Прошлый топик мы завершили на том, что попытки поручить построение торговой системы (ТС) машинному обучению (МО) бесполезны, т.к. на рынке отсутствуют явные зависимости, а те которые есть подавляются псевдозависимостями присущими конкретному интервалу истории котировок.
Но, все-таки не верится. Мы ведь находим в инете и даже в комплекте с пакетами МО такие экземплы применения МО, что при запуске их на своем компе, мы порой находимся в изумлении — неужели такое вообще возможно сделать за каких-то 5 минут. Ну, если это можно, то брехня это, что нельзя поручить МО самой сделать ТС.
Ну, скажем задача разделения множеств различными методами МО:

картинка с сайта - https://scikit-learn.org ©

Не самая крутая задача, но хрен вручную такой алгоритм за 5 минут построишь.)
Чего рассуждать, давайте вживую попробуем поручить МО сделать нам ТС. При торговле на рынке все упирается в прогнозировании цены, вот и поручим нейросети (НС) прогнозировать цену хотя бы на 5 минут вперед. Пусть даже не очень точно. Будем это делать НС из пакета scikit-learn.

( Читать дальше )

Всем добрый день!

В этом посте решил продемонстрировать свой подход к составлению инвестиционных портфелей и показать во что я буду инвестировать с горизонтом 1-3 месяца.

Для этого я использую две основные стратегии «Премия за риск» и «стратегия двойного импульса Гарри Антоначчи», скрипт стратегии написан на Lite-C для платформы Zorro.

 

Начнем со стратегии «Премия за риск»

Основная идея стратегии описана в данном видео:

https://youtu.be/2mkvAjxdayc

 

Все сделки только LONG. Когда мы собираем премию за риск, управление рисками имеет важное значение.

Для управления рисками в данной стратегии я использую показатели волатильности каждого инструмента. Если волатильность актива увеличивается, тогда я сокращаю объем этого актива, соответственно, если волатильность уменьшается, тогда я увеличиваю объем позиции.



Бэктест стратегии:

( Читать дальше )

В торговой системе должна сочетаться и перманентность и адаптивность.  Я догадался как это сделать.

как пример, берем строим восходящий канал, по мере движения в нем цены, меняем объем инвестиций в инструменте

Напишу сейчас, завтра некогда будет.
Итак, у некоторых наших товарищей (не будем называть имён, их, как минимум около десятка), в ТС во главу угла поставлены приращения цены, у других (их тоже есть), алгоритмы ТС основаны на ценах.
Какая из этих моделей более близка к реальности и более проста в реализации?
Рассмотрим самую примитивную модель рынка. Конечно, понятнее было бы нарисовать квадратики, но не имея технических возможностей для этого (смартфон) ограничусь эпистолярный жанром.
Начнем с текущей цены которую видят участники рынка и ее текущего положения относительно истории актива. Уже только из этих соображений они предпринимают некие действия меняющие цену. Другие участники смотрят на меняющуюся цену и ее относительное положение в пространстве, и также предпринимают некие действия, что также изменяет стоимость актива.
Теперь к участникам поступает поток новостей. Участники реагируют на них исходя из «веса» новости и опять-таки относительного положения актива на графике.

( Читать дальше )

разница между суммой приращений на периоде и скользящей взвешенной приращений практически равна  среднеквадратичному отклонению приращений на периоде, умноженному на корень квадратный из дней чисто с отрицательным приращением на периоде....

из 8 бумажек только у одной энто не бьется....

  предварительный вывод

  второй страховочный стоплосс, похоже, избыточен… раз они оба приходят в одну точку с разных позиций.....

похоже — скользяшка??? она и в Африке скользяшка???....

допускаю мыслю, что в ту же точку пришел путем другого решения одной и той же задачи, но пока энтого не вижу...

перепроверим

и тогда интерес вызывает 1 бумажка, выбивающаяся из общего ряда  -а энто как использовать?

мелочи решают все

п.с.
по 1 бумажке мысля такая — идет закрытие роста бумажки — выработалася...
в то время, как остальные 7 — в нормальном… соответствующем спросу-предложению
хорошо бы еще также иметь бумажку с сильным отрывом, но нету пока? такой...ждем-с

в субботу-воскресенья цыган почти  нетути на смарте… тянет на порассуждать...

   бляха-муха… осознание собственной личности, как личности, склонной к графоманству несколько расстраивает....(но успокаивает тот факт — все кто тута хоть раз чирканул пару слов -  Графоман или имеет задатки стать Графоманом, следовательно,  — я в компании «хороших людей»)

smart-lab.ru/blog/711480.php — фигня написана, попробуем пересмотреть… откажемся от короткого и длинного -и оставим один...

так как за плечами всего лишь 4 класса церковно-приходской школы и прочтение двух статей в викпендии… особенного ожидать от меня не следует...

    как не ставил стопы так и не ставлю, но контрольные точки, когда нужно делать ноги в Системе присутствуют...

