Люди и IT
В прошлой статье я писал про свои ML-модели для оценки отдельных компаний, но вопрос формирования итогового портфеля совсем не затрагивал. В этом посте хочу рассказать о том, как я собираю свой личный портфель, а так же поделиться сайтом, на котором реализую весь описанный в статье функционал http://stocks.ml. Дисклеймер: у автора нет экономического образования и все выводы и суждения в статье делаются на основе житейского опыта и здравого смысла.
Сразу скажу что назвать себя программистом или знатоком машинном обучении у меня язык не поворачивается, скажем так - программирую я лучше 90% трейдеров и разбираюсь в трейдинге лучше 99% программистов и datascientists. Это не к тому что я такой молодец, это скорей к вопросу какая дыра непонимания существует между областями знаний, которую я попытаюсь немножко устранить.
Я веду свой блог на трейдерском сайте, где описываю свои подходы прикрутить ML к трейдингу. При том что я сам весьма начинающий в области ML, прямо скажем я не часто встречаю релевантные отзывы, ибо 90% практикующих трейдеров о нейросетях только слышали и имеют представление о нем как о розовом пони. В равной мере когда я вижу как какой то чистый математик или програмист пробует реализовать свои знания применительно к фондовому рынку, у меня частенько начинает литься кровь из глаз.
Написать свой первый пост на хабре меня сподвигла 2 статьи на хабре на тему прогнозирования активов, одна совсем древняя, другая свежая, я даже ее откаментировал. Так часто бывает когда что то хорошее вызывает желание алаверды. А статья хороша хотя бы тем, что там совершенно верный подход к трейдингу на финансовых рынках: "выдвигаем гипотезу-тестируем на истории". Ничего лучше не придумано (хотя наверно есть гении которые могут познав суть предмета, прогнозировать его дальнейшее состояние, даже такое, которое раньше не существовало в истории). Многие трейдеры вообще этого не понимают, предпочитая торговать по книжкам гуру или избитым техиндикаторам. Можно было бы бомбить эту статью комментариями, но справедливее, помимо критики было бы написать что то полезное для всех ребят из IT ("критикуешь?! А ты предложи что то взамен!"), которые вооружившись инструментарием ML хотят попробовать реализовать свои знания на финансовых рынках. А этот интерес очевидный, так как финансовый рынок как своего рода интеллектуальное казино предоставляет возможность капитализировать свои знания, трудолюбие, талант, осталось дело за малым - создать рабочий алгоритм позволяющий выносить денюжки с рынка. На языке трейдеров называется это алготрейдингом. Но много ли вы слышали о удачном применении ML в трейдинге? Я лично нет, хотя можно самоуспокоиться тем, что удачные реализации никто светить не будет, и все на самом деле работает и пока мы тут пишем и читаем, кто то удачно вооружившись градиентным бустингом или сверточной сетью делает профиты мозолистыми пальцами, холодной головой и горячим сердцем. Но сдается мне не так все просто. Помимо того что фондовый рынок вообще нельзя прогнозировать (ога!), тут есть некоторые проблемы реализации, которые я попытаюсь, путанно, но изложить.
Здравствуйте, дорогие читали!
Мы команда творческих энтузиастов, я автор статьи и разработчик программного обеспечения, мой коллега финансовый теоретик.
В качестве краткой предыстории: на этапе бума криптодвижа, мы начали заниматься майнингом криптовалют (и по сей день продолжаем). Тогда мы ничего не знали о торговле на криптобирже и просто «намайненые» монетки обменивали по рыночному курсу и выводили по чуть-чуть, как в простом обменнике, плюс к этому добавлялся страх скачков курса монет, и поэтому не совались в торговлю. Накопив некоторую сумму, мы размышляли, как можно увеличить накопления пассивным способом, желательно при этом особо ничего не делая. И решили изучить тему торгов на криптобирже. Поскольку я по своей специальности программист-автоматизатор, то нам в голову пришла идея, а почему бы не написать программу, которая по определённому алгоритму торговала бы в автоматическом режиме и по возможности была сделана так, чтобы и деньги не теряла. В первую очередь была интересна идея, которая позволяла бы математически всегда работать в +, без исключения. Мы хотели найти «золотой грааль», хотя понимали, что, это конечно утопия. В данной идее мы сразу поняли, чтобы это реализовать, придётся пожертвовать временем, и в торгах и временем на разработку.
