o-s-a.net

Один разработчик ПО опубликовал на смартлабе запись, в которой он рассказывает о программе, которую продает, и какие в ней есть алгоритмы для мошенничества против клиентов крипто-кухонь.
Видео с 5:30

Оно же на youtube

… Я стоял на углу возле выезда из ресторана «Прага» и ждал такси. Рядом на траве стояла переноска с котом—только что мы были на приёме у ветеринара и возвращались домой. Клиника находилась в гаражах возле ВДНХ и таксисты не всегда могли туда доехать, поэтому я решил упростить им задачу. На проспекте была традиционная тянучка. Такси задерживалось.

Смотря по сторонам, я заметил выезжающий из территории ресторана Роллс-Ройс. За рулем был водитель, а на заднем сиденье находился, очевидно, хозяин—папик лет примерно 40 лет и его подруга лет 25. Им пришлось задержаться на повороте, потому что даже Роллс-Ройс не может раздвинуть тянучку аки Моисей море.



Я смотрел на автомобиль и его пассажиров и вдруг отчетливо понял (а точнее вспомнил) свое место в этом мире. Я нищий. Я родился нищим, вырос нищим, и умру нищим. Я никогда не смогу позволить себе не то что Роллс-Ройс (который стоит в несколько раз больше моей квартиры), а завалящий Большой Черный Джип Тойота Ленд Крузер. У меня никогда не будет достаточной финансовой свободы, чтобы покупать загородные дома и пентхаузы в центре города. Я никогда не смогу купить себе гражданство другой страны. У меня не будет прайват джета. У меня не будет кокаиновых вечеринок, смазливые модели не будут купаться в ванной из шампанского в моем доме и ластиться как псы у моих ног. Я не буду дерибанить заводы на посиделках со своими партнёрами—такими же серьезными и успешными людьми. В этой жизни я навсегда останусь жалким червём, копошащимся в навозе наемных работ, бытовухи, болезней, жалких развлечений вроде похода в бар с «друзьями» или «путешествиями» на неделю в Турцию.

( Читать дальше )

Давайте представим себе человека, который не умеет торговать от слова «совсем». Пришел на рынок и сразу купил. Или продал. Может, монетку бросил — не важно. Выбор инструментов, тренды-откаты, индикаторы… Неее, ни о чем подобном не слышал.

Вариантов два:

1. пареньку не повезло — обычная история. Рынок пошел не туда. А чего ожидал этот лошара мальчуган? Или блондинка девица.
В этом варианте три стандартные возможности: закрыться с убытком, еще купить (усредниться: цена-то интереснее стала), просто сидеть и ждать (авось, цена обратно вернется, хоть в ноль удастся закрыться).

2. случилось невероятное — наш перец оказался везучим и увидел прибыль.
Тут тоже три возможности: зафиксировать прибыль, ничего не делать (авось, цена дальше пойдет), и бредовая: еще купить (вдруг он додумался не на всю котлету сразу закупиться и что-то в загашнике у него еще осталось).

Давайте мыслить позитивно. Пусть наш персонаж будет на этот раз везучим, и он получил-таки прибыль. Однако, он все же торговать не умеет, поэтому он не додумался зафиксировать прибыль, а… что бы поабсурднее-то придумать. А, так он еще купил! Не, он не дожидался отката. Прямо в ночь, на вечерке, на самых хаях по рынку вмазал с диким

( Читать дальше )

o-s-a.net/zakaz.html



Интересно, это фейк или настоящий отзыв? Мартын сам вкурсе, что он там оказывается роботов заказывал и отзыв оставил?


Псевдо отзыв герчика тоже доставляет : 


( Читать дальше )

История: Кальмар (Calmar сокращенно от Калифорнийский коэффициент управления счетом или “California Managed Account Ratio”, который впервые появился в 1991году в журнале Фьючерсы (Futures Magazine) благодаря Терри Янгу (Terry W.Young), также иногда его называли коэффициентом просадки).

Основа расчета: Коэффициент Кальмара рассчитывается как среднегодовая доходность, рассчитанная за последние 36 месяцев, деленная на максимальную просадку за тот же период. Расчет происходит на ежемесячной основе. Коэффициент Кальмар это скорректированная на риск оценка доходности, так как он оценивает доходность на единицу риска, где под риском мы понимаем максимальную просадку. Коэффициент Кальмара — это слегка модифицированная версия коэффициента Стерлинга (среднегодовая доходность за последние 36 месяцев, деленная на максимальную просадку за тот же период). Разница между ними заключается в том, что коэффициент Кальмара считается на ежемесячной основе, а коэффициент Стерлинга по годам.

( Читать дальше )

Перевод (http://bettersystemtrader.com/sharpe-ratio-right-answer-wrong-question/)

Многие используют коэффициент Шарпа, но до конца не понимают в чем прелесть данного показателя.

