В начале девяностых Вольфрам Шульц вставил обезьяне электроды в мозг, чтобы доказать очевидное.

Обезьяна получает сок — нейроны вспыхивают. Всё сходится, дофамин и есть удовольствие.

Потом он стал включать перед соком лампочку.

Обезьяна быстро смекнула, что к чему. Вспышка переехала на лампочку. А сок, который теперь приходил точно по расписанию, нейроны почти перестали замечать.

Дальше он включил лампочку и не дал сок. В момент, когда сок должен был появиться, активность рухнула ниже обычного фона.

То есть обезьяне стало хуже, чем если бы лампочки не было вообще. Пообещали и не дали.

Кайф живёт до награды. Сама награда платит копейки.

Это первое открытие. Их было три, и вместе они кормят несколько индустрий.

Второе сделал Беррес Скиннер. Он посадил голубя в ящик с кнопкой и стал выдавать корм не за каждое нажатие, а через случайное число попыток. После третьего. Потом после десятого. Потом после пятого. Голубь не мог вычислить закономерность и долбил кнопку постоянно. Даже когда корма долго не было. Прям как ты в метатрейдере.

( Читать дальше )

Тут случился небольшой мем. Был такой ютубер Бен, который всё время шутил про себя, что он «degenerate trader», но при этом объяснял довольно интересные и сложные вещи про трейдинг — поэтому имел немаленькую аудиторию (640 тыс. подписчиков на текущий момент). На всякий случай: я о нем узнал сегодня, поэтому в бэкстори могу немного ошибиться.

Полгода назад он выложил видео под названием «Ben Lost Everything» — где покаялся в том, что просадил все свои жизненные накопления на, собственно, отвязном трейдинге. Он там парень молодой, судя по всему, накоплений было не супер-много, но всё же. Сказал даже, что готов вернуть деньги донатерам в своем закрытом Патреоне (там был какой-то контент типа «научу вас как трейдить», с теглайном «The fastest way to your first $1,000,000 in the markets», лол).


На картинке выше лицо не этого чувака (а с какого-то реакт-видео), Бен сам вроде анонимен.


Так вот, что мне показалось интересным в его истории: он там рассказывает о том, как вообще встал на путь дегенеративной лудомании. Когда были выборы президента США в 2024 году, он начал активно и очень прибыльно заниматься арбитражем между разными рынками предсказаний (Polymarket, Kalshi). Там был такой вал входящей «не очень умной» ликвидности, что даже с неидеальными стратегиями получалось очень хорошо.

( Читать дальше )

Apple выкатила очередную презентацию: iPhone 18 Pro, чип A20 на 2-нм техпроцессе, титан и ценник, легко улетающий за 160–180 тысяч рублей. Пока техноблогеры меряются микронами в линзах и терафлопсами нейромодулей, предлагаю посмотреть на это событие трезво — как на идеальный кейс деструктивного распределения капитала.

Еще в 1899 году экономист Торстейн Веблен в «Теории праздного класса» описал механику демонстративного потребления (conspicuous consumption). Суть концепции проста: спрос на товар растет не вопреки, а именно благодаря его высокой цене. Дороговизна — не барьер, а ключевое потребительское свойство, отсекающее «чужаков».

( Читать дальше )

Есть на гитхабе открытая библиотека StockSharp/AlgoTrading — 3811 готовых торговых стратегий. Скользящие, пробои, осцилляторы, Вайкофф, каналы, «машинное обучение». Всё бесплатно, бери и торгуй.

Мне стало интересно, что из этого выживает на нашем рынке с реальными издержками. И вообще я хотел сделать портфель стратегий, но нужно протестировать все, чтобы понимать. Запустить стратегии как есть нельзя — все файлы обёртки над .NET-движком StockSharp, доступа к моим данным у них нет. Поэтому 53 стратегии я портировал на Python вручную, логика входа-выхода один в один, и прогнал по 28 инструментам Мосбиржи.

Условия

Параметр	Значение
Период	01.01.2024 — 25.06.2026 (2.5 года)
Инструменты	28: 8 акций, 8 фьючерсов на них, 6 товарных, 2 валютных, 4 индексных
Данные	5-минутные бары, ресемпл в 1h/4h
Прогонов	1592 связки «стратегия × инструмент»
Издержки, акции	0.05% на ногу
Издержки, фьючерсы	биржевой сбор по группе контракта + 0.45 ₽ за контракт на ногу
Проскальзывание	0

( Читать дальше )

Лето подходит к концу и я хочу рассказать о своём увлечении последних месяцев — машинном обучении (Machine Learning) на данных Московской биржи. Эта тема уже давно не даёт мне покоя и в этот раз я решил подойти более основательно — активно использовал новейшие языковые модели, типа Claude Sonnet 5, Gemeni 3.7 Flash не только для написания кода, но и для работы с результатами этих скриптов. При этом не использовал полностью автономных агентов — все языковые модели работали как консультанты в чате — все решения принимал я, в том числе какую исходную информацию давать конкретной модели на каждом из этапов.

