Я начал заниматься трейдингом 10 лет назад. Тогда я интересовался
компьютерами, софтом, электроникой. Сейчас я все это забросил. На моем
компе остались ярлыки программ, которые были установлены 6 лет назад. Я не
открывал их уже 4 года. Постепенно я утратил интерес ко всему, кроме
биржи.
Я смог построить свою первую систему через 3-4года. Получил на ней прибыль
за год. Потом ее слил за месяц, тестируя новую систему.
Я человек с мягкими личными границами. Я хотел обрести уверенность, став
профессионалом на фондовом рынке. В результате я добил себя окончательно.
На рынке были взлеты до миллионов рублей и сливы, почти в ноль.
Сейчас я понимаю, что я за 10 лет ничего не умею. Я не стал прибыльным
трейдером и не стал специалистом в какой-то области. Я не мог стать.
Все время все забываю. Поэтому записываю в блокнотик.
Была надежда, что я стану кем-то. Но я никто. Был и остался никем.
Меня не принимают родители. Меня не принимает общество. В принципе это

( Читать дальше )

Так как  насчет практического применения ML? Как вообще это выглядит?!
 А выглядит это так, что 80% времени data scientist тратит на работу с данными, чтобы потом загнав их в модельку мобильно получить прогноз.   Вообще, предполагалось что такой мощный инструмент как нейросети сможет работать с сырыми данными, то есть загонишь в нейросеть обычную котировку, а дальше могучие нейроны похимичат, сгенерируют кучу фичей и найдут нужную их комбинацию (на самом деле никаких фичей нейросети на создают, но можно представить). Ну вот например такое явление как большой ГЭП, важный показатель? Еще какой! В сырых данных он содержится, то есть можно помечтать что если мы создадим очень сложную нейросеть, то она сможет вытащить это значение самостоятельно. Что такое ГЭП нейросеть конечно не знает, но путем манипуляций с весами она найдет, что когда меняется циферка в дате то образовавшийся большой разрыв в цене имеет большое влияние для хорошей аппроксимации.
 Мечты, мечты. Пока все что я видел в результате скармливания нейросети сырах данных-это слезы, боль и убожество. В общем мы пойдет другим путем. Мы не будет скармливать модели сырятину и мусор, мы постараемся кормить его качественно чтобы удои увеличивались и все такое.
Есть такое понятие как в ML как feature engenering. Наверно единственное более менее креативное что остается человеку в этом бездушном мире машинного обучения. А уж коли мы ведем речь о RF, то сам бог велел заняться этим, RF знаете ли не нейросети, там даже теоретически сырятина в данных не приветствуется. Вот этим мы и займемся.
 Откуда же нам взять эти фичи и главное как? Тут каждому воля вольная. Например можно сдув пыль с WealthLab использовать старичка как генератора фичей. Кто не знает в него вшито около полусотни известных индексов и еще столько же, но с неизвестным кодом. А еще можно запрограммировать свои фичи. По своему «знанию и разумению», своих «знаний и разумений» я накопил много, но почти все они из разряда «все эти технические индикаторы не стоят ничего». Зато кое что из своего показали свою небезнадежность. В общем на первый случай я сгенерировал около 17 своих фичей, затем ранжировал их для каждой стоки, итого 34 фичи. Стоки брал из числа 20 самых ликвидных отечественных фишек с 2010 года по март 2018, что дало 50 тысяч дневных наблюдений. Прямо сказать не густо, но что есть. Тем более речь идет о демонстрации силушки RF.
 Вот набор моих фичей:

Week               49303 non-null int64
GEP                49303 non-null float64
Min10              49303 non-null float64
Cl/High            49303 non-null float64
Cl/Low             49303 non-null float64
Cl/w_High          49303 non-null float64
Cl/w_Low           49303 non-null float64
wdif               49303 non-null float64
dif                49303 non-null float64
Vol20/Vol200       49303 non-null float64
tHigh%             49303 non-null float64
tLow%              49303 non-null float64
tHigh%-tLow%       49303 non-null float64
Cl/SMA21           49303 non-null float64
Cl/SMA5            49303 non-null float64
SMA5-SMA21         49303 non-null float64
Cl/(minSMA)        49303 non-null float64
Cl/(maxSMA)        49303 non-null float64
l_Min10            49303 non-null int64
s_Min10            49303 non-null int64
l_gep              49303 non-null int64
s_gep              49303 non-null int64
l_cl/high          49303 non-null int64
s_cl/high          49303 non-null int64
l_cl/low           49303 non-null int64
s_cl/low           49303 non-null int64
l_wdif             49303 non-null int64
s_wdif             49303 non-null int64
l_SMA5-SMA21       49303 non-null int64
S_SMA5-SMA21       49303 non-null int64
L_Cl/(maxSMA)      49303 non-null int64
S_Cl/(maxSMA)      49303 non-null int64
L-tHigh%-tLow%     49303 non-null int64
S_tHigh%-tLow%     49303 non-null int64

( Читать дальше )

Доходность ОФЗ и депозитов обновляет минимум за несколько лет, что увеличивает интерес к инвестированию в акции. Наибольшую популярность среди начинающих инвесторов, как правило, имеют стратегии, связанные с поиском акций с наибольшей дивидендной доходностью. Мы разберем, какие ошибки можно совершить при формировании дивидендной стратегии и предложим свой вариант составления портфеля.

Высокая дивидендная доходность – лишь часть стратегии

Выбрать пару акций с наибольшей дивидендной доходностью – крайне рискованная стратегия инвестирования. Высокая дивидендная доходность означает, что рынок ожидает, что в дальнейшем дивиденды компании будут расти медленно или снижаться. При реализации негативного сценария акция может упасть в стоимости и принести большой убыток инвестору.

