Всем привет, Друзья. Сегодня будет необычная статья. Вы знаете, что у меня в блоге регулярно выходят статьи с названием «Полный разбор компании… + SWOT-анализ» Примеры: Тинькофф, МТС, ФосАгро. Я хочу рассказать Вам, как готовятся подобные статьи, почему они очень полезны и в чем их уникальность. Итак, поехали.

Обычно, под мой разбор попадают компании, которые Вы выбираете в опросе в моем Telegram. Либо компании, в которые мне интересно погрузиться. И в том, и в том случае, я далее приступаю к изучению эмитента. Сразу скажу, что на подготовку статьи у меня уходит от одной до двух недель. Почему так много? Помимо разборов, я изучаю огромное количество «биржевой» и корпоративной информации по всем интересующим меня компаниям. Время ограничено.

Для полноценного изучения компании, я собираю всю информацию, которую только удается найти. Например по Тинькофф банку, я собирал информацию более чем с 10-ти источников. По нему было слишком мало качественных статей. Пришлось по крупицам искать ответы на интересующие меня темы. Однако, всю информацию приходится фильтровать, попадаются истинные «аналитики», которые публикуют, даже непроверенные данные. 

( Читать дальше )

prostguide.ru
Краткая история создания MACD.

Джеральд Аппель

Индикатор был разработан в 1979 году известным трейдером Джеральдом Аппелем для оценки и прогнозирования движения ценового графика активов фондового рынка. Название MACD расшифровывается как «Moving Average Convergence/Divergence Trading Method» в переводе «Схождение/расхождение скользящих средних». Томас Эспри добавил к индикатору использование гистограммы.

( Читать дальше )

После вчерашней стати, для новичков "Как рассчитать эффективный период МА" нам поступило много вопросов. По этому, сегодня рассмотрим, как протестировать Акции Сбербанка по 31-му индикатору на 2-х таймфреймах, всего за 5 минут.

1. После того как скачали jBot , откройте его и выберете интересующий вас инструмент, в нашем случае это Акции Сбербанка c 15 минутным таймфреймом


2. Далее заполняете параметр Стр. в переб (это обозначает сколько стратегий будет перебирать программа) и нажимаете кнопку Перебор стратегий



( Читать дальше )

Я инвестор. Отсюда следует, что акции, входящие в портфель, я не продаю, если не принято решение избавиться от актива. А наоборот, только докупаю.
И вот, что интересно, еще несколько лет назад я с легкостью покупал-добирал любую подходящую мне бумагу. Просто они реально все были дешевы. Слава санкциям! Ну или конкретным людям, как в случае с Системой и Яндексом.
Начиная с 2019г. картинка изменилась. Многие бумаги подошли к своим историческим максимумам, а некоторые даже их и переписали. И вот тут я столкнулся с тем, что я психологически не готов докупать бумаги по таким ценам. Продавать могу, а покупать нет!  Что я и делал, продавал, перетряхивал портфель, убирал ненужное, если случались проливы, что-то подбирал. Портфель облигаций рос, портфель акций уменьшался.
Решение было найдено совершенно случайно. Примерно в середине года я увидел, что продажа бумаг привела к тому, что НДФЛ достигал около 300тыс.
Это вот так, просто возьми и отдай. Что я делаю. Я стал уменьшать доходность. Старый испытанный способ. Берешь акции перед отсечкой, продаешь после. Результат был достигнут. Но сейчас не об этом…

( Читать дальше )

Заполняю декларацию 3-НДФЛ с дохода от акций и дивидендов по зарубежному счёту в Interactive Brokers в январе месяце.
Ранее я заполнял декларацию обычно.Но как я писал ранее на счёт снижения налоговой базы при продажи акции взяв в налогооблагаемую базу комиссии брокера.
Ранее писал в своём блоге об этом https://smart-lab.ru/blog/578377.php

Видео статьи:

( Читать дальше )

Назрел крупнейший прорыв в понимании случайности Этот рисунок изображает параллельные миры, разветвляющиеся в будущее, когда реальность выбирает одну траекторию в пространстве возможностей. AMERICAN INSTITUTE OF PHYSICS. Credit: Peters and Gell-Mann

( Читать дальше )

Содержание

1. С какими эмоциями сталкивается алгоритмический трейдер?
2. Воздействие эмоций на поведение алготрейдера 
3. Как снизить влияние эмоций на автоматизированную торговлю?
4. Выводы

1. С какими эмоциями сталкивается алгоритмический трейдер?

Если вы думаете, что алгоритмический трейдинг психологически комфортная профессия, то вы ошибаетесь. Первоначально создается впечатление, что робот — это набор строк кода или кубиков, описывающих торговый алгоритм. Или железяка бездушно и четко выполняющая команды. Однако по итогам накопившегося алго-опыта эмоциональное напряжение ничуть не уступает «ручному» трейдингу.
Далее опишу переживания, которые испытал на себе, так и теоретические заключения. Как и в «ручном» трейдинге основополагающие эмоции — страх и жадность. От них идут остальные производные чувства. Для упрощения, понятия «эмоции» и «чувства» используются как синонимы.

