Всем привет! Записал экспромтом ролик. Тема очень интересная. В принципе реализовать при помощи нее наконец стало возможно любые ваши задумки, просто описав их человеческим русским языком. В описание должны быть прописанные любые мелочи, тогда реализация будет правильной.

Писать алгоритмы можно, как в GPT4, так и в Claude 3. Из России без всяких VPN можно получить доступ сразу ко всем нейросетям тут: https://www.yeschat.ai/. Правда в сутки есть ограничения на запросы, но их хватает. 

P.S. При заходе на сайт без VPN у меня почему то ругается антивирус, но его можно отключить на время или это чисто глюк у меня.

Ролик записал экспромтом, так что были косяки, которые сейчас поясню. 

*Для trading view все сгенерилось без проблем и сразу. Есть возможность запускать алгоритмы из TradingView прямо на ваш брокер, но тут надо колдовать с API. Если у кого, есть инфа как это проще всего реализовать, пишите в коментах.

* Для MT4 генерил в ролике в ChatGPT4 там в итоге были косяки, потом понял, что рабочий скрипт получалось до этого сгенерить в Claude 3 под конец ролика показал, рабочий вариант. 

( Читать дальше )

Есть популярное мнение, что невозможно прогнозировать рынок, т.к. слишком уж много факторов, которые на него могут повлиять, а мы не можем их всех учесть. Особенно замечательна теория Талеба, согласно которой в любой момент может прилететь Черный лебедь и обрушить рынок. И все прогнозы насмарку. Собственно, из этого так же вытекает мнение, что экономика и геополитика влияет на котировки акций, товаров и валют.

Но так ли это на самом деле?

В 80-ых группа американских исследователей во главе с Р. Пректером обнаружила, что именно социальные настроения определяют динамику всех сфер жизни общества, будь то политика, экономика, фондовые рынки, тренды в культуре, моде, музыке и тд. Данную область исследования назвали Социономикой, или Социо-динамикой. Согласно ней во время позитивных социальных настроений растут рынки, развивается экономика, политические лидеры кажутся населению талантливыми, в строительстве увеличивается высота зданий, в моде уменьшается длина юбок, музыка становится попсовей и веселее. Во время же негативных настроений рынки падают, наступают рецессии, начинаются войны, предпочтения в музыке отдаются более грустным и агрессивным мелодиям, в фильмах – ужасам, а также общество легче подвержено пандемиям. Её то мы и разберем.

( Читать дальше )

На начало января СЧА 24.8 млн, доходность +19% годовых

Из главного за декабрь:
— Внесено 500 тыс в Джетленд
— Пополнен Хулежебока на 2 млн, БУХЛО и ЗЛО по 500 тыс

😴 Хулежебока, вложено 5 млн, СЧА 5.54 млн, за 2023 год доходность +19%
— довложил 2 млн рублей и докупил ОФЗ понемногу (оставил кэша)

📈 Хулинвестиции, вложено 3 млн, СЧА 3.3 млн, за 2023 год доходность +35%
— в декабре докупал Артген и Татнефть

🍼 БУХЛО, вложено 1 млн, СЧА 1.27 млн, за 2023 год доходность+64%
— довнёс 500 тыс
— докупал всего понемногу
— ждём IPO Кристалла, зайду на ⅙ от портфеля

😠 ЗЛО, вложено 1 млн, СЧА 1.11 млн, за 2023 год доходность +23%
— довнёс 500 тыс
— докупал ОФЗ, кэш под Лукойл и золото пока не весь потрачен

🧐 Пенсия без дураков, вложено 160к, СЧА 159к, доходность -0%, но если такой портфель мы бы держали с начала года, он дал бы +63%
— в последнюю неделю года куплен Яндекс
— куплена Х5 в первую неделю 2024

🏦 Рантье, текущая 12.04 млн, за 2023 получено 1.37 млн (+9%, вклады были бы выгоднее!)
— лучшие сделки: ПНК Рентал +28% годовых (+817 тыс рублей) и займ PartyTime (через Frontiers +29% годовых (+147 тыс рублей)

( Читать дальше )

При анализе нового для вас эмитента, в-первую очередь необходимо выяснить кто владеет компанией, т.е. с кем мы в дальнейшем поплывем в одной лодке. Я не буду останавливаться на том, почему инвестору важно знать кто владеет компанией и какие преследует цели, возможно в дальнейшем напишу небольшую статью по данному вопросу. У Новатэка 4 основных акционера ~23,5% Геннадий Тимченко, ~22% Леонид Михельсон, ~16% Французская Total, ~10% Газпром. Основателем компании является Леонид Михельсон.

