Избранное трейдера lexosn
Заработали 8% за неделю через страхование биткоина.
Легкая стратегия.
Просто страхуем биткоин через покупку более дешевой страховки от падения и продажи более дорогой страховки от падения.
В этом видео и тексте речь идет о закрытии ранее открытой конструкции.
На 26 секунде видео говорится про соотношение. Это про розовую купленную страховку 26000 и про синюю проданную страховку 30000. Там видно, что разница будет давать плюс 61 цента под наш минимальный первоначальный депозит 7 долларов.
На 54 секунде говорится про цену биткоина- она помечена зеленым квадратом на рисунке.
На 1.14 секунде про страйк, который равен или ниже цены в зеленом квадрате- это желтый квадрат.
С 1.23 минуты говорится про отступ- имеется в виду отступ от страйка указанного в желтом квадрате.
Купленный страйк 26000- это в сером квадрате.
С 2.20 минуты говорится про аск- в красном квадрате.
С 2.25 минуты- белая теоретическая рекомендуемая цена покупки или продажи. В розовом ромбе.
Как легко зарабатывать деньги на бирже? Короткий ответ — никак. Даже не надейтесь. Т.е. вас, конечно, может накрыть инсайд или вдохновение, пойти и сделать что-то. Это совсем другое. Думаю, именно так люди и выигрывают в лотереи или казино. 😜
Другое дело — система. Торговля на бирже, это система. Хотите тут денег? Приготовьтесь трудиться, тренироваться и дисциплинировать себя. Это, своего рода, кунг-фу. Данное ремесло не самое простое и не всем это нужно. Кому-то проще писать картины, заниматься наукой или спортом. Это тоже интересные вещи, скажу я вам. 😉
Люди, которые, впервые, открывают для себя биржевые торги приходит туда с широко открытыми глазами, а уходят… кто с чем. Кто-то с богатым опытом, кто-то с деньгами. Биржа — лучший и бескомпромиссный наставник. 😉
Поверьте, те кто могут, действительно, тут делать деньги — огромные труженики. Они преодолели массу ограничивающих убеждений, допустили ряд ошибок и уделяют довольно много времени новым знаниям о функционировании системы. Те, у кого тут всё легко получается — стали лучшей версией себя, в буквальном смысле.
Виза
— В Индонезии для россиян нужна виза. Делается она заранее онлайн. Я воспользовался сервисом https://legalindonesia. id/ Всё сделают за вас. Стоимость $259. Оплатить можно криптой.
Цель подачи декларации — вернуть излишне уплаченный НДФЛ. В 2018 году клиент получил прибыль от АО «ОТКРЫТИЕ БРОКЕР» по операциям с ПФИ, обращающимися на организованном рынке ценных бумаг (ОРЦБ) в размере 3 356 314 рублей. Андрей принял решение уменьшить прибыль 2018 года на убытки 2017 года на сумму 1 098 944 руб. и 2016 года на сумму 570 761 руб., полученные в ООО «Компания БКС» по операциям с ПФИ, также обращающимися на ОРЦБ.
Эксперт НДФЛка.ру подготовил декларацию, в которой была заявлена прибыль 2018 года и убытки прошлых лет (2016 — 2017 г.г). Уплаченная сумма налога с прибыли 2018 года должна была частично вернуться на счет клиента. К декларации были приложены: справка о доходах 2-НФДЛ от АО «ОТКРЫТИЕ БРОКЕР» за 2018 год и справки по полученным убыткам от операций с ПФИ от ООО «Компания БКС» за 2016 и 2017 годы.
Я на рынке с 2010, на рынке РФ с 2013… Где-то с 2016 считаю себя профессионалом: доходность не самая стабильная, но очень высокая… По годам с 2015г в рублях шла вот так: +90% +70% +80% -30% +150% +350%(!) +200%, и с начала года -90%.
До последнего считал общую ликвидность, в конце — счета поменьше и кеш считать перестал т.к. уже ни на что не влияло. Доходность конкретно по ИИС открытому в 2015г — выше. Ну и тут не считались выводы. Я бОльшую часть лет не имел терминал в телефоне, скрины с отчета не очень красивые, так что красивых скринов хая откября у меня нет.
С конца 2014 вот здесь: vk.com/ladimirkapital веду блог… И с 2017 веду закрытый дневник сделок. Сейчас старые сделки все открыты, можно красочно увидеть 24,02, как счет таит со 116 до 14.
Что позволило мне заработать такие деньги? Конечно плечи, и концентрация на сильнейших идяех… Я брал мечел по 9 в 2014, по 78 летом. Тесла по 200 до сплита, заглядывал в Систему по 5… Ленку правда брал лишь по 44, но все равно кратник. Сейчас например Мечел заплатит(всегда платил, а щас денег у него — Ж жуй) — 100р, а я ПРОДАВАЛ(!) его по 145 чтобы спасти хоть что-то. Суть не в рублевом убытке, а в том что я лишился 85% акций.
В общем две недели назад было так:
Написал скрипт, который переделывает тиковые данные в range заданной размерности.
Но есть нюанс, когда идет быстрый рынок, некоторые бары могут иметь одинаковое время открытия, что приводит к некоторому несоответствию range баров.
