Автор тг-канала Волк с Мосбиржи специально для Сигналов РЦБ

👌 Простое объяснение на пальцах

Вы выбираете две бумаги:
• фундаментально сильную (I)
• фундаментально слабую (II)

Хотите заработать на том, что бумага I будет по динамике котировок опережать бумагу II. Вы покупаете бумагу I (лонг) и продаете бумагу II (шорт). Например, лонг Сбера против шорта Газпрома, потому что Сбер недооценен, а Газпром отстой 🙃

Сбер будет расти, по вашему предположению, сильнее, чем Газпром или будет падать меньше че будет падать Газпром.

Вы зарабатываете на расхождении бумаг, снижая общерыночный риск шортом, как бы хеджируя свой лонг Сбера от падения рынка.

🧶 Более сложное объяснение

Бета-нейтральный лонг-шорт

Есть коэффициент бета, он показывает с каким коэффициентом бумага следует за рынком:

• >1 — бумага растет и падает сильнее, чем растет и падает рынок (сонаправленно)
• =1 — бумага ведет себя как рынок,
• <1, но больше нуля — бумага растет и падает слабее рынка (сонаправлено)
• отрицательная бета — бумага движется с рынком разнонаправлено, это так называемые защитные акции с отрицательной бетой (иногда к таким причисляют злотовиков, т.к. в периоды турбулентности на рынках зачастую растет золото как защитный инструмент).
• =0 — бумага не торгуется

( Читать дальше )

Всем привет! После формирования на графике структуры (+2+1)(+2+2)(+2+2)(+1+2) – «камень», на текущий момент изменений волновой картины больше не было, так как 4-х часовой график пары cny/rub пока не смог преодолеть значения локального максимума на отметке 10,809.

Пробитие вверх  ценой закрытия значения 10,809, приведет к изменению волновой картины.

Я просчитал несколько вариантов различной структуры возможного пробития, и вот что у меня получилось.

Вариант  1. Пробитие вверх на конструкции (+2+1)(+2+2)(+2+2)(+1+2+1)

Приведет к образованию ПУЛЬСИРУЮЩЕГО ВАЛА 8/13(7/9) с параметром интерференции 0,62-0,78. Препятствие значительное, лучше не входить.

Вариант  2. Пробитие вверх на конструкции (+2+1)(+2+2)(+2+2)(+1+2)(+2

( Читать дальше )

Привет!

Поставил цель прочитать за год:
1) Рэй Далио. «Большие долговые кризисы» — Рэй Далио 
2) Тони .  «Деньги. Мастер игры» — Энтони Роббинсон 
3 ) Маги хедж-фондов. «Hedge Fund Market Wizards» — Джек Д. Швагер 
4) Неизвестные маги. «Таинственные Маги Рынка» — ДЖЕК ШВАГЕР 
5) Коллинз. «Простой путь к богатству» — Дж Коллинз
6) Хватит быть славным парнем. «Хватит быть славным парнем» — Роберт Гловер 
7) Блюпринт. План. TYLER DURDEN. THE BLUEPRINT 

Я посчитал, что приблизительно каждая книга по 500страниц. Если обдуманно читать по 30 страниц в день, то успею за год.

Я давно пишу на [email protected], чтоб можно было подписать только на рецензии книг. Но вроде ответа не было. 
Но на другом сайте есть такая тема. Заходите на journal.open-broker.ru/books/ и смотрите только рецензии на финансовые книги.

( Читать дальше )

Блин друзья привет. Ну да я тоже не ангел, прошел, через все. Через 90е. Бухал, дрался, курил в школе, ходил на рейвы, делал бизнес, ездил с бандитами на разборки. Да было в России, что то на подобии «американской мечты» и погони за бабками. 

Но всегда были новые ощущения, от поездки за границу, от «всё включено», от 100 «баксов»  в кармане, от нового Голливудского фильма, от красного моря в Шармель Эль Шейхе, от поездки к родственникам в Швецию.

Был прикол в «трейдинге», потому, что ты можешь сидя дома за день найдя неэффективность в этот же день улететь на край мира на заработанные средства и чувствоваться себя королем. 

Был кайф от стройки нового дома, когда ты можешь применить новые зарубежные технолигии. 

То есть был кайф,а теперь его нет.  И его нет не потому что мы плохие и наши власти создали новый железный занавес, а потому что ты начинаешь понимать, что такое плохо, а что такое хорошо. И на это не влияет пропаганда в инете, на смартлабе или, где то в телевизоре, давно не видел, кто его смотрит. А влияет реально то, что все страшные теории заговора, вдруг за год стали реальны.

( Читать дальше )

Всем привет! Сегодня речь зайдет о свинг-трейдинге. Что это за зверь и чем свинг-трейдинг отличается от дей-тридинга итд. 

Свинг-трейдинг (Swing Trading) -  это стиль торговли на финансовых рынках, который ориентирован на выявлении циклического характера движения цен. Позиции обычно остаются открытыми в течение 2-3 дней и более. Данный подход предполагает, что каждый тренд состоит из нескольких фаз роста и снижения.

Свинг-трейдинг — это один из видов торговых стилей, который стоит между дейтрейдингом и долгосрочной торговлей.

На нашем рынке до сих пор не было готовых решений — платформ, которые бы соответствовали профессиональным запросам свинг-трейдеров. Но недавно появился терминал Go Invest, про который я случайно узнал на смарт-лабе и решил его погонять, потестить.

