Доброе утро Всем.
Друзьям, недругам, хейтерам, завистникам, и тем кому я должен.
всем привет.

с вами Тихая Гавань, и я вернулся.
вернулся потому что совесть заела а не потому что нужны очередные деньги в управление.

За время отсутствия я не заработал больших денег, и не расплатился по долгам. Однако за это время у меня появились замечательные 3е детишек с не менее замечательной их мамой )) и живу я теперь в сочи снимаем квартиру в 100 метрах от дендрария.

друзья мои — буду краток, я не начинаю новый блог и не собираю новую «паству».

я лишь буду отчитываться перед моими кредиторами за проведенную работу, а поскольку со многими я утерял контакт, но все они находятся на смартлабе то проще всего писать тут.

Итак поехали — рос биржа для меня не интересна априори, а потому не рассматриваю ее для работы ни в каком виде.
больших денег для американского рынка нету. и поскольку торговля на бирже это единственное что я умею — а как я умею вы все знаете — через *опу )), то я никуда естественно от биржи не денусь.

( Читать дальше )

сигналом к покупке является пересечение ценой кривой снизу вверх, а на продажу — наоборот.
вход по цене закрытия бара, пересекшего индикатор или цена открытия следующего бара.
в дальнейшем немного поменяю логику

--[[
параметры: 
Procent - процент зигзага 
--]]
Settings={
Name="ZIGZAGPROF",
Procent=1,
    line=                                     
                {  
					{  
                        Name = "cur1",
                        Type =TYPE_LINE,
                        Width = 2,
                        Color = RGB(0,0, 0)
                    },
                    {  
                        Name = "cur2",
                        Type =TYPE_LINE,
                        Width = 2,
                        Color = RGB(0,0, 255)
                    }							
                }
}

function Init()
  
  y1 = nil
  y2 = nil
  x1 = 1
  x2 = 1
    
  return 1
  
end

function OnCalculate(index)

  de = Settings.Procent
  
  delt = 0.01

  vl = C(index)
  if index == 1 then 
	y1 = vl
    y2 = vl
  else   
	  if C(index) > y1*(1+de/100) and y1 < y2 then 
	    x2 = x1
	    y2 = y1	
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	        
	  end 	
	  if C(index) > y1 and C(index) > y2 then 
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	  			  
	  end 
	  	  		
	  if C(index) < y1*(1-de/100) and y1 > y2 then 
	    x2 = x1
	    y2 = y1
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)  		
	  end 	
	  if C(index) < y1 and C(index) < y2 then 
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	  			  
	  end 	  	  		
	end 	
  
  if x1 ~= index then 
    curfrom = x1
	curto = index
  else 
    curfrom = x2
	curto = x1
  end 
 
 --[[
  if curto ~= curfrom and curfrom ~= nil and curto ~= nil then 
    if C(curto) ~= nil and C(curfrom) ~= nil then 
      k = (C(curto)- C(curfrom))/(curto- curfrom)  
      for i = curfrom, index  do
        curv = i*k + C(curto) - curto*k  		          
	    SetValue(i, 1, curv)
      end   	
	end 
  end
--]]
    
    lev = nil
	if x1 ~= x2 then  
     
	
	k = (C(x1)- C(x2))/(x1- x2)    
	maxd = 0
    for i = x2, x1  do
      
	  lev = i*k + C(x1) - x1*k  		
	  
	  if  C(x2) > C(x1) and lev <= H(i) 
	  then 
	    if maxd < H(i) - lev  then 
          maxd = H(i) - lev 
		end
        --maxd = 0.5		
      end 
	  
      if  C(x2) < C(x1) and lev >= L(i) 
	  then 
	    if maxd > L(i) - lev  then 
          maxd = L(i) - lev
		end 
		--maxd = -0.5
      end 	  
	  
    end   	
      
    lev = nil 
    --[[if x1 < index 
	  and 
	  (
	  C(x2) > C(x1) and C(x1) < C(index) 
      or 
      C(x2) < C(x1) and C(x1) > C(index) 	  
	 )
	then --]]
      lev = 
	    index*k + C(x1) - x1*k + 
		maxd
	--end   
    
	  
	  