Итак, перейдем к страхам:
— страх того, что алгоритм перестал работать. Причины две: переоптимизация параметров, поменялся рынок и идея перестала приносить доход
— страх того, что алгоритм вычислит/ вычислил брокер иное лицо. Глупо, но такая мысль тоже витала
— страх низкой диверсификации портфеля. Высокая концентрации рисков по инструменту, алгоритмам
— страх того, что свое представление о рынке, о торговых системах, о возможности стабильного заработка, о своих способностях это иллюзия
— страх потери части депозита, выраженная в неправильно рассчитанной сумме, которой готов рискнуть. При просадке возникает страх потерять больше запланированного. Например, план потери 30%, но при достижении просадки в 20% боль потерь становится нестерпимой

Ну как вам, жутко? Это еще не все. Жадность:
— жадность, выраженная в желании получить нереальный доход. Принятие слишком высоких рисков, что ведет к значительным просадкам
— жадность, выраженная в неадекватности поставленных целей по времени получения запланированного дохода. Как и в первом случае – принимаются завышенные риски
— жадность, выраженная в спешке создания, тестирования, предварительного обката роботов на реале для подсчета проскальзывания и правильной логики работы скрипта
— жадность, выраженная в желании отыграться. Не остановить торговлю робота при достижении запланированной просадки, а в момент просадки повысить риски

Далее отчаяние, сожаление и стыд:
— отчаяние, выраженное в бессилии поменять что-то в торговле, когда счет тает
— сожаление в профессиональной нереализованности. Потрачено много времени на исследования и разработку алгоритмов. Упущенное время тяготит, так как нет развития в других областях жизни
— стыд перед друзьями, родственниками, клиентами, сообществом трейдеров и т.д.

2. Влияние эмоций на поведение алготрейдера 

( Читать дальше )

Всего лишь неделю нужно для того, чтобы каждый из вас смог сам научиться программировать сверточные нейронные сети, которые торгуют не хуже этой*:

Основное отличие машинного обучения от традиционного программирования состоит в том, что в задачах классического программирования вы знаете некие правила и жестко программируете их в поведении программы; в задачах машинного обучения вы не знаете по каким конкретно правилам должна работать программа и позволяете моделям машинного обучения самим найти их. Если вы хотите создать торгового робота, обычно, вы сами ищете некоторые правила (например, пересечение скользяшек, MACD>80 при убывающей луне — покупаю 2 лота) и жестко задаете такое поведения в роботе, тестируете и, возможно, оптимизируете некоторые параметры, но почему бы не поручить само придумывание правил машине? Методы машинного обучения, в теории, могут сами выбрать индикаторы, разработать правила входа, выхода и оптимальный размер позиций. Да чего уж… они могут сами придумать индикаторы, паттерны, которые могут быть гораздо лучше чем то, что придумали до этого люди. Ведь так и случилось в сфере обработки изображений, нейронные сети научились выделять значимые признаки из изображений гораздо лучше, чем алгоритмы, придуманные людьми. Компьютер обыгрывает людей в шахматы — игру, знания для которой люди накапливали ни одну сотню лет. Станет ли алготрейдинг следующей сферой, где будет господствовать нейронные сети или какой другой метод машинного обучения?

( Читать дальше )

Всем привет,

В последнее время, все больше и больше, то тут то там, люди поднимают тему машинного обучения и нейронных сетей примениельно к торговле на рынке. На фоне всего этого, я решил начать лайв эксперемент по созданию торговой стратегии на базе нейронных сетей, ну и заодно всеже попробовать полностью tfx pipeline в домашних условиях для выкатывания моделей. :)

В общем вот видюшка для затравки



( Читать дальше )

Периодически читаю про мучения с определением точки входа/выхода торгующих акциями на фондовом рынке. Для индексов наверное тоже будет справедливо.
Сразу скажу, что речь не внутридневной торговле. И не для тех, кто все знает и умеет.
Если у вас нет никаких правил, ничего кроме интуиции и любое действие доставляет вам пытки при принятии решения, что мешает вам использовать простейшие формализованные правила системы Turtle (Черепашек). На монотонно растущем рынке они дают эффект. 

Об авторе системы Turtle.

Система Turtle исторически неразрывно связана с именем Ричада Денниса и одним из самых известных и удачных случаев применения механических торговых стратегий (МТС), основанных на жестких, оттестированных на исторических данных, правилах поведения на рынке.
Ричард Деннис является примером успешного трейдера, за 16 лет торговли (в начала 70-х годов) он увеличил свое состояние с $400 до $200 млн. (Отметим, что $400 в начале 70-х — это примерно $20000 сегодня — инфляция однако.)

( Читать дальше )