Всем привет!
В последние месяцы моя активность в соцсетях снизилась и этому есть несколько причин.
Отбросим общий спад медийной составляющей крипты – причины совсем другие — я погрузился в создание новых стратегий.
За несколько месяцев тишины была проведена работа над более профитным сервисом для Zignaly.
DRAGON – контртрендовая стратегия.
Сейчас она проходит тестирование на реальной торговле и уже набрала почти 4 месяца истории показав интересные результаты.
В данный момент идет подготовка к выводу ее в Маркетплейс Zignaly.
Фактически это проверка идеи о том что люди хотят больше прибыли не смотря на увеличение рисков — хочу проверить так ли это.
Сейчас я сделал ее открытой для подключения по прямой ссылке с уменьшенной комиссией до выхода на Маркетплейс — ссылка есть в телеге, здесь не буду размещать что бы не портить карму. )
Мониторинг Zignaly DRAGON на TradeLink.pro

Самое главное и интересное для меня что сделано за эти несколько месяцев – продолжение исследований трендовых торговых подходов.
Решил, что мой опыт разработки очень сложного алго может послужить уроком для многих, кто подумывает о чём‑то подобном 😀 Хочу предостеречь всех, кого привлекает принцип «чем сложнее, тем лучше», о котором я ещё напишу в следующих постах. Сразу оговорюсь, что сложность не ради сложности, будто фетиш какой‑то, а как неизбежное следствие попытки описать всё устройство механики рынка. В этом есть много преимуществ, но этот пост о недостатках...
Начну с оценки времязатрат. Когда я поставил на паузу трейдинг и ушёл в кодинг, я искренне был убеждён, что за полгода смогу запрограммировать всё что угодно))) Прошло уже 5 лет...
Как так может получиться? Очень просто.
Первый просчёт в том, что когда я закодил всё, что планировал, я понял, что этого недостаточно, т. к. в процессе разработки и ресёчей у меня много на что открылись глаза. ТЗ стало формироваться и увеличиваться по мере разработки.
Снова сижу в своей алго-лаборатории, где единственный постоянный шум – это гул серверов и тихий свист чайника, готового в любой момент выдать очередную порцию топлива для мозга. Глаза слипаются от мелькания графиков и блоков TSLab, а пальцы сами ищут клавиатуру даже во сне. Это наша жизнь, коллеги-алготрейдеры. Вечный поиск той самой тонкой нити в рыночном хаосе, того самого уголка неэффективности, где можно выточить свою маленькую (или большую!) прибыль. Мы не просто трейдеры, мы – инженеры невидимых конструкций, архитекторы вероятностей, укротители цифровых стихий.
И в этой нашей бесконечной охоте, листая ленты, натыкаясь на чужие успехи, порой проскакивает искра – идея. Не просто готовая стратегия из книжки, а нечто такое, что цепляет, заставляет мозг начать просчитывать варианты, представлять, как это могло бы работать в реальном рынке. Что, если попробовать подойти вот так? А если добавить вот этот фильтр? Недавно мне попалась на глаза одна такая мысль. Не какая-то революционная сенсация, а скорее элегантное решение определенной рыночной задачи, которое заставило меня задуматься: «А ведь это же можно, черт возьми, собрать в TSLab!»
В январе 2025 китайская нейросеть DeepSeek R1 стала самым скачиваемым ИИ-приложением в мире. Созданная за $5,5 млн, она показала эффективность ChatGPT, но работает на дешёвом оборудовании и распространяется как open-source. За неделю —:
📉 Обвал NVIDIA на -18%
📈 Ажиотаж вокруг Baidu и китайских ИИ-компаний
🛑 Расследования в США о нелегальных поставках чипов
Это не просто хайп — это новая глава в ИИ-гонке, и на этом можно заработать. В статье — как я вышел в +15% на акциях Сбербанка и как ловить рост Baidu и NVIDIA.
Бюджет: $5,5 млн за 2 месяца (у OpenAI — сотни миллионов).
Инфраструктура: обучена на NVIDIA H800, а не H100.
Доступ: 2,5 млн скачиваний форков на HuggingFace.
Интеграции: в Baidu, WeChat и Tencent уже встроено ядро R1.
На фоне этого США приостанавливают поставки чипов, NVIDIA теряет $750 млрд капитализации, а китайский рынок получает буст.