Предвидя будущие вопросы я сразу отвечу что это мой эксперимент и он не только не зарабатывает, но и пока даже непонятно чем закончится — сейчас это всё в процессе. Эту статью решил написать не чтобы «засветить трейдерским граалем» — которых я кстати считаю что не существует, потому что вся информация общедоступна. Эта статья написана чтобы рассказать как есть об этой ML теме без прикрас и познакомиться с комментариями — среди негатива (обычно так) проскакивают интересные мысли. Я сам не работаю в финансах и моя позиция больше исследовательская, так что раскрыть какие‑то корпоративные секреты я не могу — просто прощупываю путь перед собой.

( Читать дальше )

Решил, что надо подвести какой-то профессиональный итог всей этой возни с вашим глупым алготрейдингом. И вот, что получилось.

Мои инженерные результаты:
— спроектировал и реализовал с нуля платформу алготрейдинга на C#/.NET 9 — от загрузки котировок до исполнения ордеров: 67 проектов, 77 тыс. строк кода, 773 автотеста, 28 задокументированных архитектурных решений;
— поднял пропускную способность верификации стратегий с 1-5 до 2 500 вариантов в секунду на воркер (в 500 раз), в том числе за счёт покрывающего индекса, ускорившего выборку в 525 000 раз по вводу-выводу;
— снизил пиковое потребление памяти вычислительного ядра со 117 ГБ до 2,6 ГБ (в 45 раз), сохранив побитовую идентичность результата на 33,3 млн строк;
— построил генетический поиск стратегий по ~640 бинарным признакам на 383 инструментах трёх площадок, обработав ~167 млн минутных свечей;
— развернул распределённые вычисления в Kubernetes (~12 узлов, автомасштабирование KEDA до 120 подов, scale-to-zero) и хранилище S3 + Parquet с прореживанием — экономия 97% объёма;

( Читать дальше )

Сжатие работы: правило 3 часов — скрытая суперсила трейдера

Вас убивает не плохой рынок и не пробел в знаниях.
Вас убивает количество часов, которые вы разрешаете себе быть «в теме».

Если вы проводите за графиками 8-12 часов в день, смотрите каждую свечу и при этом топчетесь на месте — проблема не в рынке. Проблема в отсутствии границ.

Я переработал эту тему с точки зрения практики. Без лирики.

---

I. Портрет трейдера, которого «выключило»

Знакомый сценарий. Человек делает всё «по правилам»:
— открывает терминал за час до сессии;
— сидит азиатскую, европейскую, американскую;
— вечером «аналитику дочитывает» и сделки разбирает.

Итог: 12 часов в день у экрана. В чатах его называют «трудягой». На счёте — то микроплюс, то ощутимый минус.

Однажды он просто перестаёт. Не болезнь, не стресс — туман в голове. Утром нет сил открыть терминал, простые решения даются через сопротивление, каждая просадка жжёт психику.

( Читать дальше )

Попалась интересная дискуссия на глаза, пост на основе и по мотивам и как продолжение предыдущего. 

«Кому не надо — тому не надо...». Остальным — пожалуйста.

Трейдеры, пришедшие из покера, часто говорят, что между этими занятиями гораздо больше общего, чем кажется. Дистанция, риск-менеджмент, дисперсия, психологические ловушки — всё это действительно очень похоже. Но есть одна важная разница: в трейдинге гораздо легче долго проигрывать и не понимать почему.

Причём проблема даже не в убытках. Проблема в обратной связи.

В покере всё очень жёстко. Ошибся — тебя довольно быстро наказывают. Поле адаптируется, банкролл тает, винрейт падает. Дисперсия может долго издеваться даже над сильным игроком, но сама структура игры всё равно позволяет относительно честно разбирать происходящее. Есть солверы, статистика, конкретные споты, диапазоны, линии розыгрыша. Можно буквально открыть раздачу и спросить: действие было плюсовым или нет?

И чаще всего ответ получить можно.

В трейдинге такой роскоши нет. В покере результат отдельной раздачи часто определяется удачей. В трейдинге «хорошая» стратегия может быть в просадке годами, а «плохая» — выглядеть прибыльной за короткий отрезок (ха-ха, уж поверьте, такого перекопано немало)

( Читать дальше )

Большинство трейдеров уходит не потому, что им не хватает мотивации или интеллекта, а потому, что никто не объясняет, как выглядит трейдинг на самом деле.

В лентах соцсетей он кажется простым путем к легким деньгам, но в реальности это сплошные психоэмоциональные перегрузки.

1️⃣ Трейдинг — это не обычная работа, что становится очевидным очень быстро.

Вы можете выполнить идеальную сделку, как по учебнику, и все равно потерять деньги. В то же время нарушив все правила можно получить прибыль. В этих условиях теряется ощущение контроля, так как схема «усилие = результат» не работает.

2️⃣ По своей сути, трейдинг — это игра вероятностей. Поэтому тут важны не отдельные сделки, а работа на длинной дистанции.

3️⃣ Слепое упорство не работает. Многие трейдеры проводят месяцы или годы, повторяя одни и те же ошибки, называя это дисциплиной.

Прогресс начинается только тогда, когда вы регулярно анализируете свои сделки, выявляете и устраняете недочеты.

4️⃣ Одержимость деньгами — это тихий убийцаторговых счетов.

( Читать дальше )

Ну что ж
В очередной раз перечитываю… давно не читал.лет 10 как уж точно




О чем эта книга и зачем её читать ?
И что в ней такого особенного?
Вы знаете… наверное ключевое это
*****
БЕЗЗАБОТНОСТЬ
*****




( Читать дальше )