Избранное трейдера Максим
В сущ факте Мосбиржи, опубликованном 02.03.18 интересным показался такое сообщение: в списке кандидатур в Наблюдательный Совет, за которые будут голосовать акционеры Мосбиржи на ГОСА, нет кандидатуры нынешнего Председателя Правления Мосбиржи Афанасьева А К, который одновременно является членом Наблюдательного совета НКО НКЦ (АО).
Похоже, что должность Председателя Правления Мосбиржи будет занимать кто-то другой и у Мосбиржи появится новый руководитель.
Прошло довольно много интересных сообщений топов эмитентов о предстоящих дивидендах.
Аэрофлот
Совет директоров «Аэрофлота» 16 марта рассмотрит вопрос о размере дивидендов за 2017 год, сообщил заместитель генерального директора компании по коммерции и финансам Шамиль Курмашов в ходе конференц-звонка по отчетности МСФО за 2017 год.
Ад пуст.
Все бесы здесь.
Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.
Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.
Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.
На сегодняшний день на крипторынке представлено более полутора тысяч видов криптовалют. В связи тем, что каждая криптовалюта поддерживает свой собственный проект, миссию, блокчейн и механизм работы, майнинг и дей-трейдинг давно перестали быть единственными способами получения дохода. Получать доход держатели некоторых криптовалют могут и за счет поддержки алгоритма PoS, долгих инвестиций или запуска мастерноды.
В отличие от механизма Proof-of-Work (PoW), где каждый майнер фактически должен доказать, что его нода выполнила расчеты, в PoS (Proof-of-Stake) майнеры, которые называются валидаторами, доказывают долю владения или стейк криптовалютой данного блокчейна. Чем больше доля, тем вероятней, что нода получит право добычи следующего блока. При этом доход валидаторов составляют исключительно комиссии с транзакций. Алгоритм PoS имеет несколько весомых преимуществ перед PoW — этот механизм более устойчив к атакам и не столь высокозатратный в потреблении электроэнергии.
Поделюсь алгоритмом первичного отбора акций компаний российского фондового рынка для формирования долгосрочного портфеля частного инвестора. Способ достаточно прост и всем по карману, ибо ничего не стоит в плане существенных энергозатрат. Несколько упражнений, и первичный перечень акций для покупки готов. Либо поработать с ним дальше, проведя более глубокие исследования выбранных эмитентов.
Итак,