обучение

Убыток. Красная зона. Стоп выбит. Первое желание — найти виноватого: «Рынок знал, где стопы», «Манипуляции», «ЦБ снова не опустил ставку», «Это всё маркетмейкеры»…

Но правда в другом: 

📌Рынок никого не наказывает.

📌Он просто делает то, что должен — движется.

 А как вы к этому движению подготовлены — ваша зона ответственности.

Давайте честно:

— У вас есть система?

— Вы знаете, где вход и выход ДО входа в сделку?

— Вы рассчитываете риск заранее?

— Вы понимаете, какую модель торгуете — или просто «чувствуете»?

 📉 Большинство убытков не из-за того, что рынок пошёл «не туда». А из-за того, что вход был случайным, стоп — условным, а риск — необоснованным.

 ⸻

❗️Убытки — не враг. Враг — хаос и отсутствие системы.

 Если вы устали терять — возможно, пора не обвинять рынок, а изменить подход.

Южный Капитал |Telegram | Youtube |Instagram   

( Читать дальше )

Согласно собственному веб-сайту Rexford Industrial Realty, компания является крупнейшим чисто промышленным REIT в США. Однако ее рыночная капитализация сократилась всего до ~$8B после падения акций на 60%+ за последние три года. Однако этот большой медвежий рынок не соответствует фундаментальному развитию Rexford, поскольку продажи и средства от операций здорово растут. Можем ли мы ожидать, что ее медвежий рынок наконец скоро закончится? Приведенный ниже график волн Эллиотта дает нам основания так считать.
Дневной график Rexford Industrial показывает, что падение с более чем $84 в апреле 2022 года явно является корректирующим. Просто невозможно рассматривать его как импульсную структуру. Он выглядит как двойной зигзаг (W)-(X)-(Y) с простыми зигзагами ABC в волнах (W) и (Y) и треугольником ABCDE в волне (X). Тренд до апреля 2022 года был явно бычьим, поэтому имеет смысл возобновить его после завершения этой коррекции. Мы не занимаемся тем, что выискиваем вершины и дна, и новый минимум в волне C (Y) нельзя исключать.

( Читать дальше )

🤔 Что это за зверь такой — AI-агент?

Если коротко, AI-агент — это не просто чат-бот, который отвечает на глупости в стиле «расскажи анекдот про программиста». Это самостоятельный цифровой помощник, который умеет ставить цели, принимать решения и учиться на собственных ошибках. Да, немного пугающе звучит, но это и правда новая лига искусственного интеллекта.

🏗 Как он устроен

Представь: ты — предприниматель. У тебя есть ассистент. Ты говоришь: «Найди самых дешевых поставщиков для моей кофейни, сравни отзывы, закажи образцы и подготовь отчет». Обычный ИИ завис бы уже на слове «найди». А AI-агент пойдет и сделает.

Он работает как автономная система: анализирует информацию, запускает нужные действия (вплоть до написания писем или кодинга), и главное — адаптируется под задачу. Некоторые агенты могут даже создавать других агентов! Такой себе цифровой муравейник, где каждый знает, что делать.

🧪 Примеры, которые уже работают

• AutoGPT — запускаешь его с заданием «создай блог и заработай на нем $100», и он сам формирует стратегию, пишет тексты, публикует их, анализирует трафик и ищет способы монетизации. Да, он может ошибаться, но он пытается — сам.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

В последний раз мы писали о Ubiquiti в августе 2023 года, когда акции торговались около $167 за акцию, что почти на 60% ниже рекорда 2021 года, составлявшего чуть более $400. Такое огромное падение означает, что большинство инвесторов либо уже сдались, либо думают об этом. Не говоря уже о том, что при P/E 24 компания выглядела далеко не недооцененной в традиционном смысле. Однако анализ волн Эллиотта привел нас к выводу, что крупный бычий разворот не за горами. Вот единственный график, на котором основывался прогноз.
Недельный график цен Ubiquiti показал цикл волн Эллиотта на грани завершения. Он состоял из пятиволнового импульса вверх, обозначенного I-II-III-IV-V, и коррекции зигзагом ABC с расширяющейся плоскостью в волне B. Согласно теории, как только коррекция заканчивается, предыдущий тренд возобновляется. Здесь предыдущий тренд был явно направлен вверх, отсюда наши ожидания бычьего разворота. Обновленный график ниже показывает, что произошло дальше.

( Читать дальше )

Спрашиваем у молодого трейдера Сергея Тимонина.

Краткая биография Сергея:

• Раскачал капитал с 500 рублей до 106 000 рублей за 8 месяцев
• Один из трейдеров в ПРОПе Whitelist
• Прошёл обучение в ПРОПе за 12 дней
• Создал свою трейдерскую команду MEG: за полгода она увеличилась почти вдвое — с 16 до 28 человек

  

Сергей, как ты считаешь, важно ли ставить цели в торговле?

Точные цели мотивируют меня. Когда срок поджимает, появляется дополнительная мотивация бежать к результату, даже если приходится преодолевать страхи и контролировать эмоции.

Например, недавно я поставил цель – достичь 100 000 рублей до Нового года. С приближением 31 декабря надежда на шестизначную сумму начала пропадать, но мысль о том, что у меня есть задача помогла мне торговать интенсивнее, а где-то даже агрессивнее. Я активнее писал знакомым трейдерам, следил за ситуациями, и в итоге добился желаемого.

Помогают ли цели управлять эмоциями во время торговли?

Безусловно. Но важно не гнаться за мелкими ежедневными цифрами, которые стимулируют азарт и нервозность, если их не достигаешь. Я стараюсь сосредоточиться не на конкретных суммах, а на качестве торговых ситуаций, которые приведут меня к желаемому результату. Если эмоции берут верх, я переключаюсь на анализ ситуации.

( Читать дальше )

🗂️ Без паники, расшифровка

RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.

📚 Почему без этого уже никуда

Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM «из коробки».

📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.

( Читать дальше )

В последний раз мы писали о сети ресторанов быстрого питания Chipotle Mexican Grill более пяти лет назад. 17 февраля 2020 года полная пятиволновая импульсная модель на ее 4-часовом графике предупредила нас о том, что заметная коррекция уже не за горами. В еще одном примере анализа волн Эллиотта, каким-то образом предсказывающего реакцию рынка на в противном случае совершенно непредсказуемые события, эта коррекция совпала с крахом Covid-19 в марте 2020 года.
Казалось, что мир кончается в то время, поэтому понятно, что поддержка волны (4) не смогла остановить медведей, и коррекция оказалась гораздо глубже, чем изначально ожидалось. Однако мир не кончился, и ФРС и Казначейство вскоре вложили более чем достаточно денег в карманы всех, чтобы обеспечить быстрое восстановление. Тот факт, что Chipotle на самом деле отличный бизнес, также помог. Его восходящий тренд возобновился и в конечном итоге поднял акции до более чем $69 за акцию в июне 2024 года, что на 735% выше их дна Covid в $8,30.

( Читать дальше )

💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.

Познакомься: это LLM.

🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.

🧩 А теперь расшифруем:

LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что по-русски значит «большая языковая модель».

— Large (большая) — потому что модель обучена на гигантских массивах данных и имеет миллиарды параметров, словно «нейроны», которые учатся понимать язык.
— Language (языковая) — потому что она работает с человеческой речью: распознаёт вопросы, команды, описания.
— Model (модель) — потому что это математическая структура, созданная на основе машинного обучения, которая находит закономерности и применяет их для генерации текста.

( Читать дальше )