Можно ли с помощью нейросети заработать на фондовом рынке больше, чем руками? Я поставил эксперимент и дал ИИ задачу: анализировать акции Сбербанка (SBER) и выдавать сигналы на основе прогноза. Результат — +20% прибыли за месяц на демо-счёте. В статье — полный разбор: какие инструменты я использовал, какой код написал, и как вы можете повторить всё это шаг за шагом.
SBER — ликвиден: высокий объём торгов, идеален для алгоритмических сделок.
Волатильность: движение цены даёт точки входа.
Популярность на Smart-Lab: кейс интересен широкой аудитории.
А нейросети, в отличие от людей, не устают, не поддаются эмоциям и умеют видеть закономерности, которые не видны глазом.
Источники:
moexalgo — данные с Мосбиржи
yfinance — данные с Yahoo Finance
from moexalgo import Ticker import pandas as pd sber = Ticker('SBER') data = sber.candles(date='2022-01-01', till='2024-12-31', period='D') data = pd.DataFrame(data)[['close', 'volume']] Ну что, коллеги-алготрейдеры, снова полночь, глаза красные, как стоп-сигналы перед разворотом тренда, а на мониторе очередной бэктест рисует либо вертикальный взлет к Луне, либо столь же стремительное погружение в финансовую бездну? Да уж, наша с вами работа – это вечный поиск того самого, неуловимого паттерна, той самой неэффективности, за которую рынок готов платить. И вот, знаете, листаю я тут на досуге биржевые топы, куда обычно заглядываешь больше из спортивного интереса, и тут… натурально челюсть отвисла.

Висит себе скромненько табличка лидеров на KuCoin. Имена, как водится, зашифрованы, цифры пляшут. И среди них один персонаж, какой-то «n0b0dy», наторговал, вы только вслушайтесь, свыше ПЯТИ МИЛЛИОНОВ СЕМИСОТ ТЫСЯЧ долларов! Пять.Миллионов. Вечнозеленых. Американских. Я чуть кофе на клавиатуру не пролил. $5,720,666.86, если быть точным, как швейцарские часы (ну, или как TSLab, когда ему не мешают кривые руки). И это, заметьте, не какой-то разовый памп-энд-дамп, а результат работы алго стратегии. Мало того, этот же финансовый гений (или просто везунчик, кто их разберет?) за последнюю неделю прибавил к своему счету почти ДЕВЯТЬСОТ ВОСЕМЬДЕСЯТ СЕМЬ ТЫСЯЧ этих самых USDT. Почти миллион за семь дней! Ну как тут не заинтересоваться?
В личке у меня спрашивают — куда я пропал. Я в порядке, даже более чем — и немного поделюсь с вами своими недавними, так сказать, приключениями.
На прошлой неделе я прилетел в Казань по делам (об этом еще напишу позже). И, знаете, попал в интересную историю. Совершенно случайно принял участие в шествии Бессмертного полка — оно проходило прямо на улице возле моего отеля.
Не забудьте звонить своим бабушкам и дедушкам, и не только в такие праздники. Спасибо всем ветеранам и тем, кто поднимал страну из разрухи ❤️
А ещё в Казани обнаружил просто идеальное рабочее место трейдера. Особенно впечатляет ковёр — он задаёт весь стиль комнате!
Параметры наилучшей страховки, для защиты акций и золота. Найти 3 параметра: страйк, экспирация, время ролловера.
Народная мудрость: для акций оптимально закупить «пут 4-8мес 0.85» размером 1.0 капитала и делать ролловер каждые 3-5 мес. Иногда ПУТ опционы очень дорогие, и покупать страховку нет смысла, но часто они вполне доступные. Также, нужно прикинуть расходы на страховку, чтобы они не превышали 3% годовых.
Непроверенные слухи: говорят что комбинированные, взрывные страховки могут буть лучше, например «пут 6мес 0.85» размером 0.7 капитала + «пут 6мес 0.7» размером 1.0 капитала.
Эксперимент: я хочу уточнить цифры через бактестинг, посмотреть на исторических данных какие цифры оптимальны. Найти параметры самой дешевой страховки, дающую проседания не больше чем 0.85.
Данные: дневные цены 250 акций с 1970г.
Добавить синтетические данные: сгенерировать для каждого дня цены ПУТ опционов, американских (собственно прогноз вероятной цены акции из прошлых постов нужен именно для этого, ну и еще для ряда моментов).