ЧТО ТАКОЕ ТРЕЙДИНГ И АЛГОТРЕЙДИНГ НА САМОМ ДЕЛЕ
Друзья, я приглашаю вас на встречу!
Будут затронуты такие вопросы, как:
✅ ОЖИДАНИЯ И РЕАЛЬНОСТЬ
(В данной теме вы узнаете себя, что привело вас в трейдинг, и что вы на самом деле там получили)
✅ ПУТИ, ПО КОТОРЫМ ИДУТ ТРЕЙДЕРЫ
(Я раскрою ВСЕ маршруты, которые выбирают начинающие и опытные, и докажу, почему большая часть из них тупиковые)
✅ ЧТО ТАКОЕ АЛГОТРЕЙДИНГ И В ЧЁМ ОТЛИЧИЕ ОТ КЛАССИЧЕСКОГО ТРЕЙДИНГА
(Узнаете о том, что же такое алго на самом деле и почему у большинства там ничего не получается)
✅ ЕДИНСТВЕННО ВЕРНЫЙ ПУТЬ
(Разбор данной темы вам даст реальный маршрут, который с высокой вероятностью приведёт вас к реальному результату)
✅ ДЕМОНЫ НА ПУТИ
(Покажу и докажу, что именно вас сбивает с правильного маршрута, и что поможет вам двигаться к результатам)
✅ ЦЕЛЬ — РЕШЕНИЕ
(У вас будет чёткий последовательный план, который будет соответствовать всем вашим запросам и ожиданиям)
✅ БОНУС
(Я дам вам конкретные торговые решения, что и как нужно делать, чтобы гарантированно двигаться по правильному маршруту, не сбиваться и с высокой вероятностью достичь именно ВАШИХ целей)
Арбитражный бот выполнил серию сложных транзакций на Ethereum, включающих срочный кредит в размере $ 200 млн, и всё для того, чтобы получить прибыль в $ 3,24.
Срочные кредиты упрощают беззалоговое кредитование, если заёмные активы погашаются в рамках одного и того же блока транзакции. Если кредит не возвращается в том же блоке, сеть остаётся без изменений.
Арбитражный бот использовал флэш-кредит, получив сумму в размере $ 200 млн в стейблкоинах DAI от MakerDAO через контракт «DssFlash», указано в сообщении Arkham Intelligence. Этот контракт позволяет брать займы с нулевой комиссией с любым количеством DAI с потолком долга до $ 500 млн.
Руководитель отдела операций Arkham Захари Леранжис объяснил, что такие автоматизированные боты выполнят любую транзакцию, которая принесёт прибыль, даже если чистая прибыль совсем незначительная.
Возможность арбитража возникает при разнице в цене одного и того же актива на разных рынках. Трейдеры или, в данном случае бот, могут извлечь выгоду из этих различий.
ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ
УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 143000
СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 6800
ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 6800
СТАТИСТИКА С 22.09.1997 ПО 29.12.2018: 710/396
(ЧИСЛО ПРИБЫЛЬНЫХ СДЕЛОК/ЧИСЛО УБЫТОЧНЫХ)
Привет!
Кто уже знаком в Probabilistic Sharpe Ratio отзовись! :)
А кто еще не знаком, тоого приглашаем к прочтению...
🎥 Наше последнее видео посвящено PSR, инструменту, который расширяет границы обычного коэффициента Шарпа, учитывая исторические доходы, продолжительность деятельности и количество испытаний стратегии.
🔎 PSR оценивает вероятность того, что истинный коэффициент Шарпа превышает заданный порог. Он помогает отсеивать ложные срабатывания и определять стратегии, которые соответствуют нашим ожиданиям, учитывая риски.
Чем же он хорош и где нап пригодится:
Закрылась еще одна публичная сделка моих роботов:
На текущий момент было 377 публичных сигналов на покупку. 134 от робота AVP, 204 от робота PVVI и 39 от робота CandleMax. Вот ссылки:
Видео иллюстрирует возможность прогнозирования цен High и Low для следующего интервала. На основе авторского метода прогнозирования сделан индикатор, показывающий на графике цены инструмента прогнозные уровни наиболее вероятных максимальной и минимальной цен на следующем интервале. Работа индикатора продемонстрирована на фьючерсах по нефти, золоту, газу и курсу евро/доллар для торгов на МБ.
Видео носит познавательный характер.
Краткое пояснение:
Зеленая жирная линия выше цены фьючерса на графиках – линия прогнозного High
Оранжевая жирная линия ниже цены фьючерса на графиках – линия прогнозного Low
На правой оси соответствующим цветом выводятся прогнозные значения для текущего интервала.
Значения рассчитаны ДО НАЧАЛА ИНТЕРВАЛА и не корректируются.
Индикатор работает на любом интервале (от 1 мин, до месяца), имеет два управляющих параметра: метод расчета (несколько методов (линейный, нелинейный, матричный с весами, среднее значение линейного и нелинейного, автоматическая настройка на оптимальный), глубина выборки для определения оптимального метода).