NASDaQ

Microsoft +4 %

Facebook +7 % 

Nasdaq Futures +++ 

В среду SOX Outperformed Nasdaq. Предположу, что в Четверг Nasdaq outperform SOX. 

Afterhours NAZ FUT взлетели на новостях Microsoft, Facebook. 

(No position) 

И все же, когда надо было покупать Nasdaq? 

ОТВЕТ ;TQQQ(ETF) среда closed. 66.30, Low 66.27 = Fibo 0382 SPECIAL= 66.29. TIME: 3:58pm ET (cм.ниже)

TQQQ 3x ETF. Nasdaq. 10min chart. Trading very technically. ++



1) 1st Target Fibo выполнен во Вторник 4/23 к полудню = 66.90

2) 2nd target Fibo 1.618 = 67.85 вероятно в ЧТ 4/25 с этого уровня открываю шорт. via QQQ.  Afterhours TQQQ= 66.30+1.38=67.68

СиПи не трогаю. Там еще есть порох…

Внешний фон оцениваем, как нейтральный.

•    Американские площадки после 3 выходных закрыли торги в плюсе преимущественно за счет роста акций сырьевых компаний. Активно покупали и акции технологического сектора, благодаря чему индекс Nasdaq обновил исторический максимум.

•    Важнейшей темой не только для сырьевого, но и для фондового рынка становится ситуация с экспортом нефти из Ирана. Вчера Белый дом официально сообщил, что отменяет послабления для нынешних покупателей. Ближайшая цель по Brent $76, говорить о большем преждевременно.

( Читать дальше )

• uptrend        2
• downtrend    0
• sideways      31

Рынок опять на перепутье — нет продвижения ни вверх ни вниз. Если вам кажется, что рынок маскирует силу, вы ошибаетесь — уверенного закрепления выше 200МА в большинстве акций до сих пор нет. Тем не менее пока рынок торгуется выше средней в районе максимума шортитиь нельзя. В избранных секторах в аптренде подъём потерял инерцию и нет мощной покупки на объёие, остальные буксуют.

Композиты секторов фондового рынка США построены по разбивке на секторы IBD. Графиков секторов 33, в конце добавлены ещё 3 графика, чтобы место не пропадало зря — Nasdaq composite, NYSE composite, Russell 2000.
Краткое руководство по использованию графиков
Краткое руководство по использованию таблиц



( Читать дальше )

NASDAQ впервые за более чем 6 месяцев достиг нового исторического максимума.



В то время, как SPY проявляет признаки замедления.



( Читать дальше )

spbexchange.ru/ru/stocks/inostrannye/corpsob/

• uptrend        2
• downtrend    0
• sideways      31

Большая часть акций выглядит плохо (это видно также по значительному дисбалансу по широте — торгуются выше средней 35% всего рынка vs 54% индекса), а в тех, что не выглядят плохо, покупать нечего — небольшая горстка overextended «лидеров», в которых деньги собираются сейчас, несколько ротационных отраслей (строительство, нефтедобыча и смежные с ними) со дна, и всё. Начинается сезон отчётов.

Композиты секторов фондового рынка США построены по разбивке на секторы IBD. Графиков секторов 33, в конце добавлены ещё 3 графика, чтобы место не пропадало зря — Nasdaq composite, NYSE composite, Russell 2000.
Краткое руководство по использованию графиков
Краткое руководство по использованию таблиц



( Читать дальше )

spbexchange.ru/ru/stocks/inostrannye/corpsob/

Уважаемые форумчане, кто-нибудь подскажет ссылку на ресурс где можно уточнить какие существуют плечи
для акций nyse и nasdaq? И какие маржинальные требования предъявляются к тем кто шортит акции.

В видео показано как протестировать стратегию на истории в Thinkorswim TOS

( Читать дальше )

Часть 1.

Традиционно считается, что задача портфельной оптимизации, или задача Марковица, представляет собой некоторую самостоятельную задачу выбора такого портфеля активов, который обладал бы максимальной доходностью при минимальных рисках.

Прим. В качестве актива могут выступать ценные бумаги (акции), их производные (опционы)  или торговые системы.

 

Решение задачи состоит из двух этапов:

1. Прогноз доходности и ковариации активов в будущих периодах – то есть построение некоторого набора «слабых» прогностических моделей.
2. Составление оптимального портфеля в соответствии с некоторой целевой функцией, и ранее полученными оценками. То есть построение такой композиции «слабых» моделей, которая обладала бы наибольшей прогностической силой.

 

Почему мы используем аналогию портфельной оптимизации с методами машинного обучения  — Bag, Boost?! Потому что в действительности (и мы это продемонстрируем) нам абсолютно не важно, насколько хорошо динамику наших временных рядов прогнозируют «слабые» модели – нам важно только то, чтобы ошибки прогнозов наших моделей взаимно компенсировали бы друг друга в некотором интегральном смысле. Иными словами – в случае бустинга – ошибка прогноза линейной композиции была бы минимальной, а в случае портфельной оптимизации –  была бы минимальной ошибка прогноза нелинейной композиции (то есть самого портфеля).

( Читать дальше )