Имеется красивейшая эквити:

Эта эквити интересна не только тем, что у неё высокий шарп, но и тем, что она получена не на копеечном счете.
На стартовые 30 млн заработано 11 млн рублей.

Это опционная торговля, которая велась по трём базовым активам: RI, Si, BR.

Что я сделал для анализа? Скачал все сделки за конкурс и немного подшаманил файлик.
Видимо, там были открытые позиции на начало конкурса ну и остались открытые на момент окончания.
Чтобы всё закрывалось в ноль для финреза, я добавил в начала и в конец файла несколько строк с виртуальными сделками.

Тогда получилась такая картина.
Финрез по бренту (опционы+БА) порядка 230 долларов.
Финрез по сишке (опционы+БА) порядка 650 тыс рублей.
Финрез по ришке (опционы+БА) порядка 7,5 млн пунктов.
То есть можно сказать, что вся эквити получена на ришке.

Что меня интересовало?
1. Как получено?
2. Насколько устойчиво и насколько масштабируемо?

( Читать дальше )

Был такой замечательный пост о «свечных паттернах», да еще и с новыми интересными формулировками, дескать вот оно самое, надо только правильно готовить
После уточнений образовался предмет проверки в виде
Три подряд возрастающие в размерах тела свечи в одном направлении дают статистическое преимущество на «скальперском ТФ» м15-м30
Данные берем на финаме и для простоты закидываем их в ексель.
Первое условие — находим базу ровно как написано выше.
Второе условие — куда влепить стоп и тейк у нашего паттерна? Если статистически преимущество есть, то достаточно считать стопом пробитие цены открытия первой свечи, а тейком — 100% от суммы размеров тел всех трех.  Это просто понять как 100% движения от края последней свечи в обе стороны — равноудаленные.
Соответственно получаем значения тейка и стопа, расчитывая его от цены открытия следующей свечи

Теперь дело за малым — узнать, что быстрее наступит — тейк или стоп, и получить статистику

( Читать дальше )

Цель теперь 778.8 ₽ ⬇️

Первая часть smart-lab.ru/blog/744930.php многим понравилась, поэтому решил написать вторую, где соберу вообще все хитрости и настройки, которые вспомню.

1. Копирование строк из одной таблицы в другую простым перетаскиванием (к примеру, на строчке «газпром» зажать ЛКМ и потащить во вторую таблицу)
   
2. Удаление строк и столбцов (на строчке «газпром» зажать ЛКМ и потащить за пределы таблицы. Чтобы удалить столбец зажать ЛКМ в заголовке потащить за пределы таблицы.
   

( Читать дальше )

О том, как я выбираю акции в свой портфель, определяю цели, о знаменитой ПД и прогнозе прибылей до 2025 г. Интересно будет этот пост перечитать весной 2026 года, когда будут известны результаты компаний за 2025 г. и размер своего портфеля на начало 2025 г. ......



«Цена – это то, что ты платишь. Стоимость – это то, что ты получаешь. Не имеет значения, говорим ли мы об акциях или носках, я предпочитаю покупать качественный товар в тот момент, когда он недооценен» (Уоррен Баффетт).

Сегодня поговорим о том, как я выбираю акции в свой портфель, определяю цели, о знаменитой ПД и так далее. Я привел ту же цитату Баффетта, что приводил весной 2015 г. – в своем исследовании в двух частях по той же тематике — Целевая цена – «дорожная карта» инвестора

Наверное, с тех времен так подробно про свою теорию отбора и не писал. Кому интересно прочитайте. Ух, чего там только не на придумывал.

( Читать дальше )

Привет, меня зовут Юрий, мне 31 год.
Вот мой портфель:
smart-lab.ru/q/portfolio/_Spy_/

Инвестициями занимаюсь с февраля 2020, смартлаб читаю примерно столько же — но, правда, в основном форум по интересующим эмитентам.

Чем нравится смартлаб:
1. Большим количеством текстового общения. Помню времена, когда с диалапом сохранял нужные страницы на форумах, дабы потом читать в оффлайне;
2. Тем, что создатель сайта берёт интересные интервью у менеджмента различных эмитентов.
Считаю, что это примерно как изучать историю по архивам, а не по учебникам. «Учебников», т.е. видео различных лиц, выдающих себя за финансовых консультантов, — как грязи, кому и чему верить — непонятно, поэтому предпочитаю делать выводы сам, из официальной информации от компаний.

Большую часть покупок совершал в этом году, постепенно переводя с депозита.
В том году было страшно.
Не из-за падения рынка, а просто из-за того, что только-только начинал, и психологически было страшно брать даже сбер на сумму более 50000 рублей. При открытии счета в феврале взял только ОФЗ (на хаях), которые болтаются в портфеле и до сих пор.

( Читать дальше )

Предыстория.

На конференции смартлаба 26 июня 2021 года удалось пару минут пообщаться с управляющим фондов в пару миллиардов рублей, который рассказывал, что есть один интересный китайский e-commerceс недорогой оценкой и они купили его акций толи на четверть, толи на одну восьмую своего капитала. Я название запомнил и добавил в свой вишлист список, тем более CFD  на данную компанию были у знаменитого Билла Хвонга, которого ждал маржин колл если не весной 2021, то осенью 2021.

Так же Vipshop является top

( Читать дальше )

в квике брокер прислал сообщение
Вниманию неквалифицированных инвесторов!
Завтра будут произведены настройки системы QUIK, по результатам которых ряд инструментов фондового рынка, срочный рынок, а также маржинальная торговля могут быть недоступными без тестирования. 

