Избранное трейдера Goliath
Мейнстрим смартлабовских обсуждений текущей недели — счастье в трейдинге и коворкинг в трейдинге. Причем, в контексте, что ни того, ни другого не может быть, т. к. трейдеров нет, а есть только лудоманы:
В крупнейшем мегаполисе страны недостаточно успешных трейдеров, чтобы они заполнили собой и своими мониторами помещение в 30 квадратных метров. Трейдеров нет. Кто есть — те лудоманы.
Прибыль и убыток от трейдинга оказывают асимметричное воздействие на счастье лудомана: снижение уровня счастья от убытка в $100 может скомпенсировать прибыль не менее, чем $5000. Аргентина: Ямайка 5000:100. Какая боль… © Счастья нет.
Только мне одному кажется, что эти две темы взаимосвязаны не только потому, что совпали по времени, и не только потому, что по ним обстоятельно высказался Тимофей Мартынов?
Добавлю в обсуждение свои пять биткоинов.
В предыдущем обзоре по теханализу было определено направление движения и технически обоснованы точки входа и таргеты.
Цыцырую:
Месяц пока селловый, неделя также, но для меня внутренний бар без верхней тени в данном случае – элемент неопределенности. Дейли также «просит» для уверенных продаж нарисовать верхнюю тень. На пути сильный уровень и для его пробоя желательно сходить на север за бензином. Хотя не исключаю попытку ре-теста верхней границы зоны борьбы и с открытия.
И картинки:
Дейли
Астрология в трейдинге — это целая индустрия в США. В России, как правило, крутят возле виска со словами: ведьма.
Симон Эльевич Шноль – профессор МГУ, доктор биологических наук, в течении, более чем 50 лет ставил свои биохимические опыты, изучал свойства радиации. В итоге, сам не понимая ЧТО он открыл, доказал многолетними опытами, влияние планет на ВСЕ!!! биохимические процессы на Земле. А также на химию, движение частиц в электрическом поле, магнитные явления. Все виды радиоактивности, альфа и бета, совершенно разные, сильные взаимодействия, электро-слабые взаимодействия. Во всех этих, не связанных областях, наблюдался один и тот же паттерн, при проведении разнообразнейших опытах.
Вот некоторые, наиболее важные, мысли исследователя:
«Радиоактивность была днём. Утром. Вечером – биохимия. Тогда я стал 10 измерений делать. И вместо того, чтобы заполнилось всё это пространство. А все знают, все наши слушатели, все учились, все знают, что должно быть гаусс, где максимально часто результаты попадают в середину, в математическое ожидание. А у меня вовсе не так было. Вот были кучки, здесь кучки, здесь. И если это всё нарисовать соответственно, сколько раз какое значение измеряемой величины получалось, то получается не такой гаусс приятный и хрестоматийный, а какая-то вот такая загогулина.
Буду вести рассказ от лица операторов. Так сказать «инсайдерский» взгляд =)
В системе интерпретации СОТ есть 3 основных индикатора. Эксрем зоны, сигналы и баллы.
Экстремальные зоны. На первый взгляд тут всё просто – если, мы, операторы экстремально закупались,
значит мы ждем похода вверх (или сами будем толкать вверх).
Но входить вместе с нами нельзя – потому что у нас с Вами разные цели и горизонт инвестирования.
Мы начинаем формировать позицию задолго до цели: начинаем закупать против тренда.
Логика движения против тренда строится из необходимости хеджирования рисков и управления большим объемом активов.
То есть наш приоритет инвестирования целиком завязан на текущий портфель (и с текущим трендом связан только отчасти).
Нас интересует долгосрочный тренд. Логика трейдера и логика портфельных менеджеров –
это совершенно разные веши (кстати методика Ивана больше напоминает портфельное управление нежели трейдинг, что не свойственно ТС форекса)
Чтобы понять как мы работаем, я опишу некоторые правила, которым нам приходится следовать.
Часть портфеля постоянно должна находиться в активах (постоянно заинвестирована). Это связанно с пассивным инвестированием.
То есть мы формируем 2 основных блока портфеля: с активным управлением и пассивным управлением.
В пассивную часть мы закладываем облигации, ГЦБ (гос. цен. бумаги), драг металлы, индексные фонды.
Некоторые акции (голубые фишки с очень высоким кредитным рейтингом – защита от дефолта) которые платят дивиденды.
Условно, это портфель до погашения (мы им особо не торгуем), но с определенной периодичностью мы проводим ре-балансировку портфеля.
При формировании этого портфеля мы считаем Вар, Бету, Дюрацию, волатильность и еще много разных «модных параметров».
Если мы ждем роста нефти – мы повышаем концентрацию бумаг нефтяного сектора.
Если мы ждем очередной волны кризиса, мы стараемся войти в наиболее надежные активы (ГЦБ).
Если мы ждем экономического роста, мы покупаем самые рисковые облигации
(в которые сейчас толпа боится инвестировать, и которые из-за этого стоят очень дешево).
С активной частью всё намного проще, тут мы можем торговать ?
У нас есть жесткая инвестиционная политика, вдобавок ко всему мы ежеквартально/ежемесячно строим инвест стратегию инвестирования.
Так же у нас есть жесткие требования по риск-менеджменту.
Короче у нас работает бюрократическая машина, цель который — не давать нам принимать опрометчивые решения,
и тем самым защитить инвесторов, которые доверил нам в управление деньги.
У многих возникают ситуации, когда нужно оценить визуально какие-либо зависимости. В большинстве случаев для этих целей используется Excel с построением временных рядов, не заслуженно обделяя многие другие гораздо более показательные диаграммы. Существует альтернативное средство более быстрого и удобного анализа описательных статистик с разнообразными диаграммами (средствами Excel многие из них не построить) и возможностью создания web-приложения для общего доступа. Касаться настоящей статистики с различными методами анализа данных не буду, только базовая описательная статистика (без проверки тестов и даже p-значения не будет) и разные диаграммы. В этой статье я опишу один из вариантов того, как можно проанализировать такую информацию, представить её в виде интерактивных диаграмм, и немного опишу про web-приложения. А чтобы было веселее смотреть на диаграммы, приведу их на примере финальной статистики ЛЧИ-2015. Как следует из названия статьи – делать это буду на R. Сразу обращаю внимание, учитывая результаты некоторых «уникумов» (со сверх большими стартовыми или доходами), многие графики не очень показательные (да и с разрешением здесь не очень получилось). В таком случае надо преобразовывать оси (хотя на первой диаграмме стартовая уже логарифмическая), или исключать эти «выбросы» или же разносить результаты на разные панели, или делать бегунок по осям, но в первом приближении и для ознакомления с разными диаграммами и так пойдет. Но если кому интересно, могу данные диаграммы в отличном качестве (большего размера) сделать в web-приложении Shiny и предоставить общий доступ (в публичном облаке Shinyapps).