Хотел поделиться своим проектом, который разрабатываю уже несколько лет.
[ Предыстория ]
По основной профессии — я программист. Почти 20 лет в этой сфере. Основной язык — Golang (это как бы современный Си). Трейдингом увлекся еще в далеком 2009. Тогда начал торговать акциями на Московской бирже. Именно спекулятивный трейдинг. Трейдил где-то 2 года. Опыт был успешным, купил себе первую хорошую машину.
Но, что хорошо тогда понял — это то, что трейдинг сложное занятие. Он сильно тебя выматывает. Эмоционально именно. Нужно прямо учиться переступать через себя и не суетиться, сохранять спокойствие. Это на самом деле очень сложно. И это только первая часть. Вторая, не менее трудоемкая — это масса работы, исследований, изучений, экспериментов. Нужно много вечеров и ночей посвятить разбору ошибок, графиков, инструментов и т.п. Все, кто этого не делает — им просто повезло. Просто есть некоторая вероятность. Кому-то должно повезти.
Через год трейдинга я понял, что совмещать программирование и эффективный трейдинг физически очень сложно. Уйти полностью в трейдинг — значит остаться без гарантированной и хорошей зарплаты. Нужного размера капитал я накопить еще не успел. А проседать в доходах тогда, конечно не хотелось.
Начнем с традиционной таблицы
С 28 января по 11 февраля моя торговля была «нулевой», о чем дважды писал на смартлабе. Топик из ссылки собственно и появился из-за надежды от утренней динамики рынков, что все изменится. И действительно в ближайшие 3 дня все изменилось из-за новостей о переговорах России и США
Поделимся интересной статьей из «Эксперта», где количественный аналитик арбитражной платформы Viking Тихон Павлов (именно он будет сегодня вести нашу онлайн встречу) рассказал о роли роботов в современных инвестициях
По его словам, сегодня значительная часть торговых решений принимается автоматизированными системами, а не людьми. Через это издание информация была успешно донесена до широкой аудитории.
Для тех, кто хочет узнать больше: в статье подробно рассматривается, как работают различные типы торговых алгоритмов, их влияние на рынок и связанные риски. Особое внимание уделено тому, что большинство алгоритмов направлено на эксплуатацию существующих рыночных ситуаций, а не создание новых трендов. Подробности — по ссылке на полный текст материала.
ЧИТАТЬ СТАТЬЮ (https://expert.ru/finance/vkladyvayut-roboty-a-ne-chelovek/)
Все расчеты представлены с начала 2017 года и по END DATE
Сравнение стратегий сформировано по уровню риска, соответствующего общей классификации и обычно устанавливаемого на основании РИСК-ПРОФИЛЯ.
✅ УМЕРЕННЫЙ уровень риска — Основное внимание уделяется балансу между стабильностью портфеля и ростом его стоимости. Инвесторы должны быть готовы принять умеренный уровень волатильности и риск потери основных средств. Типовой портфель будет в основном сбалансирован между инвестициями в облигации, акции и, возможно, с небольшой долей в алгоритмических стратегиях.
Сюда отнесены стратегии — ABTRUST, AITRUST и AITRUST 2.0, которые сравниваются с бенчмарком RUSCLASSICBM*
Показатели стратегии ABTRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):
✅ За период с 2017 года, %: +95.4
✅ CAGR, %: +8.5
✅ Волатильность, % в год: 11.0
✅ Коэффициент Шарпа***: 0.20
Показатели стратегии AITRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):
✅ За период с 2017 года, %: +212.2
✅ CAGR, %: +15.0
✅ Волатильность, % в год: 11.3
✅ Коэффициент Шарпа: 0.72