Леонид Михельсон по образованию строитель, в 1994 году стал генеральным директором предприятия «Нова». Компания занималась прокладкой труб на крайнем севере, попутно приобретая доли в компаниях клиентах. Путем слияния и поглощения мелких нефтегазовых компаний и зародился «Новатэк». В 2009 г. «Новатэк» приобрело у нефтетрейдера «Gunvor», который принадлежит Геннадию Тимченко «Ямал СПГ», после данной сделки Тимченко вошел в акционерный капитал Новатэка.

( Читать дальше )

1. Самая популярная теория Сороса может быть упрощена до трех пунктов:
• Мы пытаемся понять мир, а также изменить его для извлечения выгоды
• Наше действие по осознанию мира, является частью этого мира, частью реальности, которую мы пытаемся понять
• Поэтому, полностью понять окружающий мир – невозможно
2. Это означает то, что никто не может обладать полноценным знанием, что делает все наши действия и решения несовершенными.
3. Наше видение реальности оказывает влияние на наши действия, что меняет реальность, делая наше изначальное знание о ней, неверным.
4. Все это приводит к разрыву между реальностью и нашим представлением о ней. Мир слишком сложен и многогранен, чтобы один человек смог полностью его осознать. Поэтому мы все используем упрощения – теории и обобщения.
5. На финансовых рынках эта разница между реальностью и мнением о ней к разрыву между ценами и фундаментальными факторами, что создает возможности для заработка. Эту теорию хорошо видно на картинке ниже:

( Читать дальше )

Превратится ли цифровой тюльпан в цифровую тыкву?

Если глядеть на биток глазами инженера, то возникает изумление — как ЭТО вообще можно покупать с целью накопления???!!!
Да, 10 лет назад биток был огого (как технология), но теперь?
Ведь надежды криптоэнтузиастов так и не сбылись — в первую очередь, биток так и не стал средством платежа.
Да, кое-где и порой он используется.
Но очень слабо для того, чтобы считаться Новыми Деньгами.

( Читать дальше )

Добрый день, друзья!

Мой пост об отчетах 10-K, 10-Q и 8-K американских эмитентов (https://smart-lab.ru/blog/677043.php) вызвал достаточно большой отклик среди Смарт-Лабовцев (68 ⭐️ + 326 ❤️). Поэтому выполняю своё обещание и рассказываю о методике анализа отчетов 8-К, которая в прошлом году принесла мне 50% годовых в долларах США (https://smart-lab.ru/blog/668157.php).

Внимание: лонгрид. Если у Вас в данный момент нет возможности на 15 минут сосредоточиться на изучении достаточно сложной информации – лучше добавить пост в избранное и вернуться к его прочтению позже.

В прошлый раз мы пришли к выводу о том, что отчеты 10-K содержат только прошлые данные, в силу чего информация, отражённая в них, уже заложена в текущие котировки акций. А с учётом того, что изучение формы 10-K является достаточно трудоёмким процессом, то для частного инвестора эта форма теряет всякий смысл. 

( Читать дальше )

Построение нестандартных графиков в Python при помощи библиотеки finplot.
Можно строить почти любые нестандартные графики: Range, Renco, Delta.
В качестве примера скрипт для построения Дельта графика.
График строиться с момента запуска по поступающим данным из таблицы обезличенных сделок.
Для получения данных из КВИКа используется PythonServer Евгения Шибаева (огромное спасибо автору!!!)

Тапками не кидайтесь, программировать только учусь.