Чтобы защититься от негативного сценария инвестор должен придерживаться хорошей диверсификации и иметь в портфеле не менее 10-15 акций. Кроме того, в свою стратегию нужно включить мониторинг других показателей, которые укажут на возможные проблемы с последующей выплатой дивидендов.

( Читать дальше )

Я осознал, что то, что мне кажется очевидным, для большинства людей — ТАЙНА.
=============================================

Убольшинства людей на самом деле ВООБЩЕ нет мысли о том, что свое свободное время можно инвестировать в себя и свои компетенции и это принесет реальные дивиденды в будущем.

=============================================

На паре последних конференций я пытался донести до слушателей такой два важных логических тезиса
1.

Ваш результат от инвестиций будет зависеть от потраченного на это занятия времени. Чтобы инвестировать хорошо, надо делать сбор информации и самостоятельный анализ. 

2. 

если вы молоды, если ваши сбережения не слишком велики относительно текущего дохода, то инвестируйте время в свои компетенции, и не надо его инвестировать в занятия инвестициями и уж тем более активным трейдингом, потому что это с меньшей вероятностью приведет к соответствующему росту ваших доходов.

Мне тут на смартлабе возразили, мол:

мне нет смысла повышать компетенции по моей профессии, это не увеличит мой доход. 

И тут я понял, что то, что мне казалось очевидным, для большинства — ТАЙНА.
У большинства людей на самом деле ВООБЩЕ нет мысли о том, что время можно инвестировать в себя и и это принесет дивиденды.

То есть банально БОЛЬШИНСТВО ЛЮДЕЙ ДАЖЕ НЕ ПРОБУЮТ сделать это.


( Читать дальше )

Вчера наш коллега [ The Cambridge ] написал пост, полный отчаяния: 
Хочу уходить с трейдинга.
В комментах, кто-то посочувствовал, кто-то позлорадствовал, кто-то посмеялся…
Да, биржевая среда агрессивна и весьма токсична, падающего — толкни, это тут всё в рамках правил. Но коллега описал ситуацию, в которой я побывал сам, особенно, про непосильные долги, тяжким грузом висящие на шее.
Вспомнил себя. У меня был в принципе неотдаваемый долг (220 тысяч тогдашних долларов) в 1999-м году (когда я не мог заплатить за съёмную однушку в Москве и ста долларов). В общем, я доигрался со своим бизнесом, и реально готовился к окончанию своей земной карьеры. Поэтому, сейчас очень хорошо понимаю чувства коллеги, и хочу откликнуться. Да, я чудом выкрутился из своей ситуации, но отчётливо помню те чувства, которые меня тогда обуревали: нет никакого просвета впереди, дела идут всё хуже и хуже, безнадёга полнейшая, накрыл депрессняк, долги, не совместимые с жизнью, и так далее… Полный тупик. Стакан водки и пуля. Просто и понятно.

( Читать дальше )

3 квартал подряд наблюдаю такую картинку: сначала акции растут под отчет затем инвесторы разочаровываются и продают. Можно делать ставки на повторение динамики по результатам отчета за 4 кв. 2019 года.

Основные результаты:

В третьем квартале 2019 года средняя цена на алюминий на Лондонской бирже металлов (LME) составила 1 761 доллар США за тонну – рекордно низкое значение с конца 2016 года, продемонстрировав снижение на 14,3% по сравнению с 2 056 долларами США за тонну в третьем квартале прошлого года.

( Читать дальше )

Кто такой Джоэл Гринблатт? 

Известный американский инвестор Джоэл Гринблатт в 1985-м запустил фонд Готэм Кэпитал. С 1985 по 2006 год фонд показывал годовую доходность 40%, а в настоящий момент в фонде под его управлением порядка 600 млн долларов. 

Гринблатт описал основы подхода к инвестированию в своей книге, переведенной на русский язык как «Маленькая книга победителя рынка акций» (The Little Book that Beats the Market). В основе его подхода — выбор компаний с высокой отдачей на вложенный капитал (ROIC), которые при этом недорогие по мультипликатору EV/EBIT. Мультипликатор сравнивает стоимость предприятия с его операционной прибылью.

Мы решили собрать портфель по основным принципам подхода Гринблатта и сравнить с индексами американского, российского и европейских рынков. В портфель добавили акции компаний с крупной капитализацией, ориентируясь на индексы S&P 500, Московской биржи и Euro Stoxx соответственно. Когда сравнили доходность портфеля с доходностями индексов за последние 15 лет, то были приятно удивлены.

Накопленный доход индекса против Гринблатта:

( Читать дальше )

На днях исполнилось три года, как зарегился на ресурсе. Решил описать свой опыт развития блога на форуме. Наверняка кому-то будет полезным.

 До этого несколько лет был «чукчей-читателем». Читал не все подряд. Интересны были посты, посвященные системной торговле. Не пропускал редкие посты А.Г., за деятельностью которого следил с начала 2009. Во-вторых, интерес вызывали посты по саморазвитию. То, чему сам уделял много внимания. В этом плане самокопание Тимофея, из которого он не делал секрета, желание работать над собой в режиме нон-стоп, было очень интересно и близко.

Ранее опыта в интернет-блоггинге не было. Даже в соцсетях не было страничек. Почему все-таки решил завести аккаунт? Две причины:

1.Хотел описать свои идеи и методы, получить фидбек от сообщества. Лет 10 к тому моменту уже торговал. Сложилось представление, как из рынка извлечь чуток прибыли.

2.Хотел получить долю общения. Пусть поначалу виртуального. К тому моменту лет 6 как торговал из дома. По натуре экстраверт. И с каждый год жизни трейдера-отшельника давался все сложнее и сложнее.

( Читать дальше )