Empirix — научный подход к трейдингу

В последнее время расходы на искусственный интеллект растут особенно быстро и уже обеспечивают примерно четверть мирового экономического роста Этот экономический цикл отличается от предыдущих: его поддерживают масштабные инвестиции бизнеса, государства и промышленности в технологии. Они создают условия для более быстрого роста ВВП — ещё до того, как ИИ полностью раскроет свой потенциал в экономике. ⏩ Разобрали новый анализ хедж-фонда Bridgewater в небольшой статье блога. ИИ меняет рынки — а значит, трейдеру особенно важно опираться не на интуицию, а на проверяемые торговые правила. В модуле Системный трейдинг мы разбираем, как создавать, тестировать и улучшать стратегии без программирования.

Сильное падение доллара против иены Хотя для USD/JPY это иногда вполне типичная ситуация. Когда пара долго движется в одну сторону, накапливается много похожих позиций: — сделки керри-трейд; — лонги по доллару; — стоп-приказы под уровнями. Затем появляется сильный импульс и начинается цепная реакция: Угроза интервенции или другой негативный сигнал для доллара → срабатывают стопы → участники закрывают керри-трейд сделки → алгоритмы усиливают движение → доллар падает ещё сильнее. Именно так сильное движение может быстро превратиться в обвал. В этот раз доллар потерял против иены около 3% за один день — для такой пары это очень крупное изменение. Один из алгоритмов успел открыть продажу доллара против иены. По остальным позициям: удерживаются лонг по AUD/CAD и лонг по GBP/USD — обе логики на основе возврата к среднему. Все эти торговые логики подробно разобраны в лаборатории Empirix Prime, а насчет влияния центральных банков на поведение валют мы рассказывали в статье Макроэкономика и алгоритмы: как режимы рынка меняют доходность стратегий >

Как понять, что торговая стратегия действительно хороша, а не просто «повезло на истории»? Для оценки стратегии (или целого портфеля) есть несколько ключевых метрик. Разберём три главные: ◾️Коэффициент Шарпа Показывает, сколько доходности стратегия приносит на единицу риска — общей волатильности. Чем выше Шарп, тем эффективнее стратегия отрабатывает взятый на себя риск. ◾️Коэффициент Сортино Модификация Шарпа: штрафует не всю волатильность, а только отклонения вниз. «Хорошая» волатильность (резкие движения вверх) в расчёт не идёт, поэтому риск оценивается точнее. Важно не путать с просадкой — её отражает Кальмар. ◾️Коэффициент Кальмара Отношение годовой доходности к максимальной просадке (обычно берут доходность за последние 36 месяцев). Показывает, насколько стратегия устойчива к потерям капитала с поправкой на время. Если убрать привязку к году и взять общую прибыль к просадке — получится близкий показатель, фактор восстановления. Если вы пока не углублялись в эти показатели — начните с базовой статьи 15 важнейших параметров качества торговых стратегий. А если опыт системного трейдинга уже есть — переходите к новому премиальному материалу Коэффициент Шарпа без ошибок: как правильно проверять стратегии. Материал доступен участникам сообщества Empirix Prime ⏩

Больше не нужно считать лот вручную — мы встроили калькулятор объёма сделки прямо в статью Раньше, чтобы рассчитать лот, приходилось лезть в формулы: одна для EUR/USD, другая для USD/JPY, третья — для криптовалют или индексов. Теперь же собрали всё это в один онлайн-калькулятор. Что он умеет: ◾️ считает объём для 30+ инструментов: форекс, золото, серебро, нефть, индексы, крипта; ◾️ сам определяет тип пары и подсвечивает нужные поля; ◾️ выдаёт результат сразу в стандартных, мини- и микро-лотах + риск в деньгах. Вводите баланс, риск на сделку и стоп-лосс — получаете готовый объём. Никаких таблиц и черновиков. Плюс в статье остались все формулы с примерами — если хотите понимать, что происходит под капотом, а не просто жать кнопку. > Калькулятор и формулы расчёта лота

Сейчас в работе 8 автоматизированных сделок. Рассмотрим пару интересных 1. Алгоритм по NZD/USD продолжает открывать красивые трейды. Сейчас работает шорт — уже защищён активным трейлинг-стопом. 2. Алгоритм по USD/JPY держит лонг. Было импульсное пробитие сопротивления в районе 162. Волатильность на уровне высокая, но позицию удерживаем. Здесь ни одного решения на интуиции — всё ведут наши алгоритмы по заранее протестированным правилам. Именно так выглядит система вместо ручного хаоса. Собрать свой портфель стратегий — под себя и на годы вперёд — поможет Эволюция трейдера ⬅️

Обновили большой гид для начинающих форекс-трейдеров и собрали к нему шпаргалку Гид закрывает базу: термины, ордера, риск-менеджмент, фазы рынка и методы анализа. Но базы мало — дальше начинается главное: превратить разрозненные знания в систему. Выстроить навыки последовательно, проверять стратегии на данных, а не на интуиции, и собрать личный портфель на годы вперёд — этому и посвящён наш материал Эволюция трейдера ➡️

Заменит ли искусственный интеллект людей? Наверное, это главный вопрос последних двух лет. Одни уверены, что через несколько лет половина профессий исчезнет. Другие считают, что весь ажиотаж вокруг ИИ сильно преувеличен. Как обычно, реальность находится где-то посередине. Разобрали исследование хедж-фонда Bridgewater и собрали основные данные в новой статье ➡️ В трейдинге, как и во многих других сферах, ценность постепенно смещается от ручного исполнения к построению устойчивых процессов, моделей и алгоритмов. Этому как раз посвящён модуль Системный трейдинг ✔️

В основе того, как мы принимаем решения, лежат принципы, описанные нобелевским лауреатом Даниэлем Канеманом. Он делит наше мышление на две категории: 1️⃣ Cистема 1 — это наш эмоциональный, «животный» мозг, который принимает решения моментально. 2️⃣ Система 2 — рациональный мозг, отвечающий за сложную логику, вычисления и глубокий анализ. Главная проблема заключается в том, что наш рациональный мозг (Cистема 2) намного слабее и обладает меньшим запасом энергии. Этот ресурс конечен и не выдерживает длительных перегрузок. В трейдинге наблюдается та же картина: пытаясь найти идеальную точку входа, трейдеры используют десятки индикаторов и чертят сотни уровней, перегружая свой мозг. Возникает состояние, при котором из-за переизбытка данных человек теряет способность принять оптимальное решение. Как снижать этот фактор — в полной статье блога >