Всем привет!
Сегодня я решил поделиться списком Telegram каналов, на которые я подписан.
Каналы разобью на две группы и отсортирую в порядке убывания количества подписчиков.

Поехали!

Рынок / инвестиции

РынкиДеньгиВласть https://t.me/AK47pfl ~ 57.9 подписчиков
Очень популярный канал, интересные и аргументированные рекомендации (а то часто бывает советуют покупать без четкого обоснования почему)
Чувствуется наличие инсайда. Попадались на fake news (если помните то это была отставка Миллера).
Посты небольшие с аргументами почему покупаем или продает.
Поставлю 5 из 5.

MarketTwits https://t.me/markettwits ~ 34.3 подписчиков
Самый классный рыночный канал с моей точки зрения. Финансовые новости компаний, FX, зарубежных рынков, рынка РФ.
Нравится их тонкий юмор и троллинг).
Посты короткие, рекомендаций покупок / продаж нет.
Ставлю 5 из 5.

ДОХОДЪ https://t.me/dohod ~ 22.3 подписчиков

Вот линк на код

Общая информация о компаниях:

Yahoo Finance

Альтернативы: Google Finance, Morningstar

WeBull (удобное приложение для смартфона, iOS/Android)

Финансовые показатели компаний:

RocketFinancial (три формы отчетности с историей за 20 лет)

Macrotrends (графики основных показателей)

FinaSquare (только крупные компании, с большей детализацией)

Вот такой невинный вопрос мне задали.

«вопрос… на что ставить, что бы оно росло...»

smart-lab.ru/blog/559141.php#comment10067024

И я тоже задумался.

Наткнулся на пост Pavell70, где он размышляет на тему теханализа и алготрейдинга, с которым сложнее будет бороться в будущем.

Изначально планировал ответить в комментариях, но решил, что лучше откинуть это постом в качестве дополнения к его тексту, чтобы добрать рейтинг до сотки, потому что я уже устал от невозможности ставить плюсы.

На Западе Алготрейдеров и Квантов различают, когда в менее развитых рынках по типу России их принято группировать. Вот на Западе все ставят на развитие именно квантов и квантовых фондов, когда алготрейдинг считают лишь промежуточным этапом в переходе от торговли человеком к торговле алгоритмами (выводы сделаны на личном общении со многими тамошними трейдерами и на чтении зарубежных финансовых СМИ). И первые, и вторые используют алгоритм, безусловно, но разница между ними. И она кроется в подходах.

Алготрейдинг в широком смысле слова — это когда ты автоматизируешь работу трейдера, закладывая механизм принятия решения в алгоритм, основываясь на принципе, что цены ведут себя циклично и можно предсказать будущие колебания, ориентируясь на исторические данные.

Кванты — это уже из разряда науки, это те самые люди, которых называют Data Scientists. Их алгоритмы построены на принципах математического, статистического анализа разнообразных сырых данных, взятых не из графиков, объёмов, а из реального мира и рыночной микроструктуры. Например, сейчас полно квантовых фондов или отделов с квантами в при крупных фондах, строящих алгоритмы, которые анализируют новости и аудиозаписи, твиты и статьи, телепередачи и поведение потребителей в реальном времени (получают данные из чеков), потом преобразуют эти данные в количественную информацию и используют для принятия решений.

Так что будущее именно за квантами, которых не особо пугает отсутствие ликвидности и волатильности на рынке. Более того, алготрейдеры, например, не могут принимать участие по техническим причинам в премаркете и постмаркете, а вот кванты могут.

Стоит ли бороться с квантами, а если и бороться, то каким образом — ответа однозначного нет, потому что по мнению части людей кванты ведут к сокращению неэффективности на рынке, правильно анализируя информацию, когда другая часть людей, напротив, считает, что сокращая одну неэффективность, они создают другую: например, концентрация ликвидности в крупных квантовых фондах приводит к тому, что для более рисковых активов и в частности для активов развивающихся рынков не остаётся свободной ликвидности, из-за чего падает спрос и возрастает волатильность на них (фонды принимают решение куда направлять кэш, и в рисковые активы они не полезут, отчего акции того же Аэрофлота не получат инвестиций, хотя в условиях, когда инвестор сам лично принимает решение, они могли бы получить приток средств). Чтобы лучше понять, кто такие кванты, можно сгонять на сайт Kernel и посмотреть, чем занимаются Data Sciencists.

P. S. Друзья, исправил ошибку (второпях писал и загнался, к сожалению) в предпоследнем параграфе, где написал, что будущее в HFT за квантами.

Общаюсь с одним знакомым. Молодой студент, скальпинг любит, впрочем, как и многие нетерпеливые трейдеры. Сразу оговорюсь, что скальпинг — очень тяжелый вид спекуляций. Но торгует он не часто, 3-5 дней в месяц, этого хватает, чтобы выглядеть не как выжатый лимон и снимать деньги с рынка.

Трейдером его назвать язык не повернется, но уже второй год все еще снимает сливки с рынка. Вчера мне прислал свою работу по Доллар-Рублю, на что ожидал наверное услышать от меня признания, что он крут.

"Если хочешь зарабатывать — лучше строить торговые системы, а не прогнозы". Тимофей Мартынов.

Здравствуйте, дамы и господа!

Каким же требованиям должна отвечать торговая система (далее – ТС)? Напомню, что бессистемная, основанная на субъективных оценках торговля это игра с отрицательным математическим ожиданием выигрыша и потеря денег при использовании такого подхода – вопрос времени и количества совершенных сделок (смотрите статью "Опыт — мудрость глупцов!").

1. ТС должна быть алгоритмизирована в виде торгового робота – только такой подход дает возможность проверить гипотезу о поведении котировки, заложенную в ТС, смоделировав сделки по правилам ТС с использованием известной истории изменения котировок на длительных временных интервалах, включающих различные рыночные ситуации (продолжительные тренды, флэтовые периоды, резкие (новостные) изменения и пр.) Тестирование ТС торговлей в реальном времени практически неприменимо, так как из-за бесконечной вариативности торговых систем может просто не хватить жизни для проверки достаточного их количества, а действительно прибыльная ТС — золотой самородок в куче пустой породы. Кроме того, серия тестов на истории с различными параметрами ТС позволяет найти оптимальные их значения для различных финансовых инструментов, например, расстояния до уровней стоп-лосса и тейк-профита для инструментов с различной волатильностью.