?

Log in

No account? Create an account

jc_trader


JC-TRADER. Биржевые игры. Системные Спекуляции.


Previous Entry Поделиться Next Entry
AAPL
jc_trader
Удерживал AAPL примерно полтора года. Прибыль +40,5% (эффективность 24% годовых). SP-500 за тот же период прибавил +24.5%.

Метки:

  • 1
Поделитесь пожалуйста критериями выхода из этой позиции?

Если долго колеблется на месте, постепенно подтягиваем уровень выхода из позиции.

Уверен, что праздник коровина у вас еще впереди. Судя по вашим постам о крипте на хаях, о чуде расчудесном при покупке битка на 12000, я понимаю, что чудес не бывает и ваш эпик фейл еще впереди, как впрочем и мой....


Чтобы стать коровиным надо задействовать полностью возможное плечо на деньги инвесторов. Ни первого (плечо), ни второго (инвесторов) не практикую. Надеюсь и Вы тоже :)

З.Ы. И, чуть не забыл, должен быть всегда заготовлен план выхода из позиции если что-то пойдет не так. А не так бывает более чем в половине всех исходов. Поэтому, это очень важно.

Edited at 2018-04-30 17:31 (UTC)

Добрый день.
А как вы относитесь к нейросетям в трейдинге? Или может что слышали/знаете об опыте использования сетей для торговли?

Многие используют, но не думаю что от этого есть толк. Получается механическая подгонка под прошлые данные.

Понял, но наверное мы говорим о разных нейросетях...
Нейронная сеть обучается на поступающих данных. Да, в начале это использование истории, но в дальнейшем это идет корректировка (обучение) под текущие реалии. Вопрос только в том, как грамотно составить алгоритм обучения))

Посмотрите на досуге док.фильм "Вы доверяете своему компьютеру?", сети уже даже в игре Го и покере умеют обыгрывать профессиональных игроков.

Любая "текущая реалия" это уже прошлое. Поэтому, как ни назвать, это будет корректировка под прошлые данные, хоть и более свежие. Если бы корректировка шла под будущие данные, то еще можно было бы понять :)

А могут ли сети обыграть человека в игру орел/решка? :)

Ну да, я согласен) Но ведь можно "обучить" сеть определению зон накопления/распределения, например. А в зависимости от длительности, объемов, амплитуды, волатильности и прочих вводных уже и спрогнозировать дальнейшее движение...

Вот, как пример, момент из фильма: сети за секунды анализируют мастопатию на основе огромной базы исторических снимков. Болезнь же у всех протекает по разному, но всегда есть какие-то общие моменты.
Аналогично и в трейдинге: чтобы "залить", например, в сектор огромные деньги нужны время и определенные манипуляции с толпой. А т.к. толпа предсказуема, то и манипуляции можно проследить, если перед глазами будет миллионы примеров :)

P.S. вопрос про орел и решку, так понял, с подвохом? :)

А что дает зона накопления распределения? Она может быть как пробита, так и "отбита" с равной вероятностью. Опять же получается игра в орел/решку. Например, за период 5 лет пробоев больше чем отбоев 70/30. Нейросеть выявит это преимущество. А на следующий год будет наоборот 30/70. Просто тренды поменялись на флеты, поэтому отбоев стало больше. А нейросетка это уже поймет после факта.

Я привел их просто как пример. Ну возьмите моменты, когда деньги приходят и уходят из актива. Если научить сеть выявлять эти ситуации, то здесь % уже будет более высокий, т.к. крупные фонды не заливают средства, чтобы выйти через месяц.
Ну и, как мне кажется, человеческий мозг не в состоянии проанализировать сотни примеров и не упустить что-либо, в отличие от сети, которая помнит всё))

Спорить не буду. Получится, значит и карты Вам в руки :)

Добрый день!

Подскажите, пожалуйста, что у вас за терминал на картинке?

  • 1