Избранное трейдера Remarka
Подходит к концу текущий 2019 год и многие из вас уже сейчас задумываются над тем, как правильно зачесть убытки.
А может у кого-то из вас прошлый год был прибыльный, и вы сможете уже сейчас подготовить документы для сальдирования убытка прошлых лет.
Я специально для вас подготовила видео, в котором я рассказываю, как заполнить декларацию 3-НДФЛ (на примере 2018 года) в программе налоговой службы. Это удобно, быстро. Вы сами сможете все увидеть.
Если у вас будут вопросы, пишите в комментариях под видео или тут. Я постараюсь дать ответ на каждый ваш вопрос.
В видео идет описание:
У нас в обществе бытует мнение, что все риелторы — жулики и дармоеды. Это не так. Да, многие действительно такие. Но если вам попадется сильный специалист, то он сэкономит вам кучу денег, времени и нервов.
Сегодня я беседую как раз с таким специалистом.
Расскажи о себе. Чем ты занимаешься? В чем твой основной бизнес?
Привет, меня зовут Александр Харыбин, мой бизнес заключается в том, что мы сдаём квартиры, офисы в аренду, занимаемся продажей жилой недвижимости.
Всего лишь неделю нужно для того, чтобы каждый из вас смог сам научиться программировать сверточные нейронные сети, которые торгуют не хуже этой*:
Основное отличие машинного обучения от традиционного программирования состоит в том, что в задачах классического программирования вы знаете некие правила и жестко программируете их в поведении программы; в задачах машинного обучения вы не знаете по каким конкретно правилам должна работать программа и позволяете моделям машинного обучения самим найти их. Если вы хотите создать торгового робота, обычно, вы сами ищете некоторые правила (например, пересечение скользяшек, MACD>80 при убывающей луне — покупаю 2 лота) и жестко задаете такое поведения в роботе, тестируете и, возможно, оптимизируете некоторые параметры, но почему бы не поручить само придумывание правил машине? Методы машинного обучения, в теории, могут сами выбрать индикаторы, разработать правила входа, выхода и оптимальный размер позиций. Да чего уж… они могут сами придумать индикаторы, паттерны, которые могут быть гораздо лучше чем то, что придумали до этого люди. Ведь так и случилось в сфере обработки изображений, нейронные сети научились выделять значимые признаки из изображений гораздо лучше, чем алгоритмы, придуманные людьми. Компьютер обыгрывает людей в шахматы — игру, знания для которой люди накапливали ни одну сотню лет. Станет ли алготрейдинг следующей сферой, где будет господствовать нейронные сети или какой другой метод машинного обучения?
Представим ситуацию: некий частный инвестор, после 6 лет изучения американского рынка, разработал торговую систему (давайте сразу приведем график для наглядности):
Немного подробнее:
В систему инвестирован личный капитал, естественно хочется масштабировать. Как это сделать?
Пара известных вариантов:
fundseeder.com Предлагают предоставить им доступ к информации о сделках на счёте. Взамен трейдер получает красивые графики и верифицированную статистику, которую можно показывать третьим лицам, и самое главное гипотетическую помощь в поиске инвесторов. Попытка выяснить, каким критериям нужно соответствовать и на какие суммы инвестиций рассчитывать, конкретных ответов не принесла.
Везде и по всем каналам рассказывают нам сказку под названием трейдинг.
Давайте смотрим на реальный мир.
Возьмем фонд Renaissance, которого недавно обсудили тут. По заявлениям он зарабатывает не много больше 50% в год. В год, а не в месяц. И этот результат считается выдающим. У них там куча научных деятелей, математиков, программистов, у них есть связи, информация, деньги, ресурсы, люди, опыт, но они зарабатывают всего-то 50% в год.
Таких фондов в мире единицы. Вот посмотрите, портфели самых известных и выдающих людей на рынке (https://www.gurufocus.com/guru/portfolio). Они зарабатывают всего-то около 10% годовых, а ведь они не глупые люди.
А вы хорошо оцениваете ситуацию и Ваши сили? Вы действительно надеетесь получать 30% в месяц, а то и больше?
Секрет трейдинга в том что там нет прибыльных комбинаций действий. Неважно чем торгуете, на что смотрите, какие сигналы отследите, наколько верно психологически настроены. Итог всегда случайно. Иногда везет, но обычно нет.