	--[[  
	
	map = 10
	lev = 0
	if index-map+1 > 0 then 
      for i = index-map+1, index  do
        lev = lev + C(i)
      end   		
	  lev = lev/map
	  ma = lev
	end
	
	map = 30
	lev2 = 0
	if index-map+1 > 0 then 
      for i = index-map+1, index  do
        lev2 = lev2 + C(i)
      end   		
	  lev2 = lev2/map
	  ma2 = lev2
	end	

	
	if 
	  C(x2) > C(x1) and C(x1) < C(index) and C(index) > lev and C(index) - C(x1) > C(index)*delt
	  or 
	  C(x2) > C(x1) and C(x1) < C(index) and C(index) > lev2 
	then 
	  lev = C(x1)--*(1-delt)
	  prev = lev        
	else  	
	  if 
	    C(x2) < C(x1) and C(x1) > C(index) and C(index) < lev and C(x1) - C(index) > C(index)*delt
	    or
	    C(x2) < C(x1) and C(x1) > C(index) and C(index) < lev2 
	  then 
	    lev = C(x1)--*(1+delt)
	    prev = lev
	  else
        lev = lev2  
	  end		
    end	

	if 
	  C(x1) > C(x2) and ( lev < C(index) or prev == C(x2) )
	then 
	  lev = C(x2)--*(1+delt)
	  prev = lev
	end
	
	if
	  C(x1) < C(x2) and ( lev > C(index) or prev == C(x2) )
	then 
	  lev = C(x2)--*(1-delt)
	  prev = lev
	end	
	
    if C(x1) < C(x2) and ( lev < C(index) or prev == C(x1) )
	then         	  
	  lev = C(x1)
	  prev = lev
    end
	  
    if C(x1) > C(x2) and ( lev > C(index) or prev == C(x1) ) 
	then         	  
	  lev = C(x1)
	  prev = lev       		
	end
	 --]] 

	
  end   
  
  return  lev
 
  
end

Наша базовая российская стратегия «Усиленные Инвестиции» больше фокусируется на инвестировании в компании стоимости и преимущественно сырьевые компании (таких в России большинство). В этой статье мы расскажем о разработанной нами стратегии инвестирования в компании роста (имеющие более высокие темпы роста финансовых показателей, но при этом и стоящие больше по мультипликаторам) на американском рынке. 

По этой стратегии мы провели теоретические изыскания, успешный бэк-тестинг на разных периодах и отладили ее работу в полуавтоматическом режиме, а теперь запускаем в пробном режиме на реальных счетах.

На самом деле, инвестировать в компании роста — это круто!

• Индекс компаний роста существенно опередил индекс компаний роста за последние 4 года (+71%) против (+28%)
• При этом доля IT-компаний в EBITDA выросла с 9% до 24%
• Из 14.7% средней доходности S&P 500 за последние 10 лет 10% пришлись на всего 5 компаний — Facebook, Amazon, Microsoft, Apple и Google

( Читать дальше )

Привет! 

Трейдеры часто говорят о так называемом Turnaround Tuesday («разворотный вторник») — это эффект восстановления американского рынка во вторник после падения в понедельник.

Мы решили проверить, работает ли этот эффект на дневных данных, на примере ETF на S&P 500. Мы замерили данные c 2001 года.

Что делаем: под закрытие каждого торгового понедельника с 2001 года покупаем ETF на S&P 500, если цена ETF ниже цены закрытия торгов в пятницу. Фиксируем результат на окончание торгов во вторник. 

Зеленым изображена доходность стратегии, синим — доходность индекса S&P 500 (все без учета дивидендов)

Что получили: доходность, сопоставимую с индексом S&P 500, со значительно меньшими просадками в срок с августа 2001 по август 2019 года. Общее число сделок за этот период — 407, средняя доходность одной сделки — 0,21%, доля положительных сделок — 58%.

( Читать дальше )

Общаюсь с одним знакомым. Молодой студент, скальпинг любит, впрочем, как и многие нетерпеливые трейдеры. Сразу оговорюсь, что скальпинг — очень тяжелый вид спекуляций. Но торгует он не часто, 3-5 дней в месяц, этого хватает, чтобы выглядеть не как выжатый лимон и снимать деньги с рынка.

Трейдером его назвать язык не повернется, но уже второй год все еще снимает сливки с рынка. Вчера мне прислал свою работу по Доллар-Рублю, на что ожидал наверное услышать от меня признания, что он крут.

( Читать дальше )

Ознакомился с хорошим обзором по АФК.
smart-lab.ru/blog/556919.php
И задумался.
Я ведь дивитикеры собираю.
А АФК — фиговенький дивитикер.
Был.
Вот тут можно посмотреть

( Читать дальше )

Здравствуйте, дамы и господа!

