Избранное трейдера _sg_
4%. Возможно, больше.
Итак, ты следуешь трем большим правилам jlcollinsnh:
Ты избегаешь долгов.
Ты тратишь меньше, чем зарабатываешь.
Ты инвестируешь остаток.
Яйца
Теперь ты сидишь на своей заначке и размышляешь: сколько ты можешь из нее тратить каждый год, чтобы она никогда не кончалась? Это может привести к стрессу, но на самом деле это должно быть весело. Ты можешь даже нахально спросить: «А сколько из своей заначки тратит jlcollinsnh?» Мы до этого еще доберемся.
Тебе не придется прочесть слишком много литературы о пенсиях, чтобы наткнуться на «правило 4%». В отличие от большинства распространенных советов, этот исследовали достаточно хорошо, хотя его действительно немного трудно понять.
В далеком 1998-м году профессоры из Университета Тринити сели и проанализировали кучу цифр. Проще говоря, они задались вопросом что происходило бы с разными портфелями на протяжении 30 лет при различных уровнях оттока средств, при различных пропорциях акций и облигаций и различных годах начала вывода. О, и как с учетом индексации оттока под уровень инфляции, так и без учета нее. Вот как-то так! Затем они повторно изучили данные в 2009-м году.
Компьютер отсчитывает время в секундах, которые формируются из тактов, генерируемых кварцем и измеряемых в герцах. Стабильность частоты типичного кварцевого генератора невелика (например, зависит от температуры, напряжения, механических деформаций и т.д.), к тому же базовая частота меняется от кристалла к кристаллу (что может приводить к уходу системных часов на 40 секунд в день).
Насколько точны часы вашего компьютера, можно увидеть, запустив команду:
W32tm /query /status /verbose
и сравнив полученное значение ClockRate с эталонной величиной 0.0156000s (у меня показывает: Тактовая частота: 0.0156004s).
Часы компьютера можно синхронизировать с сервером времени в Интернете. Это означает, что показания компьютерных часов будут обновляться в соответствии с показаниями часов на сервере времени, что гарантирует точность локальных часов. Обычно показания часов обновляются раз в неделю, и для синхронизации необходимо подключение к Интернету.
Деньги во сне можно терять, находить, давать или тратить. Сны, в которых мы находим деньги, могут говорить о нашем желании любви или власти.
Сны, в которых мы теряем деньги, могут символизировать неудачу в делах, беспомощность, уязвимость, а также заниженную самооценку или показывать, что мы страдаем от недостатка амбиций, власти и самоуважения. Многие люди, видящие сны о деньгах, в действительности испытывают жажду денег, страдают от их нехватки или собственной неспособности контролировать расходы. Последнее часто порождает сны, в которых человек тонет в долгах.
Поскольку наши сны – это зачастую отголоски дневных переживаний, для их верного толкования нужно научиться связывать сновидение с конкретными событиями или заботами прошедшего дня (или дней). Чувство, с которым мы просыпаемся, тоже помогает в понимании сна. К примеру, если мы просыпаемся в недоумении и тревоге, то, возможно, в нашей реальной жизни происходит что-то неприятное. Однако не нужно забывать, что одни и те же образы могут иметь для разных людей совершенно разные значения. Поэтому стоит учитывать и обстоятельства жизни конкретного человека. Сны всегда формируются в границах сложных межличностных отношений сновидящего. Поэтому основное правило толкования сновидений гласит:
Все тренды имеют начало и конец, но скорость их окончания отличается на разных тайм-фреймах. Давайте посмотрим, как именно определение скорости окончания тренда может повысить эффективность вашей торговли.
Безусловно, время — это самый сложный для учета элемент в техническом подходе к трейдингу. В большинстве инженерных дисциплин можно встретить концепцию измерения полезного жизненного цикла товара. Его часто называют средней наработкой на отказ (MTTF). По сути, это оценочное значение среднего, или математического ожидания, времени до неисправности товара. Это полезный показатель, который получается на основании репрезентативной выборки участвующего в опросе населения, для любого товара.
Начало в моем блоге.
Для проверки робастности нашего вычисления VPIN мы продемонтрируем применение этой метрики для двух наиболее активно торгуемых фьючерсных контрактов: E-mini S&P500 (торгуемый на СМЕ) и фьючерс на сырую нефть WTI (торгуемый на NYMEX). Выборка взята на интервале с 1 января 2008 года по 6 июня 2011 года, сшитая по точкам наибольшего объема в дни экспираций. Размер пакета возьмем равным 1/50 от среднего дневного объема нашей выборки (V). Параметры вычисляются в скользящем окне размером n=50 ( что эквивалентно одному среднему дню по объему).
S&P500
На графике в заглавии поста показан ценовой график фьючерса E-mini S&P500 и его метрики VPIN. Метрика токсичности в основном стабильна, хотя и демонстрирует значительную волатильность. Отметим, что VPIN достигает наивысшего уровня в выборке 6 мая 2010 года, когда на бирже произошел большой обвал котировок. Такой высокий уровень VPIN согласован с потоком ордеров, который был большей частью односторонним в это время. Такая исключительная токсичность приводит к тому, что некоторые маркет мейкеры вынуждены потреблять ликвидность, вместо того, чтобы предоставлять ее и в итоге прекращают свои операции на рынке.
Продолжая тему тестирования алгоритма Маркет Мэйкера, поделюсь своими результатами и мыслями по его работе:
1. Основной режим работы алгоритма — это маркетмэйкинг (он же арбитраж ликвидности, он же торговля спредом). И конечно же, прибыльность этой стратегии сильно зависит от рыночных условий, скорости получения данных и работы системы исполнения. Средняя прибыль на сделку даже и при идеальном исполнении не будет превышать значение спреда (2-5 пунктов по Si в среднем). А в период сильной волатильности, когда стакан бросает из стороны в сторону на 10-30 пунктов, несмотря на большое количество положительных сделок ( около 70%), алгоритм становится убыточным. В основном из-за комиссий, конечно.
2. Да, математические формулы сильно ограничили многих желание понять, как устроен алгоритм. Но на самом деле, если вдумчиво посмотреть картинки (карты политик), получается все ясно и просто. А будет еще проще, если посмотреть картинки графиков из других статей, лежащих в основе алгоритма (например Guilbaud, Fabien, and Huyen Pham, 2013, Optimal high-frequency trading with limit and market orders). Забудем на минутку про дисбаланс бид/акс объемов и построим карту политик для открытой позиции при разных значениях спреда: