Усреднение--это важная тема в трейдинге. Поэтому дабы иметь некие опорные точки, полезно придумывать простые модели для понимания происходящего. Одной из таких опорных моделей является модель регулярных вложений в боковое движение цены. Общеизвестно, что при регулярном вложении постоянных сумм в среднем не меняющуюся, но колеблющуюся цену будет генерироваться некая доходность. Это связано с тем, что при низкой цене покупается большее количество юнитов, чем при высокой.

В настоящей заметке произведен точный аналитический расчет доходности для модели синусоидального поведения цены. Для зависимости цены от времени принята модель P(t)=P0+P1*sin(b*t). В рамках данной модели в континуальном пределе показано, что доходность на один период движения цены равна половине квадрата отношения амплитуды колебаний цены к ее среднему значению: 0.5*(P1/P0)^2. То есть единицы процентов на период для типичных значений амплитуд колебаний 10-50% на реальном рынке. 

Данный результат является почти очевидным, квадратичная зависимость имеет понятный физический смысл. Доходность есть произведение превышения числа дешевых юнитов над числом дорогих юнитов, умноженная на превышение дорогой цены над дешевой. То есть (P1/P0)*(P1/P0). Коэффициент 0.5 без вычислений не угадаешь--но он должен быть порядка единицы, это тоже очевидно. Уж точно этот результат отлично известен в сообществе. Так что это как напоминание, ну и автору хотелось вспомнить матан. А то волчья реальность финансовых рынков однообразна и скучна, чистый полет моделей, интегралов и рядов Тейлора--это ж кайф :) 

( Читать дальше )

Это мой первый пост на Смарт-Лабе. Пишу скорее для себя, давно хотел в одном месте собрать ссылки на ресурсы, которыми регулярно пользуюсь. На рынке с 2011 года, с самого начала – как долгосрочный инвестор. Был небольшой опыт спекуляций, даже в плюс, но затраты времени и нервов совершенно не окупаются. То есть заработать можно, но быстро утомляешься, нервничаешь, снижается качество жизни.

( Читать дальше )

Этот топик посвящается коллеге Artemunak 

В этом топике всё то же самое, что и в исходном топике. Все легенды и смысл осей смотреть там.
Отличие этого поста от предыдущего в том, чтобы построить всё это для бумаг, ликвидность в которых на уровне топ-30 бумаг по обороту:
aflt, alrs, chmf, fees, gazp, gmkn, hydr, irao, lkoh, magn, mfon, mgnt, moex, msng, mtlr, mtlrp, mtss, nlmk, nvtk, ogkb, phor, plzl, rasp, rosn, rsti, rtkm, sber, sberp, sngs, sngsp, tatn, trnfp, vtbr.

Среднегодовая дивидендная доходность этих бумаг:


























Среднегодовая доходность от пассивного инвестирования без реинвестирования дивидендов:


( Читать дальше )

Я давно убедился (года 2.5 назад) в том, что ТА не работает: т.е. на истории конечно, задним числом, можно нарисовать палочки или другие фигуры, от которых на истории цена отбивалась, но в онлайн трейдинге это неприменимо.

Итак, картинка (из топиков с ТА по бренту):

Автор этого ТА указал, что цена должна была продолжить начавшееся снижение до 55.917 (один из уровней Фибоначчи, совпадающий с трендовой). Конечно же ни цена, ни операторы об этом не знали и цена ушла ниже. Можно ли было бы на этом заработать? Нет! Почему? Потому что по всем канонам теории трейдинга, нужно работать в направлении текущего растущего канала, т.е. если бы автор торговал, то должен был пропустить шорт и, дождавшись «уровня Фибо», должен был войти в лонги и… получил бы убыток (в лучшем случае — по стопу), т.к. цена ушла вниз.

Касательно прилагаемого на картинке осциллятора (RSI, CCI или другая фигня): я много времени когда-то посвятил торговому анализу алгоритмов стандартных индикаторов и пришел к однозначному выводу: ни один индикатор, основанный на цене, не пригоден для использования в торговле! А теперь я докажу на примере скрина с RSI (судя по всему там именно этот осциллятор). В самом конце июля, осциллятор, достигнув некой зоны перекупленности, показывает на разворот цены вниз. Продаем? (получаем убыток)… Вторая половина августа — снова перекупленность… Продаем = убыток. Первая половина сентября = убыток от продаж по индикатору.

