рошла одна неделя как GPT дает торговые сигналы на вход по американским бумагам.
Условие эксперимента вэтом посте
Канал с опубликованными сделками ТУТ
За неделю GPT дал 15 рекомендаций.
TSLA
Вход 350
Стоп 330
Профит 370
В позиции
AMD
Вход 152
Стоп 145
Профит 180
В позиции
MSFT
Вход 509
Стоп 483
Профит 522
В позиции
AAPL
Вход 237
Стоп 225
Профит 249.7
В позиции
LOW
Вход 262.7
Стоп 250
Профит 285
В позиции
AVGO
Вход 348 и 332, два входа.
Стоп 302 и 330
Профит 400 и 380
В позиции
DIS
Вход 118
Стоп 112
Профит 130
В позиции
KRM
NXT
NVDA
PLTR
И шорт по TGT
Еще был один вход по AMD, который закрылся по стопу.
Остальные позиции в работе.
Размер счета для эксперимента 10 тысяч долларов.
Сейчас задействовано 6266 долларов.
3 742 доллара в кеше.
Сейчас портфель выглядит вот так

Еще раз, кратко про правила експеримента.
Счет 10 тысяч.
GPT по промту выдает минимум одну сделку в день.
Указывает стоп и профит.
Сам выбирает тикер размер позиции и направление, я только выставляю в систему.
Каждую неделю мы отбираем и разбираем десятки свежих препринтов научных работ по алгоритмической торговле. Вот что сейчас в фокусе исследований.
Генеративные модели для рыночных данных
Ученые активно работают над моделями, которые имитируют рыночные данные. Это нужно для стресс-тестирования и торговли в условиях неопределенности.
В работе «Nested Optimal Transport Distances» предлагают новый метод оценки таких моделей. Он помогает точнее предсказывать поведение рынка, что важно для хеджирования и алгоритмов на основе обучения с подкреплением.
Другое исследование «Painting the market: generative diffusion models for financial limit order book simulation and forecasting» использует диффузионные модели — технологию, похожую на ту, что создает изображения в нейросетях. Здесь ее применили к данным стакана заявок, чтобы лучше предсказывать его изменения.
Микроструктура рынка и влияние ордеров
Как отдельные заявки меняют цену? В статье «The Subtle Interplay between Square-root Impact, Order Imbalance & Volatility II: An Artificial Market Generator» показано, что волатильность можно объяснить через влияние крупных ордеров. Их эффект на цену часто подчиняется закону квадратного корня.
Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты.

В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта — на примере курса USD/RUB с investing.com. Идея не требует глубоких технических знаний: вместо того чтобы пытаться что-то делать со страницей в Excel, мы используем на своём компьютере небольшой скрипт‑посредник. Excel просто запрашивает у него одно число, а посредник уже «ходит» на сайт, берёт данные, при необходимости обрабатывает их и возвращает в понятном для Excel виде.
Короткая схема работы:
┌───────────────────┐ ┌──────────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ 1.
