РЫнок

Скажу вам, как магедонщик магедонщикам — заблуждался, каюсь, кусаю локти и всё такое...

Сейчас чуть ли не каждый второй ждёт разворота рынка, то есть с бычьего на медвежий. Все хотят поймать и зашортить хай. Тоже так хочу, но позже… гораздо позже.

А пока я за быков. На данном тайм-фрейме — это сильная сторона рынка. Полагаю, что быки и дальше будут командовать парадом.

-------------------------------------

Мои среднесрочные ожидания по нашему рынку на 18 сентября :

1 — бычий тренд продолжится

2 — хаи ожидаю увидеть 21-25 ноября

3 — ожидаемые цели:

— индекс РТС — 1870

— индекс Мосбиржи — 4300

Данный прогноз не является торговой рекомендацией.

-------------------------------------

Как прожжённого медведюгу меня этот рост тоже уже достал. Но приходится быть реалистом и осознавать, что пока не пришло время этому росту завершиться. Как то так...

Догадываюсь, что у вас на уме… Ага, раз магедонщик стал пиарить за рост — значит пришло время для медвежьего рынка. Вполне рабочая версия, может так и будет. Медведьте себе на здоровье.

Состояние рынка перед заседанием ФРС, вместо тысячи слов…



Очередная доза марафета от ФРС обязательно будет.  

(примечание для краткосрочных спекулянтов: QE отнюдь не единственный способ для ФРС взять на баланс свежевыпущенные трежеря. Есть и другие легальные методы).

….и капля практической философии. 

Говорят, для человека существует лишь то, для чего у него в голове есть соответствующее слово. В начале было слово… оно написано не просто так.

В практическом плане это означает, что если запретить человеку использовать какое-либо слово, тогда то, что это слово обозначает, перестаёт существовать. То есть, например, запрет называть пидоров пидорами неизбежно приводит к тому, что власть переходит именно к пидорам, причём с самом плохом смысле этого слова. Если кто-то не понимает о чем я, гуглите NASDAQ LGBTQ.

Гораздо чаще, однако, используется менее летальная, но не менее эффективная технология — не полный запрет, а подмена исходного смысла слова. Вот, к примеру, сейчас для вновь прибывших запущена рекламно-информационная накачка перед так называемым конкурсом Лучший частный инвестор 2021.
Кого биржа/брокеры ставят в пример и называют лучшим инвестором? Того, кто умудряется за 3 месяца сделать 200-250%, ну или более 8000% (восьми тысяч процентов) годовых. То есть, словом

В первой части этой серии, посвященной дефолту правительства, мы исследовали этический статус государственного долга и отказа от него. Поскольку долг несправедливо возлагается на налогоплательщиков, мы пришли к выводу, что моральным поступком было бы отказаться от него и не платить ничего кредиторам государства. В этой статье я рассмотрю экономические последствия такой радикальной политики. Такое исследование необходимо, потому что благоразумие диктует, что мы не можем предлагать действия, какими бы этичными и благородными они ни казались нам, без изучения их возможных последствий. В введении к части I, я предположил, что дефолт правительства будет очень выгоден для всего общества. Давайте теперь выясним, почему это так.

Люди, владеющие государственным долгом, будут считать этот долг одним из своих активов. Поэтому государственный долг на первый взгляд выглядит как часть капитала, который люди вложили в производственную деятельность, и с точки зрения отдельного инвестора это действительно так. Инвесторы не обязательно обращают внимание на то, где именно применяются вложенные ими средства. Они ориентированы на безопасность своего вклада и ожидаемую прибыль. Однако экономист по-другому смотрит на кредит. Экономист различает два основных вида инвестиций: потребительский кредит и производственный кредит.

Texas Instruments — третья по капитализации компания США в секторе производителей полупроводников. TI разрабатывает и производит аналоговые и встроенные процессоры, которые используются в электронике — от зубных щеток до промышленного оборудования и автомобилей.

import sqlite3 as sql
from scipy.stats import logistic
import math
import numpy as np
import numpy.random as rnd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

sdata =[]
sql1= "select ticker, date, open, high, low, close, vol \
    from Hist_1m where ticker_id=1 order by Date;"
con=sql.connect('C:/Users/ubase/Documents/StockDB/StockDB21.sqlite')
cur=con.cursor()
cur.execute(sql1)
sdata=cur.fetchall()
con.commit()
con.close()

Ldata = len(sdata)
N = 8000 # Количество сделок
ld = 5 #Продолжительность сделки
NNinterval = 20 # Количество входов NN

# Генерация случайных чисел
rng = rnd.default_rng()
rm=rng.integers(0, Ldata, N )

class Candle:
    tr = 0
    dt = 1
    o = 2
    h = 3
    l = 4
    c = 5
    v = 6
    
cl = Candle
DataC =[sdata[i][cl.c] for i in range(0,Ldata)]

# sigmoid линейность до 0.5
def sigmoidnorm(x, alfa = 0.9, xmin = -1.3, xmax = 1.3):
    return (xmax - xmin)*((1 / (1 + math.exp(-x*2.0*alfa))) - 1.0) + xmax

x = [0.002 * i - 3 for i in range(0,3000)]
y = [sigmoidnorm(x[i]) for i in range(len(x))]


plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()

# формируем сделки.
def DealsGenL(rm,ld):
   #Lm = len(rm)
   ix = []
   x = []
   pr = []
   
   for i in range(0,N):
        if rm[i] + ld < Ldata and rm[i] - NNinterval - 1 > 0:
            delta = (sdata[rm[i]+ld][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]+ld][cl.c]*100
            x0 = [sigmoidnorm((sdata[rm[i] - j][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]][cl.c]*100) \
                 for j in range(0, NNinterval)]
            ix.append(rm[i])
            x.append(x0)
            pr.append(delta)
   return ix, x, pr


Ix, X, Pr = DealsGenL(rm,ld)



Ib = 0
Ie = 100

plt.plot(X)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


plt.plot(Pr, label = 'Prof')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes = [30,20,15,10,5], \
                    max_iter=500, activation = 'tanh')

regr.fit(X, Pr)
Out = regr.predict(X)

plt.plot(Pr, Out, '.')
plt.grid()
plt.show()