Избранное трейдера gatling
Во вторник буду вести вебинар по алготрейдингу на площадке АЛОРа. Приглашаю приобщиться. После полугодовалого перерыва возвращаемся в видеоформат.
О чём:
Книга «Грокаем алгоритмы» — это отличное введение в мир алгоритмов на простом и понятном языке. Автор книги, Адитья Бхаргава, представляет сложные концепции алгоритмов и структур данных в доступной форме, что делает их более понятными для начинающих.
Книга состоит из нескольких глав, каждая из которых посвящена определенному алгоритму или структуре данных: от сортировки и поиска до графов и алгоритмов оптимизации. Каждая глава начинается с простого объяснения базовых понятий, после чего автор предлагает различные примеры и упражнения для закрепления материала.
Правда примеры реализации алгоритмов сделаны на языке Python. Но всё это достаточно легко реализуется и в других языках программирования, например С# и С++. Для разработчиков на других языках понять суть алгоритмов не составить труда.
Эта книга отлично подходит как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для профессионалов в области информационных технологий, которые хотят улучшить свои навыки программирования. Автор не только объясняет основные концепции алгоритмов, но и демонстрирует их применение на практике, что делает книгу особенно ценной.
Сегодня мы рассмотрим индикатор Momentum. Узнаем историю создания индикатора и то, как он рассчитывается.
Также к данной статье будут прикреплены готовые скрипты роботов на этом индикаторе с возможностью торговать на нашей платформе OsEngine.
1. История создания индикатора.
2. Как проводятся расчеты индикатора Momentum.
3. Какие сигналы может подавать индикатор.
4. Роботы для OsEngine на индикаторе Momentum.
4.1. Стратегия системы Тома Демарка.
4.2. Стратегия на пробой индикатора Momentum.
4.3. Стратегия основанная на дивергенции индикатора Momentum.
5. Итоговая таблица результатов.
Индикатор Momentum был создан в 1970-х годах американским математиком и аналитиком. Основная идея индикатора Momentum состоит в том, что изменение цены на рынке происходит с разной скоростью в зависимости от силы рынка. Если в моменте цена движется быстрее предыдущих движений, то рынок обладает большей инерцией. И наоборот, если цена движется медленнее, то инерция рынка меньше.
Сегодня мы рассмотрим индикатор MACD. Узнаем историю создания индикатора и то, как он рассчитывается.
Также к данной статье будут прикреплены готовые скрипты роботов на этом индикаторе с возможностью торговать на нашей платформе OsEngine.
1. История создания индикатора.
2. Как проводятся расчеты индикатора MACD.
3. Какие сигналы может подавать индикатор.
4. Роботы для OsEngine на индикаторе MACD.
4.1. Стратегия основанная на дивергенции индикатора MACD.
4.2. Стратегия с индикатором MACD, Ema и Rsi.
4.3. Стратегия основанная на индикаторах ADX и MACD.
4.4. Стратегия с MACD и четыре индикатора Ema.
4.5. Стратегия с MACD и индикатор Ema.
5. Итоговая таблица результатов.
Индикатор MACD был разработан Геральдом Аппелем в 1979 году. Аппель решил создать индикатор, который бы отражал ситуацию на рынке быстрее, чем тогда популярные индикаторы, такие как скользящие средние. Он начал экспериментировать с различными комбинациями скользящих средних и определил, что пересечение двух скользящих средних с разными периодами может сигнализировать об изменении тренда.
Как известно ориентир для доходности по портфелю акций – это доходность индекса IMOEX в базовом варианте, а также его версия полной доходности с учетом полученных и реинвестированных дивидендов «брутто», т.е. без налогообложения (MCFTR) или «нетто» — с учетом налогообложения по налоговым ставкам для российских организаций (MCFTRR). Считается, что портфель, который превысил доходность индекса полной доходности сработал эффективно, не превысил – не эффективно, но в обоих случаях результат оценивается с учетом риска по портфелю.
Вывод о том, какую доходность по портфелю получил инвестор — низкую, среднюю или высокую — будет определяться относительно доходности рынка, которая варьируется от года к году: если рынок вырос на 15% за год, то высокой доходностью будет считаться доходность по портфелю 25% и более, а, если рынок вырос на 100%, то 25% по портфелю — это уже слабый результат.
Посмотрим какую среднюю доходность можно было получить на российском фондовом рынке с учетом дивидендов за период с 2003 года по 2024 на примере индекса полной доходности MCFTR.
Добрый день, друзья!
Завершился 2023 год и наша исследовательская группа обновила параметры для оценки стоимости собственного капитала (модель CAPM), средневзвешенной стоимости капитала (модель WACC), а также ставок дисконтирования на базе российских финансовых активов и отечественных источников информации.
Импортозамещение в этой сфере требуется потому, что облигации недружественных государств больше не являются для российских инвесторов безрисковым активом. Поэтому использование известных таблиц Дамодарана в целях построения финансовых моделей для российского рынка становится бессмысленным.
Прошлогоднее исследование и методику расчётов см. здесь: https://smart-lab.ru/blog/911710.php.
__________
Напомним, что стоимость собственного капитала определяется по следующей модели:
где Re– ожидаемая доходность (стоимость) собственного капитала, %;
Rf – ожидаемая доходность безрискового актива, %;
β – коэффициент, характеризующий меру рыночного риска актива;
В этом посте я расскажу, как я придумал себе инвестиционную стратегию, которая очень эффективно работает вот уже шестой год. Я также попытаюсь разобраться, с чем связан «феномен таблички»: почему сделанный на коленке инструмент вдруг начали использовать тысячи человек, а я (как автор) вдруг стал популярным в узких кругах. Начнём по порядку...
На дворе было лето 2018 года. Я всерьез задумался над вопросом: что делать с деньгами, которые лежат на вкладе под довольно скромные проценты? Это сейчас вклады под 15-16% норма, а тогда ключевая ставка была низкой, и вклады у меня были под 6-7% годовых. Валюта тоже была, но положить её под адекватный процент — задача и тогда была не из простых (а сейчас и подавно).
Ретроспективно (заглядывая в будущее, т.е. в сегодняшний день) можно было советовать к покупке однушки у метро, но а) я не настолько богат; и б) тогда это было не так очевидно. В любом случае, несмотря на обрушение российского рынка ценных бумаг в 2022, сейчас с доходностью всё в порядке. Но пост не об этом.
Американский аэрокосмический инженер Гэри Фландро в 1964 году обнаружил любопытную вещь — орбиты планет в Солнечной системе расположены таким образом, что каждые 175 лет Юпитер, Сатурн, Уран и Нептун сближаются друг с другом.
Он рассчитал траектории и время и понял, что следующее такое сближение случится в конце 1970-х годов — чтобы не упустить такую возможность, он самостоятельно разработал планетарную программу «Grand Tour», которая позволила бы зонду пролететь мимо всех четырех планет.
Гэри Фландро придумал использовать планеты с их гравитацией как рогатки — благодаря этому космическому аппарату требовалось намного меньше энергии, чтобы достичь конечной точки.
В конце концов НАСА создала программу «Вояджер», в рамках которой ученые рассмотрели 10 тысяч возможных траекторий и остановились на двух из них — и в 1977 два космических зонда отправились покорять космос. Для этой программы характерны две вещи: