• по сделке прибыль 0.5% ⇨ зафиксирую ⇨ 0.1% отдам брокеру. 

• Было 20 акций, продали одну -10 рублей.
• Было 20 акций, продали часть акций одной компании, купили 21-ю в портфель — сколько будет? — правильно, -20 рублей. 

Вернее так: что я увидел, обучая модели. Всякие подобные темы любят поднимать трейдеры, они отлично располагают для пространных рассуждений о рынке и жизни, а я это, можно сказать, увидел наглядно. В общем, наблюдения не что-то гениальное, мной открытое, не грааль, но я это наблюдаю.

Что я делаю:

Играюсь с моделями ML, играюсь гипер-параметрами – параметрами самих моделей непосредственно и моими какими-то входящими параметрами. Смотрю как меняются результаты в зависимости от этих параметров.

Что я увидел:

1. Где-то закономерностей объективно больше, где-то объективно меньше. Если прочесываешь график моделями (с разными параметрами) по мат. ожиданию OOS результатов совокупности моделей и по их распределению видно, что из каких-то графиков закономерности извлекаются на ура, а из каких-то со скрипом. В данном случае график это пересечение по тикер-TF-временной отрезок. Да даже если брать только тикер, некоторые, что называется, палку воткни, она зацветёт, а в некоторых надо очень постараться, чтобы нащупать нормальные закономерности.
2. Похоже, действительно легче прогнозировать на короткие интервалы. Но эта закономерность выглядит не так, как её обычно преподносят. Обычно в ходу какая-то такая версия: чем ближе, тем легче, типа на минуты легче, чем на часы и т.д. Я бы сказал, что подтверждение находит скорее следующее: чем больше отношение горизонта прогноза к длине промежутка времени, данные из которого непосредственно участвуют в прогнозе. Ну т.е. если ты принимаешь решение по 50 свечам, то на 2*50 можно прогнозировать с большей точностью (winrate), чем на 10*50 и т.д. При этом в другом контексте, например, если ты ушел на TF выше, ты эти 10*50 сможешь спрогнозировать уже с хорошей точностью.
3. Объективно раньше было зарабатывать легче. По ошибке из большого промежутка времени сначала какое-то время брал для обучения данные не самые свежие, а самые древние и удивлялся очень приличным результатам моделей, на свежих данных моделям можно сказать драматически сложнее извлекать закономерности.

Традиционное заливное во всем мире в день выходного на ММВБ. Это большая коррекция или же падение в рамках флета, сказать сложно, но мы выбираем второй вариант. Поэтому нужно заранее для себя определить список интересных активов для покупки.

1.Сбербанк.

Банк торгуется  по цене собственного капитала. Такое происходит не часто.

Сбербанк растит капитал даже в трудный период. Падение прибыли в 1кв, обусловлено необходимостью формирования резервов под  просроченные кредиты.  При стабилизации и запуске экономики, их распустят и увеличат тем самым прибыль.