Акции как финансовый инструмент, на мой взгляд, интересны, прежде всего, высокой волатильностью (из-за низкой, в сравнении с резервными валютами и драгметаллами, ликвидности) и значительной продолжительностью тенденций, что дает возможность иметь потенциально очень высокий доход от операций с ними. 

В отличие от ликвидных валют, котировки даже самых ликвидных акций не подчиняются нормальному закону распределения, поэтому использование для торговли ими контртрендовых торговых систем, основанных на сигналах технических индикаторов о текущей «перекупленности» или «перепроданности» финансового инструмента, не приносит желаемого результата (прибыли) – очень уж велик вероятный диапазон колебаний цен на акции. 

Использование для прогнозирования рыночных тенденций экономического («фундаментального») анализа я считаю малопродуктивным. Об этом я писал ранее здесь: https://smart-lab.ru/blog/554589.php

( Читать дальше )

Здравствуйте, дамы и господа!

О своем отношении к инвестициям в криптовалюты я уже писал, мнение не изменил, но высокая волатильность криптовалют — «хлеб» для спекулянта.
Как писали Чарльз Лебо и Дэвид Лукас, уважаемые мной спекулянты, чем опытнее трейдер, тем проще торговая система. Я с этим утверждением полностью согласен, поэтому, не мудрствуя лукаво, для спекуляций криптой остановился на простой одноиндикаторной ТС на слегка доработанном мной регрессионном осцилляторе.

Классический регрессионный осциллятор показывает текущую разницу между значением скользящей регрессии и ценой финансового инструмента. Я использую несколько иной метод расчета: мой осциллятор показывает текущую разницу между значением линии скользящей регрессии и «сигнальной линией» — EMA, построенной по значениям скользящей регрессии. Таким образом, положительные значения гистограммы осциллятора говорят о развитии восходящей тенденции, а отрицательные – нисходящей. Пересечение индикатором нулевой линии означает смену тенденции и сигнал на открытие (закрытие) сделки.

( Читать дальше )

в дальнейшем в него встрою сигналы и наклонные уровни

--[[
параметры: 
Procent - процент зигзага 
--]]
Settings={
Name="ZIGZAGPROF",
Procent=1,
    line=                                     
                {  
					{  
                        Name = "cur1",
                        Type =TYPE_LINE,
                        Width = 2,
                        Color = RGB(0,0, 0)
                    }				
                }
}

function Init()
  
  y1 = nil
  y2 = nil
  x1 = 1
  x2 = 1
    
  return 1
  
end

function OnCalculate(index)

  de = Settings.Procent

  vl = C(index)
  if index == 1 then 
	y1 = vl
    y2 = vl
  else   
	  if C(index) > y1*(1+de/100) and y1 < y2 then 
	    x2 = x1
	    y2 = y1	
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	        
	  end 	
	  if C(index) > y1 and C(index) > y2 then 
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	  			  
	  end 
	  	  		
	  if C(index) < y1*(1-de/100) and y1 > y2 then 
	    x2 = x1
	    y2 = y1
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	  		
	  end 	
	  if C(index) < y1 and C(index) < y2 then 
	    x1 = index 
	    y1 = C(index)	  			  
	  end 	  	  		
	end 	
  
  if x1 ~= index then 
    curfrom = x1
	curto = index
  else 
    curfrom = x2
	curto = x1
  end 
 
  if curto ~= curfrom and curfrom ~= nil and curto ~= nil then 
    if C(curto) ~= nil and C(curfrom) ~= nil then 
      k = (C(curto)- C(curfrom))/(curto- curfrom)  
      for i = curfrom, index  do
        curv = i*k + C(curto) - curto*k  		          
	    SetValue(i, 1, curv)
      end   	
	end 
  end 
  
  return vl
 
  
end

Воодушевлённый статьёй с рекламой структурных продуктов на Хабре, адаптировал python-скрипт для их самостоятельного тестирования. Основная идея в том, что подобные продукты предлагают 100% защиту капитала.  А учитывая 10 лет бычьего рынка, исторические показатели подобных продуктов одурманивают безрисковым раем.

Скрипт подойдёт для быстрого и понятного тестирования своих портфелей с ребалансировкой в разные периоды. Ну а кому-то данный инструмент может пригодиться для самостоятельного построения подобных стратегий. Их наипростейшей формы. Однако брокеры пишут, что это не каждому под силу.

Код выложен в GitHub в виде Jupyter-блокнота. Поехали!

( Читать дальше )