торговые роботы

В ожидании позитивного фин. результата лучше ожиданий и лучше предыдущего квартала, дает высокую вероятность ралли за 21-23 дня до публикации фин. отчета за 4-й квартал 2021 года 2-го февраля, как это было ранее показано на картинке, где в среднем потенциал роста 20% от минимумов.



https://www.tradingview.com/chart/MAGN/aKrQiU8f-Forecast-of-financial-results-for-Q4-21-an-upside-of-20/

Сигналы на сессию 17.01.2022

NASDAQ signals to BUY

Symbol: CPOP
Recommended price: 1.72
Signal strength: 3 (BUY)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: Pop Culture Group Co., Ltd Class A Ordinary Shares
SL: -1.1% TP: 5%

NASDAQ signals to SELL

Symbol: EDTK
Recommended price: 1.11
Signal strength: -9 (SELL)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: Skillful Craftsman Education Technology Limited Ordinary Share
SL: -3.2% TP: 4.8%

Symbol: LYL
Recommended price: 1.22
Signal strength: -9 (SELL)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: Dragon Victory International Limited Ordinary Shares
SL: -3.2% TP: 4.8%

Symbol: ICCM
Recommended price: 2.74
Signal strength: -7 (SELL)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: IceCure Medical Ltd. Ordinary Shares
SL: -1% TP: 3.4%

Symbol: LBAI
Recommended price: 20.43
Signal strength: -7 (SELL)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: Lakeland Bancorp Inc
SL: -1% TP: 3.4%

Symbol: RXRAW
Recommended price: 0.6287
Signal strength: -7 (SELL)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: RXR Acquisition Corp. Warrants to purchase Class A common stock
SL: -1% TP: 3.4%

Symbol: CCNE
Recommended price: 28
Signal strength: -5 (SELL)
Prediction date: 14/01/2022
Issuer: CNB Financial Corp/PA
SL: -1.8% TP: 4.6%

Последнее видео в серии про роботов поставщиков ликвидности, они же МаркетМейкеры.

В нём я покажу блок-схему такого робота и отвечу на вопросы.

Можно ли обмануть маркет-мейкера? — Да

Что такое ХФТ? Наш опыт HFT

Конченые ли мы, в своей компании, если разрабатываем роботов для котирования бирж и извоза людей по стопам? – Нет

  Таки собрался дописать вторую часть своих результатов применения трансформеров для предсказания на российском фондовом рынке. Может и хорошо что не спешил, так как пафос первой части о трансформерах дающих какие то уникальные результаты по сравнению с другими архитектурами нейросетей, оказался несколько преувеличенным, по крайней мере LSTM дал вполне сравнимый результат с трансформерами. Потом я попробовал градиентный бустинг, дерево решений и вновь получил схожий результат. Так что подавайте в нейросеть правильные признаки и многие модели покажут положительный результат. Тем не менее, раз я начал с трансформерах, и так как их архитектура хорошо отражает рынкок, о них и продолжу. 
  Для любителей вопросов о «таймфреймах, на чем обучал, какие акции, что в качестве таргета, какие параметры, время удержании позиции» итп итд. Акции МосБиржы, из числа наиболее ликвидных. Данные у меня с 2011 до 2021 (и это увы необходимость, так как именно с 2011 года время работы биржи стало 9 часов). Прогнозы строил следующим образом — выкидывал один год (это out-sample), а из оставшихся делал разбивку на train и test. Таким образом получил 10 одногодичных прогнозов. Для меня важно получить доходность на сделку пусть поменьше, но чтобы прибыльность подтверждалась на как можно большем диапазоне, и на всех акциях. Такое чтобы для каждой акции своя модель — для меня неприемлемо. И само собой никаких убыточных годов, как минимум. Знаю многие меняют системы каждые 3 года и для них это нормально, я предпочитаю вылавливать аномалии которые работают десятилетиями. Тут я никого не учу, рынок сам рассудит.