Надеюсь, ты не успел забыть мой прошлый набросок и все те идеи, которые я пытался погрузить в тебя. У меня вроде получилось попасть синим прямоугольником в нужное отверстие.

Если ты сейчас читаешь и не понимаешь, что за отверстие, что за синий прямоугольник, какие, нафиг, идеи, то ты явно позабыл, а, может, даже не видел нашу прошлую часть. Лови ссылку, освежи в памяти и возвращайся сюда.

Что ж, надеюсь, ты вспомнил о том, что мы выбрали всё-таки вложиться в разработку модели машинного обучения и даже помечтали о том, как это можно сделать, но настало время подумать о том, какие этические вызовы и риски возникают. В этом и есть вся моя натура: сначала сделать, а потом думать. Привыкайте.

Когда речь заходит о рисках, я в первую очередь вспоминаю Арнольда Шварценеггера и не забываю о восстании машин, шучу. Хотя у меня большие вопросы вызывает момент безопасности. Если крупные фонды подключат свои модели к торговле, то при нарушении работы одной из них на рынках начинается кровавая баня. Стоп, снова я думаю о плохом, где «to the moon», позитив, надо явно проработать этот момент с психологом.

В первой части… Да, была первая часть, уже столько времени прошло, что сам немного в шоке, вот ссылка на неё, освежи в памяти материал. Там мы, собственно, обсудили, как можно совместить машинное обучение и трейдинг. В итоге получили что-то похожее на картинку.

Сегодня я продолжу гадать, где всё-таки должен стоять этот синий прямоугольник, попытаюсь в ходе монолога разобраться, есть ли вообще смысл заниматься предсказанием цен, поговорим, как это можно реализовать, а также сколько это будет стоить.

Представь себе Усейна Болта и Анатолия Вассермана в одном механизме — это будет модель машинного обучения, и то самые первые прототипы, вероятно, были быстрее и умнее, чем два выдающихся человека нашей планеты. По секрету скажу тебе один факт, что когда ChatGPT пишет, я даже не успеваю читать за ним, не то что что-то обдумывать. Чтобы люди могли как-то сравниться с нынешним ИИ, надо возвести российского интеллектуала и ямайского легкоатлета в степень. Я как представил себе, что за мутант получится, аж страшно стало, пожалуй, хватит смотреть сериалы перед сном.

Магнит закрывает пятницу на нижних значениях за день, показывая снижение на 8%. 

“Лучше когда скидки в Магните, а не на сам Магнит”

31 мая состоялся совет директоров Магнита, на котором поднялся вопрос о выплате дивидендов. СД рекомендовал к выплате 412,13 рублей на акцию, что, как морская волна, обрушило котировки акций. Почему же?

Телеграм каналы, которые последний год то и делают, что разгоняют котировки акций, да и аналитики уважаемых компаний писали о том, что они ожидают дивиденды выше 800 рублей на акцию, а по факту мы получили в 2 раза меньше, что и заставило котировки снизится.

Хорошо, но зачем вам та информация, которую вы уже успели прочитать, о которой написали все. А всё потому что это была подводка к самой сути, данной публикации. 

Мне вот лично интересно, какой процент в падения акций вложил MarketTwits. 

Что собственно произошло…

Один из крупнейших telegram-каналов, уже не в первый раз, выложил неправдивую информацию, которая в прошлый раз вызвала движение на сбере, а  в этот раз ситуация произошла с Магнитом.

18 мая, ФК «Викинг» провёл конференцию, посвященную алгоритмической торговле, под кодовым названием «Тюльпаномания», на которой собрались одни из лучших экспертов в данной сфере на свежем воздухе.

Мероприятие уже традиционно началось со вступительного слова исполнительного директора ФК «Викинг» Владислава Каменского, в ходе которого он поблагодарил всех присутствующих и вручил благодарности партнёрам конференции.

Первыми спикерами мероприятия были настоящие товарищи Алексей Бачеров и Илья Гадласкин, которые вместе являются партёрами Инвестиционного партнёрства ABTRUST, а также преподавателями в НИУ ВШЭ. Они рассказали про свои достижения в алгоритмической торговле, про свои стратегии.

Руководитель группы разработки аналитических продуктов MOEX приоткрыл завесу тайны и представил продукт Московской Биржи. Тимур Реджепов рассказал про AlgoPack, позволяющий получить доступ к большому количеству биржевых данных.

Александр Горчаков в своём выступление сделал акцент на математической составляющей торговли и на примере волатильности Газпрома и Сбера рассмотрел экономические формулы и графики.

Я понимаю, что Smart-lab является платформой профессионалов, на которой авторы обладают огромнейшим опытом, насчитывающим десятки лет. Да мы и сами давно на рынках, поэтому данный текст будет рассчитан на тех, кто только приходит на рынки, а если ты профессионал, то постарайся прочитать, окунуться в былые годы и почувствовать то самое тепло на душе.

Помню когда я, впервые ступил на путь джедая, ладно, шучу, на путь торговли на финансовых рынках, столкнулся с типовыми трудностями и заблуждениями, как уже сейчас понял. Эти стандартные препятствия часто вырастают из распространенных мифов и заблуждений, которые засели в сознании у начинающих трейдеров, это по генам передаётся или как? 

Сейчас мы в ходе разговора найдём наиболее типичные мифы, связанные с финансовым рынком. Также постараемся выдвинуть стратегии и методы, которые помогут держать удар против заблуждений, чтобы в нашей головне не было всяких глупостей на начальных этапах, уверен, что это существенно может увеличить торговые результаты.