<code>""" Скрипт из файлов с тиковыми данными делает файл с рандже барами """ import re from datetime import datetime from pathlib import * import pandas as pd def zero_hour(cell): """ Функция преобразует время (с финама приходят часы без нулей (с марта 2021), которые pandas не воспринимает)""" cell = f'{int(cell)}' tmp_time = datetime.strptime(cell, "%H%M%S") return tmp_time.strftime("%H%M%S") def run(tick_files: list[Path], razmer: int, target_dir: Path): for ind_file, tick_file in enumerate(tick_files, start=1): # Итерация по тиковым файлам list_split = re.split('_', tick_file.name, maxsplit=0) # Разделение имени файла по '_' tiker = list_split[0] # Получение тикера из имени файла date_quote_file = re.findall(r'\d+', str(tick_file)) # Получение цифр из пути к файлу target_name = f'{tiker}_range{razmer}_{date_quote_file[0]}.txt' # Создание имени новому файлу target_file_range: Path = Path(target_dir / target_name) # Составление пути к новому файлу if Path.is_file(target_file_range): print(f'Файл уже существует {target_file_range}') continue else: df_ticks_file: pd = pd.read_csv(tick_file, delimiter=',') # Считываем тиковые данные в DF # Создание DF под рандже бары одного тикового файла df: pd = pd.DataFrame(columns='<DATE> <TIME> <OPEN> <HIGH> <LOW> <CLOSE> <VOL>'.split(' ')) for tick in df_ticks_file.itertuples(): # Итерация по строкам тикового DF print('\rCompleted file: {:.2f}%. Completed files: {:.2f}%'.format( tick[0] * 100 / len(df_ticks_file.index), ind_file * 100 / len(tick_files) ), end='' ) if tick[0] == 0: # Добавление строки в DF с рандже барами df.loc[len(df.index)] = [int(tick[1]), int(tick[2]), tick[3], tick[3], tick[3], tick[3], tick[4]] continue # Если бар сформирован по размеру возрастающий бар if df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>'] + razmer < tick[3]: df.loc[len(df.index) - 1, '<CLOSE>'] = df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>'] + razmer df.loc[len(df.index) - 1, '<HIGH>'] = df.loc[len(df.index) - 1, '<CLOSE>'] # Добавление строки в DF с дельта барами df.loc[len(df.index)] = [int(tick[1]), int(tick[2]), tick[3], tick[3], tick[3], tick[3], tick[4]] continue # break # Если бар сформирован по размеру падающий бар if df.loc[len(df) - 1, '<HIGH>'] - razmer > tick[3]: df.loc[len(df) - 1, '<CLOSE>'] = df.loc[len(df) - 1, '<HIGH>'] - razmer df.loc[len(df) - 1, '<LOW>'] = df.loc[len(df) - 1, '<CLOSE>'] # Добавление строки в DF с дельта барами df.loc[len(df.index)] = [int(tick[1]), int(tick[2]), tick[3], tick[3], tick[3], tick[3], tick[4]] continue # break # Заполняем(изменяем) последнюю строку DF с рандже баром -------------------------------------- # Записываем <CLOSE> -------------------------------------------------------------------------- df.loc[len(df.index) - 1, '<CLOSE>'] = tick[3] # Записываем последнюю цену как цену close бара # Записываем <HIGH> --------------------------------------------------------------------------- if float(tick[3]) > df.loc[len(df) - 1, '<HIGH>']: # Если цена последнего тика больше чем high df.loc[len(df.index) - 1, '<HIGH>'] = tick[3] # Записываем цену последнего тика как high # Записываем <LOW> ---------------------------------------------------------------------------- if float(tick[3]) < df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>']: df.loc[len(df.index) - 1, '<LOW>'] = tick[3] # Записываем цену последней сделки как low # Записываем <VOL> ---------------------------------------------------------------------------- df.loc[len(df.index) - 1, '<VOL>'] += tick[4] # Увеличиваем объем # Изменение типа колонок df[['<DATE>', '<TIME>', '<VOL>']] = df[['<DATE>', '<TIME>', '<VOL>']].astype(int) # Преобразуем столбец <TIME>, где нужно добавив 0 перед часом df['<TIME>'] = df.apply(lambda x: zero_hour(x['<TIME>']), axis=1) df.to_csv(target_file_range, index=False) # Запись в файл для одного тикового файла # break if __name__ == "__main__": razmer: int = 250 ticker: str = 'RTS' year_tick: str = '2022' source_dir_tick: Path = Path(f'c:/data_quote/data_finam_{ticker}_tick') # Путь к ресурсному каталогу target_dir: Path = Path(f'c:/data_quote/data_prepare_{ticker}_range') # Путь к целевому каталогу # Создание списка путей к файлам с тиками tick_files: list[Path] = list(source_dir_tick.glob(f'*{year_tick}*.csv')) run(tick_files, razmer, target_dir) </code>
Хочу рассмотреть «под микроскопом» данную возможность для читателей Смартлаба и ответить на вопрос в заглавии статьи.
Поехали. Есть продвинутые люди в информационном околобиржевом пространстве, которые считают Автоследование злом, а есть управляющие, которые этим занимаются, и приносят доход своим подписчикам.
Выскажу свою первоначальную точку зрения по этому вопросу: