Вчера куча аналитиков обосновывала почему рубль так укрепился, приводя кучу факторов, и что импорта нет, и что фуры застряли и пр. Все, сегодня значит импорт появился, фуры по небу полетели через границы, рубль йопнулся на 3 процента, все факторы обнулились, а по факту творят что хотят только щепки летят, по 3-5 процентов в день наяривают.
Зарабатывают они на бирже, сказки идите лохам впаривайте. 

Меня иногда упрекают, что я пишу не про трейдинг, а про какие‑то «технические игрушки». Но на самом деле все эти проекты — из одной экосистемы. Ведь алгоритмический трейдинг начинается не с покупки кнопки «BUY», а с умений собирать, очищать и анализировать данные.

Эта история как раз про это — про парсинг, обработку и анализ больших объёмов текстов локальной языковой моделью. Просто вместо новостей или отчётов компаний я анализировал комментарии к своим публикациям. Подход тот же самый, что и в работе с финансовыми новостями: собираем данные, структурируем, прогоняем через модель, выделяем позитив и негатив. В трейдинге это может стать элементом новостного сканера или инструмента для оценки тональности рынка. А в моём случае — это просто удобный способ собрать добрые слова, за которые я всем благодарен.

( Читать дальше )

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана автором блога  на основе интервью с основателем компании по доставке авто Романом Жерловым.

Зарабатывать на машинах можно по-разному. Кто-то покупает автомобили за свои деньги и перепродает с наценкой — классическая перекупка. Вкладываешь 3 миллиона, продаешь за 3,5 — полмиллиона прибыли за пару месяцев.

Другие гоняют машины по России: покупают дешевле в одном городе, продают дороже в другом. Есть постоянная разница в ценах между регионами — этим и пользуются перекупщики.

Третьи работают консультантами — помогают людям выбрать и проверить машину за фиксированную плату в 20-50 тысяч рублей. Или устраиваются агентами в автосалоны и компании, получая процент с каждой сделки без собственных вложений и рисков.

Я выбрал четвертый путь — логистику под заказ. Везу машины из-за границы за деньги клиентов, как курьер, только дорогой посылки.

Меня зовут Роман, занимаюсь этим бизнесом уже седьмой год. Последние пять лет работаю самостоятельно. 

( Читать дальше )

2026 год.
СВО закончилось подписанием мирного договора на условиях России.
США снимают с России все санкции, восстанавливают работу посольства в Москве, возобновляют прямое авиасообщение.
Инфляция падает до 4%.
Ставка ЦБ опускается до 7%.
Открываются ворота для зарубежных инвестиций.
IMOEX 5000 пунктов.
Минфин понимает, что ему больше не нужно столько денег и снижает ставку налога на прибыль до 15%.

🤝Сургутнефтегаз национализирован, раскольцован, дивиденд на 1 обыкновенную акцию вырастает в 10-15 раз😂 (тут конечно самому смешно).
🤝Ростелеком сокращает расходы в 2 раза, рефинансирует весь долг под низкий процент, дивиденды Х4, акции Х3-X4.
🤝Магнит выкупает, потом гасит, Винокуров становится владельцем 50%+1, дальше начинается жизнь в стиле X5 Retail. Акции X3-X4.
🤝ЦБ дожимает банки по импортозамещению, Диасофт сокращает расходы, и, наконец, делает 15 ярдов выручки на 45% марже. Дивы 5 ярдов, капа 100 ярдов, наступает настоящее цифровое безумие.
🤝Цифровые привычки делают пару крайне удачных приобретений, рост бизнеса X3, IPO 2027 года проходит на высоких мультах, участники pre-IPO делают X5-X6.

( Читать дальше )

В данном видео будем учиться подключать OsEngine к бирже Woo (woo.org).

VK Видео: 


RuTube:


( Читать дальше )

В разгар Великой депрессии в маленьком австрийском городке Вергль в начале 1930-х годов произошло следующее: власти Вергля решились на эксперимент, вдохновленный идеями экономиста-еретика Йохана Сильвио Гезеля. Они выпустили в обращение свои собственные местные «свободные шиллинги» (Freigeld). Каждый месяц владелец такого «свободного шиллинга» должен был купить и приклеить к нему специальную марку стоимостью 1% от номинала купюры. Без этой марки деньги теряли свою ценность. Это был так называемый «демередж» – плата за хранение денег.

Люди, получив эти «горячие» шиллинги, стремились избавиться от них как можно скорее, чтобы не платить за марку в следующем месяце. Деньги буквально «горели» в карманах, заставляя их нестись по экономическим каналам с невиданной скоростью. Купюры переходили из рук в руки, стимулируя покупки, платежи за услуги, выплату зарплат и закупку материалов. За один только год каждый «свободный шиллинг» успел совершить в экономике города более 400 оборотов. Для сравнения: скорость обращения обычных денег в обычной экономике измеряется единицами или десятками оборотов в год.

( Читать дальше )

 

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.

➡️ Робот, который живёт в стене: мой опыт автоматизации торговли на Python

Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.

Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор библиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека-обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.

( Читать дальше )

     В научении инвестициям нас подстерегают как бы два демона — излишней Простоты и излишней Сложности. С первым все понятно, это дурацкая ловушка на дурака. Подпишись на самые сигнальные сигналы, и руби 20% в месяц. Если что, там дело не в борзости цифры. Бывает даже больше, чем 20% в месяц. Мне в моем алго это не светит, но в скальпинге могут...

     Борзость в том, что предлагается что-то очень простое, что может практиковать буквально любой… Без тестов, без ресерчей, без опыта, глянул на любой график в любой момент — и все, подставляй карман. Короче, у любого настоящего знания на бирже должна быть причина — почему оно недоступно всем. Например, в системном трейдинге очень понятный фильтр: не можешь в бэктесты — идешь мимо. 99% людей не могут, просто потому что не могут. Нужна хотя бы минимальная склонность к математике, навык программирования или программист под рукой, и т.д. Даже в простом индексном инвестировании (а что может быть проще?) есть навык, не доступный всем — не распродаться по лоям, проклиная биржу, брокера и весь белый свет.

( Читать дальше )

В данном видео будем учиться подключать OsEngine к криптовалютной бирже Bybit API.

VK Видео:

RuTube:

( Читать дальше )

Последнее время активно погружаюсь в ютуб: смотрю интервью, лекции, старые конференции по трейдингу и анализу рынков. В результате – открыл для себя массу новых концепций и имен. Понимаю, что со стороны это может выглядеть как «очередной теоретик увлекся», но искренне хочется разобраться: есть ли в этих идеях практическое зерно для трейдинга?

Вот какие направления особенно зацепили:

🔹 Теория хаоса (Билл Вильямс и др.): аттракторы, порядок в беспорядке. Звучит интригующе, особенно идея о скрытом порядке в кажущемся хаосе рынка.

🔹 Фрактальность (Бенуа Мандельброт): знаменитые «самоподобные» структуры. Идея о том, что рыночные паттерны могут повторяться на разных таймфреймах (от минуток до дневок), захватывает.

🔹 Цифровая обработка сигналов (DSP, Джон Элерс): подход Элерса к рынку как к сигналу, который можно отфильтровать от шума, кажется весьма логичным для поиска неэффективностей.

🔹 Вейвлет-преобразования: позиционируются как более гибкий и мощный инструмент для анализа нестационарных временных рядов (каким и является рынок), чем классический анализ Фурье.

( Читать дальше )