Во время Оптимизации с целью лучшего подхватывания самой ТС имеющихся рыночных закономерностей желательно наличие механизма обхода черных/белых лебедей (случайные сильные убытки/прибыли на одну сделку).

Некоторые обходят их через данные о новостях — не торгуют там в Оптимизаторе. Это неплохое решение.

Когда же нет календаря новостей, то пробуют вычислить лебедей через анализ истории котировок. Тут уже нет универсального решения, т.к. нужно подстраиваться под особенности своей ТС.

Наконец, есть еще вариант обхода уток, когда не хочется возиться ни с одним из способов: просто выбросить самые убыточные/прибыльные сделки. А для остальных посчитать прибыльность, просадку и т.д.

Наконец дошли руки сделать работающий прототип на нейронных сетях — сразу же получился результат близкий к текущей используемой модели на основе градиентного бустинга. Учитывая, что в нейронные сети подавалась только часть информации по сравнению с той, которая используется для построения признаков для градиентного бустинга, и пара простых архитектур без всякой оптимизации, то есть все шансы в перспективе обойти градиентный бустинг. Из минусов — сетки обучаются в разы медленнее бустинга, но для моей инвестиционной стратегии это не принципиально. 

Сходил недавно на семинар по эволюционному поиску нейросетевых архитектур — очень проникся темой. Пока останусь на градиентном бустинге, но буду двигаться в сторону сетей и эволюционного поиска их архитектур. В какой-то момент столкну бустинг и сети в эволюционном процессе, а там посмотрим, кто победит.

Работающие стратегии обсуждать неинтересно. Работает себе и работает, и говорить не о чем. С неработающими дело обстоит гораздо лучше. Каждый может сказать свое мнение о том, почему не работает, как нужно и не нужно было делать, и вообще, с таким подходом, изначально ясно, что это работать никак не может.

Но, давайте о самой стратегии.
Пусть текущее состояние инструмента в каждый момент времени описывается вектором X(t)={x1(t),x2(t),...,xi(t),...,xn(t)}, где x(t) — могут быть значениями индикаторов, какими либо значениями, вычисляемыми по неким формулам, значениями, типа, да/нет, фазами Луны, если вы считаете, что Луна как-то связана с поведением инструмента. В общем, значениями чего угодно, что по вашему как-то характеризует состояние инструмента в текущий момент, и может как-то быть связанным с его поведением в будущем. На отрезке истории вектор X(t) будет принимать большое количество различных значений и образует множество состояний или пространство состояний инструмента.
Чтобы как-то получить с инструмента прибыль мы должны предположить, что в пространстве состояний имеются некоторые устойчивые области, при нахождении в которых вектора X(t) мы сравнительно безопасно можем войти в сделку, и даже получить некоторую прибыль. Наша задача в том, чтобы попытаться обнаружить такие области в пространстве состояний. Задача, в общем, не тривиальная, но решаемая методами мат. статистики. Если такие области не будут обнаружены, то, либо они отсутствуют, либо выбранные вами компоненты вектора X(t) не описывают состояний инструмента, и вам следует попробовать другой набор параметров x(t) в векторе X(t).
Если же вам удалось найти такие области, то можно попробовать сократить размерность вектора X(t), выбросив из него малозначимые параметры x(t). После этого нам надо проверить нашу модель на других отрезках истории, и если модель продолжает оставаться работоспособной, то можно переносить ее в торговую систему и готовить к работе на рынке. Если мы не занимаемся пипсовкой, то истории на ТФ 1 мин для таких прогонов вполне хватает.
Именно такой стратегией для фьючерсов Сбербанка я занимался прошлым летом, и получил вот такой результат.

Здравствуйте, мои маленькие любители дивидендов, дивииждивенцы и желающие ими стать

Если вы прочитали заголовок, наверное, он вас заинтересовал, и вы хотите узнать, что же тут написано

Спешу вас разочаровать, текста в статье будет не много, зато будет одна большая картинка, картинки все любят

Как вы, наверное, помните, я большой любитель дивидендов, старательно собираю и коллекционирую соответствующие эмитенты. Поэтому мне как-то раз очень захотелось узнать, кто, сколько раз, почему и как долго платит дивиденды на рынке РФ

Задавшись таким вопросом и не найдя удобного интерфейса на соответствующих сайтах, полез собирать крупицы информации в единое целое, в результате чего родилась большая таблица, которую я вам представляю

В таблице приведены эмитенты, которые мне показались интересными с точки зрения выплаты дивидендов, количество выплат в год, размеры выплачиваемых дивидендов, заинтересованное лицо в выплате дивидендов и история выплат с 2010 года

• 25% случаев — выигрыш 125% капитала до 2.25 (два выигрыша подряд)
• 25% случаев — проигрыш 75% капитала до 0.25 (два проигрыша подряд)
• 50% случаев — проигрыш 25% до 0.75 (один выигрыш и один проигрыш)

Финмониторинг не обменивается данными с в автоматическом режиме ФНС!!!

— 600 тыс руб вообще не основной критерий для отправки сообщений — это миф, там много иных критериев которые могут сработать и раньше и не работать и свыше 600 тыс.

— С высокой долей вероятности ваше налоговая инспекция никогда не узнает о тех операциях, сведения о которых были направлены банком или брокером в Росфинмониторинг.


Лишь крайне ограниченный список сведений получает ФНС от Росфинмониторинга, ниже приведены эти данные


--------

Когда чего то не знаешь, то…………..

Промолчу про рыночных  аналитиков и специалистов ТА, это реально ограниченные люди, живут исключительно за счет чужого ума и способные «обработать» только ту информацию которую им втюхают на блюдечке с голубой каёмочкой.

Рыночные математики, это особые ………………….

Первая организованная товарная биржа была создана в Антверпене около 1460 года.

Лондонская фондовая биржа,  официально история биржи началась в 1801 г. Однако исторические корни уходят в 1571 г. Тогда королевский финансист Томас Грешем построил биржу на собственные деньги.

Франкфуртская фондовая биржа была основана— в 1585 г — торговцы на рыночной площади Франкфурта договорились об установлении единых обменных курсов валют

Амстердамская фондовая биржа является площадкой, на которой впервые были официально размещены акции, основана в 1602 г.

Парижская фондовая биржа Euronext Paris, ранее известная как Paris Bourse, была основана в 1724