# В КВИКе запускаем луа-скрипт QuikLuaPython.lua
import socket
import threading
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
import finplot as fplt

fplt.display_timezone = timezone.utc


class DeltaBar():
    def __init__(self):
        self.df = pd.DataFrame(columns='date_time open high low close delta delta_time_sec'.split(' '))
        self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

    def parser(self, parse):
        if parse[0] == '1' and parse[1] == 'RIH1':
            if abs(self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta']) >= 500:
                self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['close'] = float(parse[4])  # Записываем последнюю цену как цену close бара

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] = \
                    datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f").replace(microsecond=0)

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] = float(parse[4])

            if float(parse[4]) > self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high']:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high'] = float(parse[4])

            if (float(parse[4]) < self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low']) or \
                    (self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] == 0):
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] = float(parse[4])

            if parse[5] == '1026':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] += float(parse[6])

            if parse[5] == '1025':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] -= float(parse[6])

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = \
                datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f") - \
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time']
            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'].seconds


def service():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind(('127.0.0.1', 3587))  # Хост-этот компьютер, порт - 3587
    while True:
        res = sock.recv(2048).decode('utf-8')
        if res == '<qstp>\n':  # строка приходит от клиента при остановке луа-скрипта в КВИКе
            break
        else:
            delta_bar.parser(res.split(' '))  # Здесь вызываете свой парсер. Для примера функция: parser (parse)
    sock.close()


def update():

    df = delta_bar.df
    # Меняем индекс и делаем его типом datetime
    df = df.set_index(pd.to_datetime(df['date_time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    # print(delta_bar.df)

    # pick columns for our three data sources: candlesticks and TD
    candlesticks = df['open close high low'.split()]
    volumes = df['open close delta_time_sec'.split()]
    if not plots:
        # first time we create the plots
        global ax
        plots.append(fplt.candlestick_ochl(candlesticks))
        plots.append(fplt.volume_ocv(volumes, ax=ax.overlay()))
    else:
        # every time after we just update the data sources on each plot
        plots[0].update_data(candlesticks)
        plots[1].update_data(volumes)


if __name__ == '__main__':
    delta_bar = DeltaBar()
    # Запускаем сервер в своем потоке
    t = threading.Thread(name='service', target=service)
    t.start()

    plots = []
    ax = fplt.create_plot('RIH1', init_zoom_periods=100, maximize=False)
    update()
    fplt.timer_callback(update, 2.0)  # update (using synchronous rest call) every N seconds

    fplt.show()

Все обсуждают безумно красивую историю про то, как пацаны с Reddit смогли одолеть зазнавшиеся хедж-фонды, но далеко не все понимают, что именно происходило на рынках. В этой статье я объясняю простым языком, что конкретно привело к текущей ситуации.

Что произошло: Roaring Kitty атакует!

GameStop — это международная сеть магазинов видеоигр, которая переживает далеко не лучшие времена. Низкая прибыльность и непонятные дальнейшие перспективы (кто вообще будет ходить в магазин за тем, что можно просто качнуть из Steam?) привели к тому, что акции компании упали с $55 в 2013 до $4 к середине 2020 года.

Несколько крупных хедж-фондов были убеждены, что падение котировок акций GameStop продолжится: как говорят профессионалы, они «зашортили» эти акции на крупную сумму. Однако, в январе 2021 года акции внезапно резко пошли вверх — особенно в течение 26-27 января, когда котировки достигли $360 (рост в 20 раз по сравнению с ценами на 1 января!).

( Читать дальше )

ТРЕЙДИНГ

С легкой иронией отношусь к авторам, публикующим только положительные результаты. И берущих паузу при отрицательных. Поэтому отставил идею не выкладывать результаты. Хотя ими недоволен. Совсем.

+19,1%

Непростой год для моего трейдинга. Идентичные результаты получил в 2019, однако совершенно разные ощущения. В 2019 все по делу. Четко отработал все тренды на нетрендовом рынке. В 2020 выявились неоптимальности.

В чем проблема? Что сломалось?

С трендом все ОК. Торговал бы только тренд, годовая доходность была бы в диапазоне 90-100%. Год трендовый, заработала и фонда, и Si. И лонг. И шорт. Минимальные изменения в системах по году.

Почему такой разрыв в доходности?

Корни проблемы лежат в 2008 году, когда пришла идея торговать большие утренние ценовые разрывы на высокой волатильности. Как эмоциональный перекос, который должен смениться не менее волатильным контрдвижением.

Все посчитал. В 2008 году такие идеи отработали на УРА. С одним НО – слишком мало сделок. Недооценил этот момент. Гуманитарий, одним словом.

( Читать дальше )