Для начала давайте выясним, что коэффициент Шарпа делает хорошо:

1. Сравнение разных активов и стратегий.
2. Оценка неопределенности.

Мы все знаем, что в создании портфеля стратегий очень важно правильное распределение активов. Трудность состоит в том, чтобы найти единую метрику оценки разных стратегий, скорректированную на размер риска. Это то, что делает коэффициент Шарпа. С помощью него мы получаем единую меру для измерения риска различных классов активов: облигаций, акций, фьючерсов, сырья и т.д.

Человеческому мозгу трудно связать неопределенность с риском. Риск активирует миндалевидное тело (амигдала), а та активирует рефлекс бей-беги. В данном случае Шарп можно использовать как хорошую оценку неопределенности, он является отношением результативности стратегии к неопределенности.

( Читать дальше )

Начинающие трейдеры часто открывают сделку без понимания того, что происходят на рынке, просто потому что инструмент установил новый максимум или минимум.

И мне хотелось бы сегодня обратить их внимание на то, что очень важно торговать как ученый. Научный подход – это основа всего, это метод, который можно повторить.

Что делают ученые? Процесс можно представить в виде следующих шагов:

1.Задают вопрос.

Всё начинается с идеи или вопроса. Например, «если акция выросла на N% она дальше вырастет?» или «работают ли ценовые уровни?» и т.д.

2.Исследуют проблему

Второй шаг, собрать как можно больше информации о проблеме. Это важно, чтобы определить что работает, что не работает, что пробовали, что не пробовали и чтобы не пытаться изобретать велосипед.

3.Создают гипотезу

Третий шаг – предсказать решение проблемы. Говоря научным языком, создать гипотезу. Важно, чтобы гипотезу можно было легко оценить. Если модель не подается оценке или вопрос слишком общий – отбрасываем в сторону и делаем всё заново.

( Читать дальше )

Время ручных трейдеров уходит, им все сложнее конкурировать с роботами. Все повторяется, технологии растут и рост конкуренции – неизбежность. По данным газеты Ведомости, чтобы проиграть свой счет, россиянам хватает в среднем девяти месяцев. Трейдинг — это такой же бизнес, как и любой другой. И это не легкий вид заработка. Здесь также необходимо работать, если Вы хотите зарабатывать. Оцениваете свои силы реально, 100% в месяц, это бред. Нет, конечно, может быть повезет и Вы поймаете удачу за хвост, но стабильных систем с такими показателями не существует.

Можно верить в свои «уникальные» идеи, но изобретать велосипед нет особого смысла. Наверняка вы не будете первооткрывателем и найдется кто-нибудь, кто уже это сделал.

Однако, проверять нужно всё, любую ерунду, и делать это с особой тщательностью если идея Вам близка или соответствует Вашему опыту/убеждениям. Подвергайте любые идеи критике. Не верьте избитым истинам: «максимальный объем капитала в одной сделке 5%», «соотношение прибыли к убыткам должно быть 2 к 1 или больше», «режьте убытки быстро и дайте прибыли течь» и прочее. Эти советы, такие же как «ложитесь спать рано» или «пейте больше воды».

( Читать дальше )

Итак, мы продолжаем смотреть дивергенции.
Вчера мы смотрели: «слабость» отдельных бумаг при росте рынка и «стойкость» при падении - http://smart-lab.ru/blog/313135.php
Сегодня смотрим «лучше рынка» при росте и «хуже» при падении. 

Ситуация 1. На растущем рынке, бумага растёт на 2% быстрее индекса по итогам дня

Смотрим движение от закрытия сегодняшнего до закрытия следующего дня

( Читать дальше )

Продолжаем предыдущее исследование. Смотрим как ведут себя акции при большом движении, а точнее при дневном движении на 3%. 

Выясним, что лучше:
  открывать позиции по ценам закрытия в этот же день или покупать на открытии следующего дня?

Исходные данные: 2010 — 2016 год.
Анализируемые акции: Газпром, Сбербанк, ВТБ

Для начала немного статистики за исследуемый период:

•   Газпром, дневные изменения, % — среднее: -0.03791, медиана:-0.08725
•   Сбербанк, дневные изменения, % — среднее: -0.005623, медиана: -0.047940
•   ВТБ, дневные изменения, % — среднее: -0.01411, медиана: -0.09596 

Таким образом, в среднем, покупая выбранные бумаги на открытии и продавая их на закрытии, Вы теряете деньги. 

Покупая акции на закрытии в день, когда произошло движение на 3% и удерживая их до закрытия следующего дня, мы получим следующие результаты (красным штрихом на графике обозначена медиана):

( Читать дальше )