гипотеза...
берем некоторый период дневных приращений...
на данном периоде имеем некоторое значение суммы положительных приращений...
определяем среднеквадратичное отклонение на периоде…

( Читать дальше )

APPALOOSA

Top new buys: UBER, PHM, BODY, TCVA
Top exits: CRM, ADBE, DIS, PYPL, IQ, DISCA, BIDU, SHOP
Boosted stakes in: MOS, FCX
Cut stakes in: PCG, MU, TMUS, AMZN, CHK, BABA, FB, GOOG, HCA, XLE

BAUPOST GROUP

Top new buys: SJR, RTPY, 1865300D
Top exits: FOXA, FOX, PEAK, FNF, RTP, HIPO
Boosted stakes in: FB, MU, QRVO, TBPH
Cut stakes in: INTC, WLTW, EBAY, PSTH, SSNC, ADV, AJAX, NXST, DBRG, LBTYK

BERKSHIRE HATHAWAY

Top exits: AXTA, BIIB, LBTYA
Boosted stakes in: KR, RH, AON
Cut stakes in: GM, BMY, ABBV, LBTYK, CVX, MMC, USB

CORVEX MANAGEMENT

Top new buys: CRM, ZNGA, BOAC, ROVR, TWCT, LGV
Top exits: FISV, EXPE, GLD, FE, GPN, RADI, ORGN, TALK, ELMS, NFLX
Boosted stakes in: BLMN, AMZN, GOOGL, DIS, MSFT, CCEP, ATUS, EXC, DOMA, FB
Cut stakes in: ATVI, TMUS, AJAX, CFAC

D1 CAPITAL PARTNERS

Top new buys: PCOR, FTCH, PODD, ALKT, CMG, DLO, DECK, STNE, CRWD, FTV
Top exits: HLT, NFLX, EDU, BAX, NKE, PPD, LVS, FIS, BX, BMBL
Boosted stakes in: AMZN, EXPE, CVNA, PTON, BBWI, JD, RH, BLL, BKNG, DIS
Cut stakes in: MSFT, TMUS, FB, COUP, DHR, DDOG

DUQUESNE FAMILY OFFICE

Top new buys: NFLX, ABNB, MRNA, SMAR, GM, COUP, MAR, FTCH, CF, RBLX
Top exits: C, GOLD, MELI, UBER, TSM, LIN, RUN, JPM, AA, ASHR
Boosted stakes in: GOOGL, AMZN, CVNA, FB, KBR, MA, V, SBUX, EXPE, OPCH
Cut stakes in: MSFT, SE, ON, BLDR, PLTR, FLEX, TMUS, SNOW, TECK, FCX

ELLIOTT INVESTMENT MANAGEMENT

Top new buys: DUK, DBX, HRB
Top exits: DISCK, CYH, FB
Boosted stakes in: TWTR, ETWO, PINS
Cut stakes in: SNAP, HWM

GLENVIEW CAPITAL MANAGEMENT

( Читать дальше )

Спойлер – в этот раз Грааля не будет. Просто для вашего и нашего удобства мы решили вынести посты «за жизнь» в отдельную рубрику «Грааль забесплатно», чтобы они не смешивались с публикациями результатов портфеля и анализом эмитентов.

Хоть эта статья и не претендует на «граальность», надеемся, она все же будет кому-то полезна. Сегодня мы хотели бы поделиться нашим подходом к фундаментальному анализу публичных компаний. Тема, конечно, неоднократно освещалась на Смартлабе, поэтому мы решили сфокусироваться не на фундаментальном анализе вообще, а на том, как мы проводим его на регулярной основе в рамках реализации нашей инвестиционной стратегии.

Цель анализа

Фундаментальный анализ часто ассоциируется с процессом поиска недооцененных акций и «стоимостным инвестированием» по заветам Бена Грэма и Уоррента Баффета. Инвесторы анализируют компании и в случае, если «справедливая стоимость» существенно выше текущей цены, добавляют акции в портфель.

( Читать дальше )

Ранее мы поговорили о судьбе и развитии технологической компании Teladoc Health (Телемедицина — хитрая комбинация IT и Healthcare) из сектора информационных услуг в здравоохранении. Сегодня коснемся другого крупного игрока этой ниши — Cerner Corporation.

Cerner был основан в относительно далеком 1980 г., в матери годится упомянутому Teladoc (2002 года рождения — недавно отпраздновала совершеннолетие по Российским меркам).

Компания предоставляет широкий портфель интеллектуальных решений, поддерживающих клинические, финансовые и операционные потребности организаций здравоохранения в США и за рубежом.

Грубо говоря, Cerner предоставляет ПО для заполнения карточек пациентов и прочей замены бумажной волокитой врачей и пациентов (ПО Cerner Millennium

( Читать дальше )

В поисках площадки для трансляции своих идей по ММК, которая отлично ложиться на идеи стоимостного анализа наткнулся на пост
— Контрольный список Уоррена Баффета — 5000+ рейтинговых акций
По мотивам книги Практическая баффетология автор выделил несколько правил

Правила

Правило 1 — Стабильная прибыль (рост за 5 лет / TTM> 0%)
Правило 2 — Хорошее покрытие долга (можно выплатить долг в течение <3 лет)
Правило 3 — Высокая рентабельность капитала (в среднем> 15% за 5 лет)
Правило 4 — Высокая доходность инвестированного капитала (> 12% в среднем за 5 лет)
Правило 5 — Создание FCF (TTM FCF> 0 долл. США)
Правило 6 — Обратный выкуп акций? (Количество акций сегодня <количество акций 5 лет назад)
Правило 7 — IRR больше, чем у долгосрочного казначейства (начальная ставка доходности> 1,1%)
Правило 8 — ERR больше 12% (ожидаемая доходность> 12% — рассчитана с использованием оценок роста аналитиков)

И проделал огромную работу по оценке акции, где за соответствие каждому правилу акция получала 1 балл

( Читать дальше )