В последние пару дней, спустя 3 года, активизировался аккаунт Roaring Kitty, который ответственен за памп  акций GameStop в 2021 году, что уже даже успели экранизировать в прошлом году. На этом фоне GME растёт на 280% в пике и на 140% на момент написания поста.

Ладно, этот пост вообще не об этом, куда-то не туда меня понесло…

Собственно к теме самой публикации, 15 декабря прошла наша первая конференция, о которой можете почитать на сайте. Было много спикеров, но сегодня мы хотим остановится всего на одном из них. 

Сооснователь «Rusquant» Вячеслав Арбузов, основываясь на конкретных численных данных, представил анализ, показывающий, какие инвестиционные стратегии оказались наиболее результативными. 

Квант на основе 1600 разных стратегий трейдеров на Comon поделил их на группы, которые представлены на графике выше. Как показывает практика именно алгоритмическая торговля, чем собственно наша компания и занимается, оказалась самой прибыльной в кризисные годы, сумев не только не упасть в начале 2022 года, но и показать рост. 

Когда наступает май, лично у меня начинают потеть ладошки. Я сразу вспоминаю фразу: “Sell in may and go away”, которая крайне хорошо отложилась в моей памяти тогда, когда я только пришёл на рынки. Ладно, хватит о грустном, давайте к моим размышлениям.

Ладно, ближе к теме, я открыл график IMOEX и S&P500, а они с начала мая разъезжаются в разные стороны, как… мосты в Питере и тут собственно у меня начали возникать сомнения в работе поговорки. 

Давайте перед тем как переходить к небольшому анализу, который дотягивает максимум на тройку в школе постараемся погрузиться в смысловую часть поговорки.

“Sell in may and go away” означает то же, как и переводится, но как это работает?

До появления у каждого в вагоне метро приложения “Тинькофф инвестиции” люди были вынуждены в случае отпуска или отъезда куда-либо закрывать свои позиции, чтобы минимизировать шанс понести убытки, а как мы знаем лето — сезон отпусков. В мае большинство трейдеров закрывают позиции, чтобы провести жаркое лето на яхте попивая кокос, из которого обязательно должна торчать трубочка и декоративный зонтик. Хотя при появлении современных технологий, большие капиталы всё также не хотят отпуск сидеть возле терминала. 

Вот знаете, большое количество людей, которые добились высот в жизни, приходя в школы и университеты, отмечают тот факт, что очень рады за подрастающие поколение, ведь у них есть возможность общаться, получать знания от опытных специалистов в своих нишах, да что тут говорить, я сам слышал такое высказывание на прошлой неделе. Ладно, давайте переходить к сути.

Владислав Каменский в очередной раз побывал в университете на лекции, но не стал отзываться во время переклички, так как он пришёл туда в качестве спикера. 11 апреля к молодым ребята с РАНХиГСа попали на выступление исполнительного директора “Викинга”.

Владислав рассказал, как в компании вместо курсовых работ пишутся алгоритмы, которые помогают осуществлять деятельность в сферах арбитража, высокочастотной торговли и маркет мейкинга. Ребята были удивлены, что маркет мейкер это не тот, злодей, который хочет забрать их деньги, а вполне добрый и открытый человек, готовый делиться знаниями.

Оставалось много вопросов, которые интересуют студентов, к примеру, как они могут попасть на работу, где им набраться опыта, как найти стажировку. Владислав, ожидая такие вопросы, решил включить в конец своего выступления рассказ о программе “100 трейдеров”, которая стартует уже этим летом.

В преддверии “Тюльпаномании” мы предлагаем вам окунуться в атмосферу нашей первой конференции: “Профессиональные инвестиции”.

Где-то в декабре, незадолго до Нового года, в Сокольниках прошла наша дебютная конференция “Профессиональные инвестиции”. 

На конференции было представлено четыре сессии, каждая со своей уникальной темой. Старт дал Александр Калин из “Алор+”, рассказав работу брокера, а всколыхнул публику момент выступления Владислава Каменского из “Викинга”: про будущее трейдеров в эпоху искусственного интеллекта. Вячеслав Арбузов из “Rusquant” и Александр Душкин в первой сессии представили аналитику, которая запомнилась слушателям. 

После кофе-паузы началась сессия “Новые возможности”, где обсуждались различные стратегии торговли – от арбитража до опционов, с докладами от Максима Берсенева и Петра Тер-Аванесяна.

«Процессы и технологии” были в фокусе следующей сессии, где Денис Морозов представил терминал Astras, а Александр Гусев затронул актуальную тему ликвидности в опционах.

Сегодня мы начинаем серию постов, посвященных машинному обучению в торговле. Вы можете спросить, почему эта тематика. Всё достаточно просто: кто не хочет создать кнопку “бабло”? Признайтесь, что одна только мысль об этом приятна. Давайте оставим эмоции в стороне и начнем.

Первым шагом познакомимся с тем, что такое машинное обучение.

Машинное обучение – это когда компьютеры обучаются делать что-то полезное, анализируя огромные массивы данных. Не нужно им подробно объяснять, что и как делать, они сами находят закономерности и принимают решения. 

Помните Д.Ж.А.Р.В.И.С. у Тони Старка? Считайте, что это модель машинного обучения.

Так вот, в финансовой торговле эти новые технологии становится настоящим прорывом. Почему? Потому что рынки – это нечто очень сложное и динамичное. Каждый день миллионы транзакций, сделки, новости – все это влияет на цены акций, валют, облигаций. И здесь на сцену выходит машинное обучение. 

Представьте, вы торгуете на финансовом рынке. Вам нужно быстро анализировать тонны информации, чтобы понять, когда покупать, а когда продавать, ваша голова просто забита огромным количеством информации, и, опять же, мы не молодеем.