У Go Invest есть 3 терминала — мобильный, веб терминал и Pro терминал. В Pro терминале наибольшее количество разных функций, поэтому я выбрал его.  Про функциональность Pro терминала был

( Читать дальше )

   Оценим эффективность торговли разными фьючерсами чтобы предварительно понять и выбрать наиболее эффективный для торговли (позволяющий взять прибыль большего размера и (или) имеющий более высокую вероятность совершения сделки с заданной рентабельностью).
   Для сравнения фьючерсов используем следующие показатели:
   1). Теоретически возможная прибыль: прибыль с тейком, равным полному торговому диапазону (далее — ТД, ТД = High – Low) дня (в таблице – столбец «Прибыль в % от ГО если тейк=ТД дня»), выраженная в % от ГО. Чем больше этот показатель, тем наиболее эффективно могут быть использованы ваши денежные средства. Но в случае убыточной сделки эффект будет противоположным. Ну и понятно почему теоретическая прибыль – взять полное движение дня практически не реально.
   2). Средняя прибыль (в таблице – столбец «Прибыль при тейке 20% от ТД в % ГО»), так же в % от ГО. При расчете этого показателя берется тейк равный 20% от дневного ТД. Почему 20% от ТД? Потому, что при торговле внутри дня с более высокой вероятностью и регулярностью можно брать тейки не больше 20-25% от дневного ТД, а тейки больше 25% от ТД возможны, но менее вероятны и регулярны (это мое личное мнение). Ранжирование по этому показателю аналогично ранжированию по теоретически возможной прибыли, но дает понимание какую величину прибыли можно реально получить.

( Читать дальше )

В этом видео покажу результаты бектеста стратегии Pivot Reversal, на примере ETH, BTC и XRP.
Бектест стратегии Pivot Reversal на ETHUSD 1074652%
Бектест стратегии Pivot Reversal на BTCUSD 529816%
Бектест стратегии Pivot Reversal на XRPUSD 7млн.%

Алгоритмическая торговля — это быстро развивающаяся область, которая использует математические модели и компьютерные алгоритмы для совершения сделок на финансовых рынках. Линейная алгебра — это фундаментальная математическая концепция, которая играет решающую роль во многих алгоритмических торговых стратегиях.

Линейная алгебра — это раздел математики, который имеет дело с линейными уравнениями и их представлениями в векторных пространствах. В алгоритмической торговле линейная алгебра используется для моделирования финансовых рынков и прогнозирования будущих рыночных тенденций. Например, линейная регрессия является популярным методом, используемым для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Этот метод может быть использован для прогнозирования цен на акции, курсов иностранных валют или других финансовых инструментов.

Другим важным применением линейной алгебры в алгоритмической торговле является анализ главных компонент (PCA). PCA — это статистический метод, который уменьшает размерность набора данных путем нахождения основных компонентов, которые представляют собой линейные комбинации исходных переменных, объясняющих наибольшие различия в данных. В алгоритмической торговле PCA может использоваться для определения наиболее важных факторов, влияющих на цены финансовых инструментов. Уменьшая размерность данных, PCA позволяет трейдерам сосредоточиться на наиболее важных переменных и делать более точные прогнозы относительно будущих рыночных тенденций.

( Читать дальше )

Начать эту часть я бы хотел с крылатой фразы Брюса Бэббока: «Прогнозировать цены невозможно, но чтобы зарабатывать, это и не нужно».  Как человек, еще со  времен обучения хорошо знакомый с понятием «статистического прогноза», я с этим выражением был не согласен. Почему? Потому что любая позиция на рынке является осознанным или неосознанным прогнозом знака будущего приращения цены и частично размера, так как комиссии и проскальзывание никто не отменял. Поэтому более корректным является выражение: «Точно прогнозировать цены невозможно, но для того, чтобы зарабатывать, это и не нужно».

Действительно, для заработка достаточно иметь эффективный статистический прогноз знака будущего приращения цены, т. е. такой,  что при удачных прогнозах этого знака мы бы зарабатывали больше, чем теряли при ошибочных.

С точки зрения упомянутой в первой части кусочно-постоянной модели верен и частный случай утверждения Бэббока: «Прогнозировать точки смены знака среднего невозможно, но для того, чтобы зарабатывать, это и не нужно». Действительно, если отрезки постоянства среднего больше, либо равны 3-м, то прекрасно зарабатывается на прогнозе: «начавшаяся ранее тенденция в ценах – продолжится».  А этот прогноз почти всегда ошибается в точках перелома ломанной, зато относительно точен во всех остальных точках.

( Читать дальше )

Эту таблицу я впервые приводил в своем выступлении на конференции Смартлаба  весной 2016-го и повторил на конференции 2018-го, акцентировав внимание на том, что хочу оформить письменно ниже

 

Что в таблице?  В таблице доли участков RI (фьючерс на индекс РТС — прим. мое) из 10 приращений, как по отдельным периодам, так и в целом, которые я отнес к «трендам». Что я считал «трендом»? «Трендом» я считал участки, на которых среднее приращений цен (или приращений логарифмов цен, что эквивалентно) отлично от нуля и если оно больше нуля, то относим отрезок к «трендам вверх», а если меньше нуля – к «трендам вниз».

 Какой использовался критерий? Обычный модифицированный критерий Стьюдента на отличие приращений логарифма(!) цены от приращений гауссовского процесса со средним нуль  и дисперсией «почти равной» для 9 испытаний из 10 (нулевая гипотеза). Так как мы имеем критерий на различие сложной гипотезы против простой, то распределение статистики критерия точно известно нам только  при простой гипотезе. И потому при априори выбранных границах критерия мы можем знать только вероятности попадания последовательности из 10 значений в наши «классы» при верности нулевой гипотезы.

( Читать дальше )