Прочтите все!
выведите на главную
Плюсуйте!

* то завтра будут посты — ай мама не усреднить что-то там...

вроде неквалам дадут только ЗАКРЫВАТЬ имеющиеся позы

не просритесь пите!

Мои родители всю жизнь работали на севере и откладывали деньги для меня и моей сестры, вкладывались в моё образование, я регулярно в школе выигрывал все олимпиады, я думал, что я умный, хотел двигать науку. Мои родители утонули на кануне развала СССР, всё что они копили сожрала инфляция, как и у большинства советских людей, я по окончанию школы остался один с несовершеннолетней сестрой, которая залетела от дага, даг закономерно свалил, я сестре помогал как мог, а мог финансово я мало, но зато я ей полностью оставил квартиру родителей, не претендуя на свою часть наследства, где сестра до сих пор живёт. Я думал то, как мои родители потеряли всё что они копили, не коснётся меня, я ведь умный, а ещё я упорный.

В январе 2014 года, видя, как майдауны разносят свою страну, сразу понял, что это приведёт к падению рубля раза в два, потому что, когда соседи жгут свои хаты, неминуемо сгорит и твоя хата. Встала задача спасти деньги что накопил с 2009 года. В юани не захотел вкладываться т.к. спред был грабительским, что то в районе 10-15% от вкладываемых денег. В баксах держать побоялся, ибо начитался статей на афтершоке про не именуемый конец бакса. Решил купить квартиру, заодно пристроить маткапитал. Так как на покупку не хватало около ляма, я взял ипотеку. После покупки квартиры цены на квартиры стали закономерно падать, потому что лох — это судьба, а рубль, как и предполагалось обвалился, каждый месяц я платил квартплату за квартиру, в которой не жил, платил ипотеку, ещё тратился на ремонт, приходя в магазин считал, что лучше купить, яйца + спагетти или картошку + лук + морковь или молоко + рис, но меня грела всё время оправдалка, ведь я купил квартиру не для перепродажи, а для своей любимой дочурки, вот она окончит школу, а я ей ключики от квартиры. Но квартиру мне стали топить, сначала соседи, потом управляющая компания, судится с ним я был не в состоянии, я на тот момент чуть не умер то ли от инсульта, толи от инфаркта, всё перенёс на ногах, но слабость чувствовал везде в теле. Вообщем продал я квартиру, устал я делать ремонты после потопов, устал платить квартплату за то чем не пользуюсь, продал до истечения срока в 5 лет, но т.к. продал по той цене что купил, думал, что налогов мне не будет, наивный я чувак, налоговая насчитала мне налоги на доход моих детей, ведь согласно условиям предоставления маткапитала я должен выделить им доли в квартире, ну я и выделил им доли от души, а когда эти доли были проданы мои дети получили “доход”. Итого я потерял маткапитал, он ушёл полностью строителям и банку, я потерял примерно 500тысяч что вложил в ремонт, я потерял проценты уплаченные по ипотеке, я потерял квартплату за несколько лет, мои деньги обесценились инфляцией. Что дальше произошло? Ну да, через полгода квартиры стали дорожать в цене.

( Читать дальше )

Итак, код обучения и прогнозирования нейросетью рыночных котировок на 5 минут.

import sqlite3 as sql
from scipy.stats import logistic
import math
import numpy as np
import numpy.random as rnd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

sdata =[]
sql1= "select ticker, date, open, high, low, close, vol \
    from Hist_1m where ticker_id=1 order by Date;"
con=sql.connect('C:/Users/ubase/Documents/StockDB/StockDB21.sqlite')
cur=con.cursor()
cur.execute(sql1)
sdata=cur.fetchall()
con.commit()
con.close()

Ldata = len(sdata)
N = 8000 # Количество сделок
ld = 5 #Продолжительность сделки
NNinterval = 20 # Количество входов NN

# Генерация случайных чисел
rng = rnd.default_rng()
rm=rng.integers(0, Ldata, N )

class Candle:
    tr = 0
    dt = 1
    o = 2
    h = 3
    l = 4
    c = 5
    v = 6
    
cl = Candle
DataC =[sdata[i][cl.c] for i in range(0,Ldata)]

# sigmoid линейность до 0.5
def sigmoidnorm(x, alfa = 0.9, xmin = -1.3, xmax = 1.3):
    return (xmax - xmin)*((1 / (1 + math.exp(-x*2.0*alfa))) - 1.0) + xmax

x = [0.002 * i - 3 for i in range(0,3000)]
y = [sigmoidnorm(x[i]) for i in range(len(x))]


plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()

# формируем сделки.
def DealsGenL(rm,ld):
   #Lm = len(rm)
   ix = []
   x = []
   pr = []
   
   for i in range(0,N):
        if rm[i] + ld < Ldata and rm[i] - NNinterval - 1 > 0:
            delta = (sdata[rm[i]+ld][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]+ld][cl.c]*100
            x0 = [sigmoidnorm((sdata[rm[i] - j][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]][cl.c]*100) \
                 for j in range(0, NNinterval)]
            ix.append(rm[i])
            x.append(x0)
            pr.append(delta)
   return ix, x, pr


Ix, X, Pr = DealsGenL(rm,ld)



Ib = 0
Ie = 100

plt.plot(X)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


plt.plot(Pr, label = 'Prof')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes = [30,20,15,10,5], \
                    max_iter=500, activation = 'tanh')

regr.fit(X, Pr)
Out = regr.predict(X)

plt.plot(Pr, Out, '.')
plt.grid()
plt.show()

И вот результат прогнозирования:

( Читать дальше )