Перекопав много ресурсов, обнаружили, что в существует полно ботов, которые торгуют на обычных фондовых биржах и почти никаких автоматизированных находок не нашли в области крипто торговли. Основная причина этого была в том, что традиционные алгоритмы торговли не подходят для крипты, виной этому большая волатильность, непредсказуемость любой из монет, пампы, дампы. Всё это неадекватно сказывается на традиционных осцилляторах, сигналах и т.д.
Мы поняли, что годы разработок сверхсложных алгоритмов на текущей стадии крипто индустрии точно не принесут успех, потому что эта сфера очень быстро меняется.
Мы захотели создать простой и математически эффективный алгоритм, по которому машина будет торговать 24/7, 365 дней в году, к которой надо подходить раз в пол года просто посмотреть на баланс и радоваться накоплениям:)
С 1.01.2021 г. в России начал действовать ФЗ «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ» (сокращенно – Закон о ЦФА). С его вступлением в силу в российском правовом поле впервые даны определения понятий криптовалюта и блокчейн, называемых в ФЗ-259 «цифровая валюта» и «распределённый реестр».
На Хабре с завидной регулярностью встречаются статьи воспевающие личное бессмертие индивидуума: дескать смерть есть ошибка в программе, сбойный ген, иногда даже болезнь, которую стоит только победить и люди станут жить вечно (и, очевидно, счастливо)! Несмотря на то, что свое собственное существование мне хотелось бы, по возможности, продлить, я все-таки попробую порассуждать на тему, почему человечеству, возможно, не стоит идти по этому пути. Не буду приводить набившие оскомину аргументы про перенаселение и нехватку ресурсов (в наивном понимании), но приведу пару соображений, которые мне кажутся любопытными.
Сколько людей в стране не любят свою работу и вообще ненавидят свою жизнь? Три года назад мне в руки попало одно очень занятное исследование Google: Barriers, motives & triggers of entrepreneurship. Три тысячи респондентов, очищенная выборка, больше ста российских городов, интервью дольше 20 минут. Там были несколько чисел, которые меня, мягко говоря, ошеломили.
Книга Мир после капитала американского инвестора немецкого происхождения Альберта Венгера — один из наиболее значимых текстов об экономике после капитализма.
Этот перевод мы делаем сообществом энтузиастов совершенно бесплатно.
Порой диву даёшься, чего только люди не сделают «на блокчейне». С середины 2017 я занимаюсь аудитами безопасности смарт-контрактов и повидал всякого. В отдельную категорию я бы выделил «применения блокчейна», которые выглядят логичными и полезными, но в основе содержат проблему. И кочуют из стартапа в стартап вместе с ней. Здесь я рассмотрю ряд таких примеров, опишу проблемы и неработающие способы решения. После прочтения этого текста вы будете знать, с каких вопросов стоит начать, если вам как разработчику/клиенту/инвестору предложат такое «применение блокчейна».
Пусть мы заказали доставку товара и перевозчик обязуется по дороге соблюдать условия хранения, например, поддерживать низкую температуру. Предлагается следующее решение: устанавливаем в грузовик датчик, который регулярно публикует температуру в холодильнике в блокчейн. Таким образом, можно проследить историю температуры и убедиться, что условия хранения были соблюдены на всём пути.
Мало смысла в IPFS, если использовать его только как бесплатный хостинг для сайта в сети интернет. Поэтому мы научимся здесь загружать наш сайт через локальный IPFS шлюз пользователя.
Пользователю это даст быстрый доступ к его локальной копии нашего сайта.
Напомню: InterPlanetary File System — это новая децентрализованная сеть обмена файлами (HTTP-сервер, Content Delivery Network). О ней я начал рассказ в статье "Межпланетная файловая система IPFS".
