У каждого человека, который решил для себя проблему отсутствия денег, появляется новая проблема — как их сохранить и преумножить. Если у вас уже есть капитал, и вы ищете для себя возможности его преумножения, то я рекомендую вашему вниманию запись интересного вебинара на тему «Как начать инвестировать». Автор и ведущий вебинара Сергей Спирин —  инвестор, финансовый консультант, основатель проекта «Центр Финансового Образования».

Это лучшее вводное видео на тему Инвестиций из всех, которые я когда либо видел. Из него вы узнаете:

• чем Инвестиции принципиально отличаются от Сбережений и Спекуляций;
• в чём суть конфликта интересов инвестора и финансовых посредников, почему нужно пользоваться услугами посредников, но не слушать их советов;
• в чём заключается подход Asset Allocation — стратегия формирования инвестиционного портфеля, распределение капитала между классами активов,  и почему стоит предпочесть пассивные инвестиции активному управлению;
• основные принципы формирования инвестиционного портфеля;
• как подробнее изучить портфельный подход к инвестированию (книги, статьи, сайты).

Как правило, мало кто об этом задумывается, как и какой мы получаем профит.

В основном трейдеры думают, что если купил по 100, а продал по 120, и 20 рублей положил в карман – вот он, заработок на бирже. А что, реальный профит, можно сразу вывести на банковскую карточку. Так мол профи и работают на рынке.

Нет, так работали челночники, возящие сумками из Китая всякие вещи для перепродажи на российских рынках и базарах, купил за рупь, продал за три, «на эти два процента и живу».

При этом если ты таким образом заработал, то есть купил и потом выросло, то ты еще и мегакрутым трейдером себя считаешь, ведь своим умом заработал, увидел вход, вошел – и победил. Повелитель рынков.

Так вот на это стоит сказать следующее.

Продвинутая торговля — это как покер, сначала ты копишь «руку», а потом ее разыгрываешь.

Продвинутая торговля — как шахматы, сначала ты завоевываешь позиционное преимущество, а потом получаешь материальный перевес.

Линейный профит, то есть когда купил в точке А, продал в точке Б (А+х) – это заработок не трейдера, а инвестора, и как правило его может не быть долгое время. Чем больше отрезок АБ, тем дольше приходится ждать, согласно теории таймфреймов, +2% ждать день-два, если вошел хорошо, +5% — неделю,  +8% — месяц, +15% — квартал. Это применительно к голубым фишкам.

Моё мнение, полноценно ИИ (искусственный интеллект) в торговле на маркете человека не заменит. Подготовленный человек (в нас же всех присутствует частичка творца) всегда будет лучше машины, но машина быстрее считает, всегда в хорошем настроении и всегда готова. Будущее вижу за экспертными системами на основе ИИ. Которые будут взаимодействовать с пользователем на основе диалога (как процесса достижения его участниками определенных согласованных целей путем обмена связанными высказываниями о некоторых реальных или гипотетических событиях), когда пользователь сможет запрашивать эксперта не только о вероятности того или иного события, но и о том, как выстроить позицию.

Окончательное решение, принять, внести коррективы или же отвергнуть ответ экспертной системы будет принимать человек.

Поясню это на примере использования метода анализа Тактика Адверза (кто-то может использует другой метод анализа, всё зависит от предпочтений ) и рассчитанных сценариев и протоформы Эксперта ТА.

Смотрел тут давиче блог Владимира Гусева (чем выражаю ему свою признательность) где он рассказывал о японце спекулянте и вывел для себя кое какие пояснения, чем спешу поделиться с общественностью как их себе представляю.

Выложил свою экспериментальную программку OptimalF, может кому пригодится. Простенькая, но позволяет сделать полезные выводы для реальной торговли:

1. Важны не вероятности прибыли/убытка, а их матожидание.
2. Торговать с нулевым (а тем более с отрицательным) матожиданием — нельзя.
3. При торговле с положительным матожиданием — лучше не превышать оптимальную долю счета.

Выводы, наверное, и так очевидные. Просто в программе можно визуально все это увидеть.

Описание и сама программа — здесь.

• Natural Language Generation: Producing text from computer data. Currently used in customer service, report generation, and summarizing business intelligence insights. Sample vendors: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
• Speech Recognition: Transcribe and transform human speech into format useful for computer applications. Currently used in interactive voice response systems and mobile applications. Sample vendors: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.