования, стратегия обыгрывает полный индекс доходности в 3.18 раза, 21.16 % и 6.64 % годовых, соответственно.
Стратегия имеет большую ёмкость. Т.е. её можно дублировать достаточно много с настройками, которые использовались в моём примере. Это важный факт. Согласно моему 20-летнему опыту, торговля на финансовых рынках – это максимально конкурентный бизнес. Большинство моих прибыльных стратегий не публичны ввиду малой ёмкости. Просто, если я опубликую стратегию с малой ёмкостью – она перестанет работать у всех. Здесь такого ограничения нет.
Почему «EQMX»?
«EQMX» — БПИФ «Индекс МосБиржи» управляющей компании «ВИМ Инвестиции» от ВТБ.
«EQMX» повторяет индекс полной доходности MCFTRR (включая дивиденды), уменьшая на комиссию 0.69% годовых, включённую в цену.
Это моя вторая часть заметок с Perm Winter School '26, некоммерческой научно‑практической конференции.
В первой части я рассказал, что если просто взять котировки, скормить их нейросети попросив предсказать куда пойдёт рынок завтра, то скорее всего получится красивая иллюзия, которая может выглядеть убедительно, но в реальной жизни всё закончится убытками. Первая часть была довольно популярна и собрала 103 комментария, хотя многие написали что‑то вроде «Вы просто не ту модель пробовали», «Нужно больше данных», «Надо давать нейросети не график OHLCV, а что‑то другое».

И в целом я согласен с таким ходом рассуждений, потому что из конференции я вынес не то, что нельзя заработать на бирже, а то, что большинство частных трейдеров решают вообще не ту задачу.
Ошибка новичка: искать ответ на вопрос «куда пойдет рынок»Когда мы смотрим на график конечно же сразу возникает вопрос — вверх или вниз? И вся индустрия трейдинга построена на этой бинарной ловушке — что на рынке всего две кнопки:
Я иногда наблюдаю за людьми которые зарабатывают на рынке. Достаточно часто они выкладывают годовые результаты или даже налоговые отчёты с миллионными выплатами. И при этом все в основном стесняются рассказывать о своих стратегиях даже чуть‑чуть. Правда это вполне естественно, ведь если стратегия приносит деньги зачем о ней говорить?
Правда и то, что со стороны других людей (не наших многомиллионных героев) ситуация может выглядеть по‑другому.
Представьте детский сад. Один ребёнок приносит коробку конфет. Он её открывает. Показывает всем. Но делиться не собирается.
У остальных детей возникает понятная смесь эмоций:
любопытство
раздражение
Вот и на Смартлабе можно наблюдать почти ту же историю.
Чем больше заявленный результат, тем сильнее желание окружающих узнать хотя бы в общих чертах механизмы помогающие извлекать прибыль.
Тест описываемой ниже стратегии на историиМожно ли зарабатывать на рынке, вообще не пытаясь предсказывать его направление?
Моя позицияЛично у меня немного другой интерес. Меня не особо интересуют чужие результаты, но мне нравится разбираться в механике рынков. Когда интересен сам рынок как система.
В первой части был рассмотрен относительный объем, как один из критериев для определения «акций в игре». В других была затронута тема AI-агентов, которые отбирают акции по техническим параметрам (тренды, формации) и активности в медиа источниках. В этой статье будет рассмотрены технические критерии и инструменты для поиска и отбора акций в игре.

«Вы хороши настолько, насколько хороши акции, которыми торгуете»
Цитата принадлежит трейдеру, основателю легендарной проп-трейдинговой компании и автору книги «Один хороший трейд» Майку Беллафиоре и подчеркивает важность поиска и отбора.
Правильно подобранные критерии для выбора акции для трейдинга и инвестиций – залог успеха. Правильно выбранный тип актива и географический рынок имеют большее значение для результата, чем стратегия. При боковом рынке, трейдер привыкший к трендам, результата показать не сможет.
Акции в игре представляют интерес не только для интрадэй трейдинга, но также могут использоваться для открытия кратко- и долгосрочных позиций – после резкого рывка на большом объеме в течение дня акция может еще долго двигаться в заданном направлении.
Тема ассистентов трейдера, основанных на искусственном интеллекте, была затронута в критериях отбора акций по их активности в медиа источниках.
В этой статье будут рассмотрены AI-ассистенты, которые могут провести анализ исторических данных, теханализ, найти формации на графике, ответить на вопросы, предоставить рекомендации по открытию позиции и параметрам риска.
Были обнаружены следующие типы AI-ассистентов трейдера:
— AI-скринеры, которые подбирают актив по тренду, формации, другим критериям, анализируют их результативность на основе исторических данных (trade-ideas.com, intellectia.ai, trendspider, tickeron);
— проводят теханализ по тикеру (gptchart.ai) или путем загрузки файла (chartanalyst.ai);
— специализированные нейросети (inciteai.com, intellectia.ai), которые отвечают на вопросы по рынку, инвестициям, акциям, крипте в чате лучше, чем ChatGPT.
Искусственный интеллект при выдаче рекомендации на ряде сервисов исходит из того, что в него заложили разработчики и выдает примитивные рекомендации. Но есть и генеративные нейросети, которые определяют формации, анализируют их на исторических данных и предоставляют наиболее результативные.

