👉Как раз-таки из-за таких вот картинок с выручкой и графиком цены как #BABA
🚀За 5 лет выручка Alibaba выросла на 1200%. Цена акции сложилась на -75%
💥 В LIVE-трансляции звезда российского трейдинга – Артем Кендиров. Мы поговорим о том, что произошло за эту неделю, какие события повлияли на рынок, что было интересного, разберем ошибки.
Также затронем тему Смартлаба. Расскажем о том, какую ценность несет эта конференция для трейдеров и что интересного там будет.
Программа эфира:
09:30 -10:00 — Обзор рынка, брифинг с Иваном Кондратенко
10:00 -12:00 — Артём Кендиров торгует на Мосбирже
❓ Почему вам надо смотреть стримы с Артемом? Артем торгует уже более 12 лет, некоторые из его сделок в буквальном смысле вошли в историю российского трейдинга. Live Investing гордится тем, что Артем торгует и обучает именно в нашей команде, тем более Артем замечательный преподаватель. Не упустите возможность задать ему вопрос в чате во время трансляции!
Хотите стать трейдером? Приходи на бесплатный курс! Старт каждый месяц 👉https://schoollive.ru/freekurs/👈
➡️ А это Телеграм-канал для трейдеров Live Investing https://schoollive.ru/liveonline/
Телефон + Интернет + Правильный запрос. И вот через секунду вы уже знаете «5 правил инвестирования от Уоррена Баффета» легенды в мире инвестиций, ещё пару секунд и перед вами пропорции «Всепогодного портфеля от Рэя Далио» который зарекомендовал себя за десятилетия применения. Есть ещё несколько секунд? Отлично! Можно найти краткий пересказ книги «Воспоминания биржевого спекулянта», чтобы понять чем и как заканчивается история даже хорошего спекулянта.
Вроде всё просто и доступно, а что толку? Худеть вроде тоже не сложно, плохой еды надо есть меньше, а двигаться больше. И так несколько лет. Профит! Но ожирение «Играет в нападении» по всей планете.
Казалось бы собрать портфель просто выбрав случайным образом 5 компаний из индекса МосБиржи и результат у подавляющего большинства будет лучше, чем у тех кто играет в выбор «той самой» компании залетая с плечами в одну-две истории. Убедиться легко. Достаточно посмотреть доходности в Пульсе в компаниях, где «иксы неизбежны».
«Они проще» «Я просто взял, и открыл, думать не надо» «Конечно же депозит, вон Сбэрбэнк поднял до 18%, ух я богат»
Сам торговый подход описан здесь -
Трейдинг как он есть. Спекулятивная торговля. Правильный трейдинг. 1 часть. (smart-lab.ru)
Трейдинг как он есть. Спекулятивная торговля. Правильный трейдинг. 2 часть. (smart-lab.ru)
Все сделки, совершенные трейдерами, были совершены на основании данного алгоритма.
1 — Итак, относительно последнего каркаса, после импульса, начинаем отслеживать усилие. Усилие приведёт к коррекции. Причины по которым участники буду создавать усилие — спекулятивное желание купить/продать дешевле/дороже, ведь после импульса, все что выше/ниже максимума/минимума каркаса это дорого/дёшево для участников. Появилось усилие, в области цен соответствующей позиции дорого/дёшево — можно открывать сделку. Рано или поздно усилие обязательно наступит, так как у одной стороны закончатся деньги для развития своего направления, а противоположная воспользуется этим, создав свое усилие. Нам остаётся только дождаться. Участники создавшие усилие и те кто к ним будет подключаться создают на начальном этапе коррекционное движение, с целью заработать на нем, отнять деньги у противоположной стороны. Если это произойдет — мы увидим противоположный импульс. Тогда возвращаемся к пункту (1) и продолжаем отслеживать усилие, но противоположной стороны. Если импульса нет происходит сценарий (2).
Инструменты искусственного интеллекта могут быть использованы для классификации торговых сессий по паттернам. Для этого можно использовать среду программирования Python. Здесь мы изложим концепцию.
Вы когда-нибудь думали о торговой сессии как о… цветке?"
Когда я впервые предложил такую тему своим менеджерам хедж-фондов, то увидел, как они растерялись. Уверен, что некоторые из них начали бормотать и интересоваться, не курил ли я и не ел ли каких-нибудь необычных цветов! Тем не менее, я был серъезен, и позвольте мне объяснить почему.
Давайте вернемся в 1936 год, когда британский ученый по имени Рональд Фишер разработал «алгоритм» для распознавания видов радужных оболочек по нескольким числовым характеристикам. Набор данных по радужной оболочке глаза — это «Hello world» науки о данных, то есть он широко используется для отработки основных алгоритмов машинного обучения (ML). Он состоит из пяти столбцов: длина лепестка, ширина лепестка, длина чашелистика, ширина чашелистика и тип вида. Исследователи измерили различные характеристики цветков ириса и записали их в цифровом виде. Фишер использовал четыре признака — длину чашелистика, ширину чашелистика, длину и ширину лепестка — для классификации трех видов ирисов (названных setosa, versicolor и virginica).