Вернее так: что я увидел, обучая модели. Всякие подобные темы любят поднимать трейдеры, они отлично располагают для пространных рассуждений о рынке и жизни, а я это, можно сказать, увидел наглядно. В общем, наблюдения не что-то гениальное, мной открытое, не грааль, но я это наблюдаю.

Что я делаю:

Играюсь с моделями ML, играюсь гипер-параметрами – параметрами самих моделей непосредственно и моими какими-то входящими параметрами. Смотрю как меняются результаты в зависимости от этих параметров.

Что я увидел:

1. Где-то закономерностей объективно больше, где-то объективно меньше. Если прочесываешь график моделями (с разными параметрами) по мат. ожиданию OOS результатов совокупности моделей и по их распределению видно, что из каких-то графиков закономерности извлекаются на ура, а из каких-то со скрипом. В данном случае график это пересечение по тикер-TF-временной отрезок. Да даже если брать только тикер, некоторые, что называется, палку воткни, она зацветёт, а в некоторых надо очень постараться, чтобы нащупать нормальные закономерности.
2. Похоже, действительно легче прогнозировать на короткие интервалы. Но эта закономерность выглядит не так, как её обычно преподносят. Обычно в ходу какая-то такая версия: чем ближе, тем легче, типа на минуты легче, чем на часы и т.д. Я бы сказал, что подтверждение находит скорее следующее: чем больше отношение горизонта прогноза к длине промежутка времени, данные из которого непосредственно участвуют в прогнозе. Ну т.е. если ты принимаешь решение по 50 свечам, то на 2*50 можно прогнозировать с большей точностью (winrate), чем на 10*50 и т.д. При этом в другом контексте, например, если ты ушел на TF выше, ты эти 10*50 сможешь спрогнозировать уже с хорошей точностью.
3. Объективно раньше было зарабатывать легче. По ошибке из большого промежутка времени сначала какое-то время брал для обучения данные не самые свежие, а самые древние и удивлялся очень приличным результатам моделей, на свежих данных моделям можно сказать драматически сложнее извлекать закономерности.

Коррекция к скользящей средней — это один из немногих индикаторных паттернов, который я применяю в своей торговле. Основывается данный паттерн на том постулате, что цена рано или поздно возвращается к своему среднему показателю, а затем с определенной долей вероятности отталкивается от него, продолжая движение по направлению тренда. Определить на каком уровне находится данный показатель нам и помогут скользящие средние.  

Простыми словами: После смены тренда, цена имеет привычку вернуться к скользящим средним, и уже отбившись от них начать свое победное шествие вверх или вниз.   

Необходимые инструменты  
Быстрая скользящая средняя с периодом 11
Медленная скользящая средняя периодом 21 

Вход в позицию  

120 торговых дней;

550 сделок (Long 228;Short 322);

94,6% Win Rate;

3010 тиков;

5,47 тиков — средний размер сделки (с учетом лосей);

24,1 тиков за день в среднем (с учетом лосей). 

Вывод по торговле: результатом удовлетворён, но есть над чем работать. 

Выводы за полугодие: 

1. Многие долбят в личку «покажи, расскажи, научи». Поймите, наконец, что это бренный путь. Ручной трейдинг вещь — очень индивидуальная и в первую очередь зависит от личного психологического восприятия. Рассказать человеку, как я работаю и что использую — не поможет никак. Торговый алгоритм должен быть прежде всего понятен и комфортен. 

 Чуть более года назад, после 9 лет трейдинга из дома, ушел в офис. Катастрофически перестало хватать общения. Нашел уютный коворкинг на юге Москвы.

Была цель – торговать в кругу единомышленников, объединенных одной идеей – делать прибыль на финансовых рынках.

Постепенно стали присоединяться коллеги. На сегодня итог – нас уже четверо. Трейдеров и инвесторов.

Приглашаем желающих присоединиться к нашему проекту. Локация – м.Нагорная

Смартлаб объединяет!!!

Кстати, забавный момент. Когда лишь размышлял об идее трейдрума, думал о том, что скорее всего буду работать в окружении начинающих спекулей. Приходящих и уходящих через пару месяцев после слива. Ирония в том, что сейчас среди нашей четверки у меня наименьший опыт на финансовом рынке. Неожиданно…

 t.me/amigotrader

Трейдинг из дома: плюсы и минусы

Тема завораживающая.
Обнаружил очень большое сходство между сипи 500 современным и графиком Доу Джонс за 1929-1930 годы.
Все очень похоже, смотрите сами

Даже цифры немного похоже, различие на порядок.
После падения в 1929 году рынок сделал отскок в конце 1929 и начале 1930 года, он отыграл половину падения и потом начал валиться сначала показав первый уступ, затем второй побольше.

Без опыта работы в геймдеве можно претендовать на вакансию джуна в отделе геймдизайна.
Но не в любой компании.
Если работодатель мечты не готов нанимать совсем «нулевых» людей,
хороший путь в геймдизайнеры — через работу в отделе саппорта/комьюнити или в QA.
В этих отделах от джунов обычно не ждут каких-то узких навыков,
но работа в них дает достаточное представление об индустрии, знакомит с проектами компании.
В итоге можно узнать, какие обязанности есть у геймдизайнеров, учиться у коллег и перейти в отдел геймдизайна.
Это дает преимущество перед сторонними соискателями
— кандидат уже прошел этап знакомства с компанией и знает внутреннюю кухню проекта.

Независимо от того, есть ли у кандидата какой-то опыт в геймдеве,
работодатели ценят проактивность и попытки развиваться в выбранном направлении.
Нужно следить за рынком, писать разборы игр, читать книги и статьи,
знать основную терминологию.
Желательно пройти вводные курсы по геймдизайну.
Большим плюсом будет знание английского, сценарного мастерства и техническое образование.