( Читать дальше )

                                                   

В когнитивной науке под когнити́вными искаже́ниями понимаются систематические ошибки в мышлении или шаблонные отклонения, которые возникают на основе дисфункциональных убеждений, внедренных в когнитивные схемы, и легко обнаруживаются при анализе автоматических мыслей^[1]

( Читать дальше )

Думаю, что скоро напишу пост, про статистику, тренд и контртренд.
Так как сижу глубоко в жопе в акицях QQQ (привет, Василий) и не торгую активно уже вечность с января, было время понаблюдать за трендами, ценами, 50 инструментами и системами.
Если коротко, что не удивительно, таки безотказно работает классика (как я не пытался за уши статистику притянуть, не смог):
1. Тренды есть и будут. Лучше получить 3 небольших убытка, но взять 1 хороший тренд.
2. Лучше торговать таки на дневках — элементарный анализ работает прекрасно, индикаторы показывают идеальные сделки, не надо пялится в монитор 4 монитора. Если хочется (как мне), то можно торговать на Н4 — почти как на Д1. Можно и на Н1, но там пробои ложные, выносы стопов просто очевидные. Опасно. Меньшие ТФ — на них можно торговать и зарабатывать, но по пунктам и времени — не уверен, разве что бОльшим объемом (чтобы задротство окупалось).
3. Не стоит путать зоны и линии поддержки сопротивления. Если поставить задачу и проверить все, в зонах редко бываем смысл, — можно входить пункт в пункт. Однако такая точность хоть и позволяет иметь короткий стоп, но провоцирует на торговлю против тренда. Лучше выходить прибыльно пункт в пункт и брать все движение, чем заходить с коротким стопом, но контртрендово.

( Читать дальше )

Братиш, это книга реально одна из лучших, которые я за последние года. Ты просто должен прочитать эту книгу, но если у тебя нет времени, специально для тебя я выписал всё самое интересное. Выписал я оочень очень много. Оценка –

 5 из 5.

… Братиш, я реально кайфую, когда мне попадается классная книга, а ты? Кстати, насчет книг в целом я тебе скажу две вещи:

Во-первых, хорошая книга должна появляться в жизни своевременно. Своевременно означает, что витавшие у тебя в голове идеи ты видишь четко выраженными черным по белому в структурированном виде, и содержание идеально ложится на твой жизненный опыт (помню в 12 лет я читал Бальзака — нах он мне был тогда нужен..?)
Во-вторых, если перед тобой классная книга, очень полезно в конце выписывать интересные идеи.

( Читать дальше )

При нормализации входных данных для нейросети, нормализовать стоит для каждого входа отдельно, или же объединить и нормализовать весь массив данных, а затем разделить их для каждого входа. 

Ведь порядки входных векторов могут различаться, например для рси они лежат в диапазоне от 0 до 100, а для stdV от 0.000001 до 0.001, например. 

Долго думал, написать пост коротким или длинным, постараться изложить все или публиковать по частям, и решил, что одним махом будет лучше, но и дальнейшие посты будут иметь подтекст к этому. Так что, думаю Вам стоит почитать этот пост.

 

О чем пойдет речь?

 

Сегодня мы очередной раз поговорим про уровни, и паттерны которые работают на рынке уже более 30 лет. Да, есть и такие паттерны. Не нужно придумывать грааль, когда он уже есть. Вы можете, конечно, подогнать под себя, под свою систему, но будет ли это правильным, решать Вам.

Вы можете использовать то, что уже работает, без наворочек и зарабатывать или придумать свое, используя старую методику и так же зарабатывать. Я лично выбрал второй вариант — работу по “банковским данным” и немного подогнал под свою систему. Ведь мы на форексе, а тут как нам известно, правят банки.

( Читать дальше )

Многие слышали о том, что есть некие загадочные нейросети, которые могут успешно торговать на бирже. В этой статье я пролью немого света на этот вопрос. Мы создадим простейшего робота, который будет торговать на основе нейросетей.
Сначала расскажу о том, что же это такое нейронные сети и с чем их едят.  Для этого немного отвлечемся от темы биржи и глянем в сторону искусственного интеллекта.  Согласно википедии, «Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами» (цитата:http://ru.wikipedia.org/wiki/%C8%F1%EA%F3%F1%F1%F2%E2%E5%ED%ED%FB%E9_%E8%ED%F2%E5%EB%EB%E5%EA%F2)
Другое ИИ определение звучит так: «это область исследований, направленная на создание компьютеров, которые будут выполнять такие функции, которые, в настоящее время, человек выполняет лучше» (Цитата: В. Н. Бондарев, Ф. Г. (2002). Искусственный интеллект. Севастопаль: СевНТУ.)


( Читать дальше )