Избранное трейдера _sg_
Т.е. о здоровье.
На днях мне попалась в руки книга:
То, что в ней написано, заставило вспомнить свои собственные впечатления, приведенные немного ниже. Тем более, что в этом году я столкнулся с медициной вплотную, хотя последние 7 лет мы практически не пересекались.
Однако автор книги знает предмет намного лучше и глубже, потому что опыта, когда на ампутацию конечностей увозили не того пациента, и т.п. у меня конечно нет. Красной нитью через весь текст книги проходит рекомендация — держаться от медиков подальше. Проверять и перепроверять, искать врача, которому доверяешь и т.п.
Мои впечатления скромнее. Но это мой опыт. А книгу советую почитать. Хотя бы для того, чтобы лишний раз не идти в руки медиков. Потому что вы для медицины — элемент статистики, а на современно этапе и источник денег и благосостояния.
1. О здоровье и медицине.
Тот, кто сильно надеется на медицину и на то, что врачи могут помочь в любом случае, глубоко заблуждается. Причина не в отсталости медицины и не в отсутствии возможностей. Проблема в людях.Добрый день.
Долго думал, описывать ли свои защитные действия. Решил, так как портфель публичный, то и все позиции должны быть описаны.
Последние сделки перед падением я сделал 5 октября, в пятницу https://smart-lab.ru/blog/497939.php .
8 октября, в понедельник, мой портфель был из 12 проданных и 8 купленных путов.
Т.к. я продаю каждую неделю месячный контракт, то примерно у меня портфель состоит из 4 позиций (примерно 4 недели в месяце).
10 октября, в среду, при сильном обвале, я откупил последнюю и предпоследнюю недели в профит.
Портфель стал выглядеть так, 6 проданных, 8 купленных контрактов.
11 октября, в четверг, утром (1:30 по МСК), я каждые два контракта роллировал в один, уходя на две недели вперед.
Портфель стал выглядеть так, 3 проданных, 8 купленных контрактов.
Не подумайте плохого в части нормальности, речь пойдет не о психиатрии, а об известном в теории вероятностей нормальном распределении
А точнее даже не о нем самом, а об известной центральной предельной теореме (ЦПТ) применительно к ценам. Что такое центральная предельная теорема в ее классическом виде?
Пусть нам дана некоторая сумма большого числа случайных величин Х=х1+…+хN где каждое слагаемое имеет конечную и ненулевую дисперсию (как мы увидим далее в приложении к ценам это условие выполняется). Человечество давно еще с 18 века (Муавр и Лаплас) заинтересовал вопрос распределения случайной величины Х или хотя бы его более-менее точного приближения.
Не будем слишком строги в определениях всяких сходимостей и их скоростей, а сформулируем классическую ЦПТ в виде интуитивно понятного, но нестрогого термина «близости». Так вот, если xi – независимы (кто хочет может посмотреть строгое определение независимости, а для менее пытливых скажу только, что корреляция двух независимых случайных величин с конечными дисперсиями – нуль, хотя и обратное не верно), то распределение Х при достаточно больших N практически не отличается от нормального распределения со средним А и дисперсией D, где А – сумма средних x
Мы составили список ссылок на лучшие сайты для анализа и подбора облигаций на каждый день
На практике потребности в анализе облигаций сводятся к 4 основным направлениям:
Прежде всего из биржевых котировок нужно уяснить 2 главные вещи:
Список лучших сайтов следующий:
Smart-lab — котировки ОФЗ (вместе с датами погашения, дюрацией, купонного дохода и фильтрами представлены графики)
Московская биржа
Когда для бэктеста вы используете программы Метасток или WL, то в результате получаете полный набор данных для статистического анализа. Чтобы лучше это делать, я копирую данные в Эксел. При достаточно большом наборе данных (скажем 10 лет) вы с приемлемой точностью можете определить важный (важнейший!) параметр системы – максимальную просадку, а также максимальный период просадки.
Очень часто стратегии трудно запрограммировать (например, игра от уровней, всякие черепаховые супы, вилы и т.д.). В этом случае на исторических данных в ручную вы получаете, скажем, 30 данных торговли (минимальный необходимый объем) и на основании этого определяете вероятность выигрыша, например, 0.6. Достоверную макс просадку и период просадки по этим данным не получить (а значит не провести риск-менеджмент).
В этом случае может помочь использование симулятора торговли, который достаточно просто организуется в Экселе без подключения VBA (надо только освоить генерацию случайного числа и условный оператор «если»). После этого вы генерируете столько сделок, сколько душе угодно.
Господа, всех приветствую. Продолжаем цикл изучения MQL4. В прошлый раз мы знакомились с синтаксисом языка MQL4. (Прошу модератора вернуть ту тему в АЛГО-раздел. Она там уже была, но вылетела после редактирования поста и исправления опечатки.)
Сегодня же мы затронем очень важную тему, без которой, пожалуй, невозможно изучать ни один язык программирования. Речь пойдёт о типах данных и переменных.
Если бы Вам задали вопрос: «Что делает абсолютно любая программа?», — не конкретизируя, о какой программе идёт речь. Наверняка, Вы бы ответили: «Любая программа оперирует данными, то есть берёт некоторые исходные данные и производит с ними действия, предусмотренные алгоритмом программы, после чего в каком-то виде возвращает результат этих действий». Вы были бы совершенно правы. Действительно, программы занимаются обработкой данных и торговые роботы или советники здесь не являются исключением.
А для того, чтобы иметь возможность работать с данными, нужно их где-то хранить. Нам нужно иметь доступ к оперативной памяти, чтобы выделять в ней место под хранение данных, которые мы и будем обрабатывать в программе. Таким образом, у нас возникает потребность в переменных.