На скрине — обороты и доходность моего портфеля в Т-банке

RIU6 MXU6 SiU6 +3% на шорте ру индекса за день 🥳 Не рекомендация и не призыв к действию

NGQ6 NGU6 +3% на лонге газа по сигналу алгоритма 🚀 Не рекомендация и не призыв к действию.

Kак построить модель прогнозирования гэпов для фьючерса NG Идея простая: гэп в понедельник — это реакция рынка на то, что произошло за выходные. Для газа главный фактор — погода, точнее изменение прогноза градусо-дней (TDD) между пятницей и воскресеньем. Сначала собираем исторические данные: — изменение TDD по моделям GFS и EPS — направление и размер гэпа — запасы — тренд — сезонность Чем больше данных - тем лучше. Дальше пишем модель на Python, обучающуюся с помощью ML-алгоритмов Random Forest и Gradient Boosting. Модель отвечает на два вопроса: 1. Какова вероятность гэпа вверх/вниз? 2. Какой ожидаемый размер движения? Почему без машинного обучения в таких задачах не обойтись? Потому что взаимосвязи на рынке нелинейные, обычной регрессией их не поймать. ML алгоритмы устанавливают связи через очень умную "подгонку", и тебе даже не обязательно в этом статистическом лесy разбираться, любой ИИ напишет скрипт. Стратегия торговли: вход - в воскресенье, выход - в понедельник, размер позиции определяется степенью уверенности модели. NGQ6 NGU6