Избранное трейдера xfo
За счет чего достигнут прогресс в области нейросетей?
Midjourney рисует картины, ChatGPT пишет тексты, которые проходят тест Тьюринга, люди не могут определить, кто с ними общается: человек или машина. В комментариях к этой статье уже могут писать роботы, и вы не отличите их сообщения от людей!
Ответ на вопрос о революции в области нейросетей, как мне кажется, дает книга Джуда Перла и Дана Маккензи «Думай „Почему?“. Причина и следствие как ключ к мышлению».
Вкратце, дело в том, что в математике до недавнего времени не было языка, который описывал бы связь между причиной и следствием. Посмотрите на математические и физические формулы, где там причина и следствие?
Была и есть только наука статистика, которая породила монстра «Big Data».
Маркетологи, как завороженные, начали искать в «Big Data» способы увеличения продаж. Они думали, что если проанализировать терабайты информации, то можно извлечь грааль прибыли. В эту гонку больших данных включились многие. Выходят статьи, где объясняется, например, что на сайте магазина на оранжевую кнопку кликают больше чем на зеленую, что на цену акций влияет день недели, «эффект понедельника», и тому подобная чуйня.
Будем честны, текст подойдёт не всем. Те, кто интересуются, но не совсем начали, то в конце книги автор заботливо оставил пояснения, которые вы можете прочитать до начала чтения самой книги.
Самый главный геморрой в одноногом индексном арбитраже – правильно собрать сам индекс.
В этой статье поговорим об одном из самых стандартных и рабочих способах – выбирать бумаги взвешивая их по объёму торгов.
А чтобы читалось лучше, напомню, что у меня около 90 % прибыли по арбитражной торговле за четыре месяца. И эквити выглядит вот так:
Рис. 1. Скрин с он-лайн мониторинга моего арбитражного счёта
Так как собрать индекс чтобы зарабатывать?
Шаг 1. Выбираем самые расторгованные бумаги на площадке
Для этого складываем объёмы за каждую свечу за предыдущие X дней. И составляем таблицу.
Сортируем таблицу по объёму и берём N верхних.
Это – бумаги, отражающие движение рынка.
Шаг 2. Раздаём веса для бумаг.
Тут много всяких вариантов, включая раздачу весов по тому же объёму. Но самым прибыльным вариантом который нашла моя команда – является равномерное распределение весов один раз в N часов.
Берём самую дорогую бумагу которая есть в списке бумаг входящих в индекс и подгоняем остальные бумаги к ней, при помощи мультипликаторов:
Мы здесь: Глава 3: Тренд — главная торговая идея столетия. 3.2: Каждый получает то, что хочет. О мотивации к изучению тренда
Когда-то давно я писал обзор на книгу «История биржевого спекулянта». Эта книга о жизни и торговле Джесси Ливермора. Самая популярная в мире книга про биржевую торговлю. Книга начала XX в. про трейдера, который сделал себе несколько состояний на биржевой торговле и торговал с конца IX в. до середины XX в.
В ней описаны множество торговых идей, но свои бОльшие деньги он сделал именно на трендовой торговле. Правила, описанные в ней, очень просты:
1) Покупай то что растёт.
2) Продавай то что падает.
3) Дай прибыли течь.
4) Торгуй лидера сектора / рынка.
И у меня для вас новость.
Это работало в 20 веке. и это же работает в 21.
В OsEngine есть стратегия (бесплатная), которая так и называется — «LivermoreStrategy». И вот так выглядит эквити, если этого робота запустить на индексе «DowJons» с 2000 года по текущий.
Всем привет!
Кто хочет — пользуйтесь сигналами (статистику публикую еженедельно там же):
t.me/+l8ESN6BVTgVkMjhk
В фундаментальный анализ не верю (а может просто не умею его использовать), поэтому торгую исключительно график.
Считаю, что только строгое соблюдение правил торговой стратегии (по сути — алгоритма) дает шанс на относительно стабильный и предсказуемый заработок. Так же я убеждён, что хорошая торговая система должна эффективно работать на любом инструменте, на любом рынке, на любом характере (трендовые периоды, флетовые, смешанные, периоды с высокой волатильностью, с низкой, с быстро меняющейся и т.д.), иначе в какой-то момент она обязательно начнёт сливать.
Если при разработке торговой системы не ставить перед собой такую задачу (сделать систему универсальной), сама разработка теряет смысл, ведь это как строить самолет, который может летать только в ясную погоду, а при появлении облаков падает.