Избранное трейдера Андрей Иванушкин
Я торгую интрадей вот уже почти 10 лет.
Пока не буду описывать как и что происходило за эти 10 лет, скажу главное.
Не так важно насколько быстро вы делаете сделки, не так важно сколько времени вы сидите за монитором.
Самое важное — это спокойное ожидание сигнала.
Да, мать его, это САМОЕ ВАЖНОЕ.
Заставить себя ждать сигнала и торговать ТОЛЬКО когда он появляется!
Жадность, страх, усталость и другие, свойственные человеку вещи — вот что разорвёт ваш счёт в клочья!!!
Все эти 10 лет я жадничал и дрючил рынок каждый день, это колоссальная нагрузка на глаза, тело и сильно выматывает психологически.
Находиться в напряжении по 14 часов в сутки вот уже почти 10 лет это полный пи**ец скажу я вам..
Не нужно этого делать!
Заметил, что если я торгую всего несколько сделок в день, ТОЛЬКО по сигналу, порой всего лишь 3-5 сделок в день, это оказывается ГОРАЗДО более ЭФФЕКТИВНО чем несколько сотен не совсем системных сделок в день!
Всегда слишал, что Герчик зарабатывает, но не знал сколько именно, а так хотелось это уже узнать, так как много слухов ходило: Герчик не торгует и всякая подобная лобуда. Но вот нашел ответ — буквально с 1 до 5 минуты вебинара Герчик рассказывает сколько денег он заработал, а с 31:30 до 32:30 мин Герчик подробно рассказывает сколько лет он «в индустрии» и сколько лет «он торгует». (наверное работу брокеров он зачел в года «индустрии», но не зачел в года «трейдинга». Кароче, после просмотра вебинара у меня много вопросов отпало само-собой и теперь я знаю, что Герчик простой «обычный миллионер с Уолл-стрит»
Если верить данным сервиса "Google Trends", слово “sentiment analysis” (анализ настроений) за последние 5 лет приобрело большую популярность. Одновременно с этим мы становимся свидетелями развития систем анализа контента со стороны разработчиков роботов. Это может означать что мы наблюдаем новую тенденцию в алгоритмической торговле. С развитием техники становиться доступным анализ гиганских массивов информации.
Роботы захватывают последний оплот торговли исключительно Человеков — торговлю по сантименту!
Когда настроения используются в торговле, они могут просто выступать в качестве сигналов, позволяющих понять, покупать или продавать акции из портфеля. Традиционный способ учета настроений в торговле — это покупка акций при появлении положительной информации о компании и продажа акций, когда поступает негативная информация о компании. Логично предположить, что если поступила положительная информация о конкретной компании, она привлечет других трейдеров и побудит их приобрести акции, что приведет к росту их цен. Но если появится негативная информация, то трейдеры будут испытывать страх, и это заставит их продавать свои акции, что в свою очередь приведет к снижению цен на них.
Доклад «Оптимизация портфеля алгоритмических стратегий»
1. Введение
В чем состоит цель подобной оптимизации? Представим, что у нас есть набор алгоритмов, каждый из которых обладает некоторыми статистическими свойствами, из которых наиболее важными для нас являются доходность и максимальная величина просадки. В основе каждого из алгоритмов лежат разные стратегии, которые, тем не менее, могут быть коррелированы между собой в разной степени, торговля также может вестись на разных инструментах. В качестве примера приведу характеристики стратегий, которые были разработаны нашей командой и применяются в боевых торгах в настоящее время:
Так как свойства каждого из алгоритмов отличаются, возникает проблема: каким образом распределить между ними доступный капитал для того чтобы:
1. Максимизировать доход при заданном уровне риска ( то есть максимальной величине просадки)
2. Минимизировать риск при заданной доходности
Если дать, например равные доли капитала каждому алгоритму, то, очевидно, что такое распределение не будет оптимальным, так как мы не учитываем характеристики, присущие стратегиям. Не будет оптимальным и тот случай, когда мы, например, выделяем капитал пропорционально относительной доходности каждого алгоритма, здесь мы игнорируем значения волатильности, то есть риска, стратегий.
2. Модель Марковица
Задачу оптимизации попробуем решить, применив теорию оптимального портфеля, разработанную Марковицем, точнее некоторые последующие ее модификации. Обычно данная теория применяется для долгосрочного инвестиционного портфеля, состоящего из различных активов, например акций. Кратко суть теории.
Скальперские автоматические системы по праву считаются вершиной алгоритмического трейдинга, но при этом они же являются и самыми сложными для написания кода.
В этой статье мы покажем, как с помощью встроенных средств отладки и визуального тестирования строить стратегии, основанные на анализе поступающих тиков. Для выработки правил входа и выхода зачастую требуются годы ручной торговли. Но с помощью MetaTrader 5 вы можете быстро проверить любую подобную стратегию на реальной истории.