Избранное трейдера ch5oh
Коллеги, всем добра!
Сегодня в нашей рубрике вопросов участникам конкурса предлагаю пообщаться с конкурсантом Московский Лоссбой. Участник заявлен в номинации БОТ и подключился уже в процессе конкурса. На форуме Смартлаб известен многим своей активностью и, скажем так, поэтичностью изложения опционной тематики в своих форумных статьях. )
Результаты участника за прошедший торговый период:
Рис. 1 График изменений суммы на счете
Типовой список вопросов участникам:
1. О себе. Произвольно, можете дать ту информацию, которую посчитаете нужной – возраст, образование, сфера деятельности, как и когда попали в трейдинг, как проходило обучение, опыт работы, на каких рынках работаете, рабочий инструментарий, программное обеспечение, любая другая информация по желанию.
2. Непосредственно по торговле. Основные инструменты, которыми работаете – акции, фьючерсы, опционы и т.д., на каких тикерах – нефть, Ри, Си и пр.
На моем канале много мужчин. Почти 90%. А практически все мужчины интересуются автомобилями. Дамы тоже любят красивые машинки. И автомобиль сейчас есть практически в каждой семье.
Равнодушных к автомобильной тематике не много. Некоторые люди даже регулярно обновляют свой автопарк, так сказать, для удовольствия. Кто-то хочет, чтобы было как у всех или немножечко даже получше. Многие относятся к автомобилю как к показателю статуса, а для кого-то машина средство заработка.
Как вы поняли, сегодняшняя тема – это владение автомобилем.
Естественно, поговорим о владении автомобилем с инвестиционной точки зрения.
Я же здесь про инвестиции.
Не переключайтесь, и вы узнаете, что автомобиль делает вас беднее и довольно активно. Узнаете истинную стоимость автомобиля и поймете каким образом автомобиль приближает вас к нищете на пенсии, а может даже и раньше. Покажу цифры и расчеты. Дам советы.
Каждый день вижу на улице множество красивых и дорогих автомобилей. Они притягивают взгляд. Меня эта тематика тоже интересует. Я могу долго говорить об автомобилях. Но сегодня не об этом, а о том, что многие из этих красивых и дорогих машин куплены не просто на последние деньги, а еще и в кредит. И о том, как это влияет на наше финансовое будущее.
Коллеги, всем добра!
Продолжаем нашу рубрику вопросов участникам конкурса. Сегодня предлагаю пообщаться с конкурсантом Самый лучший трейдер. Участник заявлен в номинации БОТ, на момент начала конкурса, насколько я понимаю, оным планировалось завести на счет стартовую сумму и апробировать некие опционные идеи.
Графическое представление результатов участника:
Рис. 1. График изменения средств на счете
Рис. 2. График с учетом ввода-вывода средств
«Настоящее образование включает умение хорошо петь и танцевать». Платон.
Коллега ch5oh задал парадоксальный, на первый взгляд, вопрос: «как продавая дорого то, что стоит дешево, можно ещё и умудриться проиграть?»
Однако парадоксально он выглядит лишь до тех пор, пока мы остаёмся в рамках косной метафизики, не желающей, и не склонной к диалектическому танцу.
Для сравнения этих двух подходов — метафизики и диалектики — мы будем рассчитывать Нэш-равновесные цены двух недельных опционов (STO) и моделировать игру покупателя и продавца. В первом случае мы будем исходить из постоянства (авторегрессии) волатильности, пользуясь исключительно текущей HV, а во втором — из её танца (mean-reverse AR), о котором, как нам кажется, мы знаем чуть более, чем ничего.
* То, что волатильность представляет из себя mean-reverse процесс, подобный движению Орнштейн-Уленбека, неоднократно было показано Дмитрием Новиковым ,
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?