sMart-lab.ru - блоги трейдеров и инвесторов. ::.

FOMO: что это такое и как преодолеть?
Wed, 14 May 2025 08:33:46 +0300

FOMO — сокращение от Fear of Missing Out (англ. — «страх упущенной выгоды»). Это беспокойство, что упускаешь что-то интересное или выгодное. Такое чувство побуждает нас в такие моменты действовать быстро — и не всегда удачно. Расцвет FOMO — во многом результат появления соцсетей. FOMO повсеместно используется в маркетинге — и он влияет на предпочтения людей при покупке самых разных товаров.

Данное выражение со временем распространилось на мир финансов, т.к. оно связаны с эмоциями и нерациональными желаниями. Когда инвестор принимает решение о вложениях на основе эмоций — на фоне не обеспеченного фундаментальными показателями роста акций, популярности компании или ее первых лиц, то действует из страха остаться в стороне, пока другие получают прибыль, то это FOMO. Часто данный эффект работает на растущем рынке.

Как FOMO влияет на инвесторов?

1. Инвесторы под влиянием FOMO могут принимать эмоциональные решения, не проводя должного анализа рисков. Особенно это проявляется в моменте повышенной волатильности на рынке, особенно когда «давит» новостной фон.

2. Эмоциональная особенность FOMO может привести к увеличению количества сделок, когда инвестор постоянно покупает и продает, стремясь получить быструю прибыль, но в итоге тратит больше на комиссиях.

3. Игнорирование рисков. Стремление не упустить возможность может мешать рациональному оцениванию рисков, в результате чего инвестор может вложиться в активы без достаточного анализа и попасть в убытки.

Как минимизировать FOMO-эффект?

— фокусируйтесь на своих целях, придерживайтесь своей стратегии;

— берите паузу перед покупкой, анализируя факты, а не на эмоциях, слухах и новостной шуме;

— ограничьте поток информации и сократите время использования соцсетей.

Бороться с FOMO нужно в своей голове, а умение справляться с психологическими проблемами — один из самых главных признаков успешного инвестора.

FOMO может стать негативным фактором при работе на фондовом рынке, но с правильным планированием и стратегией вы можете управлять этим чувством и принимать обоснованные инвестиционные решения.

Подписывайтесь на мой телеграм-канал, в нем:
— делаю обзоры на ценные бумаги,
— показываю свой путь к доходу с дивидендов и купонов.

Отвечаю на критику: бэктест линейной регрессии (из S&C 2007 года) на фьючерсах MOEX в 2025. Код и результаты!
Tue, 13 May 2025 05:09:03 +0300

Последние две недели я публиковал подборки из рубрики Traders’ Tips журнала Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за 2001-2005 и 2006-2010 годы. Спасибо за ваши комментарии — от ироничных “опять комиксы?” до вполне серьёзных вопросов о практическом применении и бэктестах. Именно они побудили меня подойти к делу иначе.

Подборка систем и индикаторов за 2006-2010 одного старейшего журнала по техническому анализу

Вместо очередного обзора я решил сосредоточиться на одной идее: реализовать её на Pine Script для TradingView и протестировать на фьючерсах с Московской Биржи. Кстати, Traders’ Tips — это не отдельное приложение, а рубрика в журнале. Но суть не в этом: её практическая ценность по-прежнему велика.

Лучшие системы и индикаторы 2001–2005: подборка из архива классического издания по теханализу

В центре внимания — случайно выбранная статья Барбары Стар “Confirming Price Trend” (S&C, декабрь 2007). Почему именно она? Подтверждение тренда остаётся актуальной задачей, а методы вроде линейной регрессии и R² доступны для понимания и применимы на дневных и часовых графиках.

В статье — теория этой стратегии, код на Pine Script, результаты тестирования и выводы.

Маленький кусок статьи. Легально тут

Что такое линейная регрессия и R-squared: простыми словами

Представьте, что вы едете по дороге. Линейная регрессия — это как прямая трасса, проведённая по данным: она показывает общий курс, игнорируя кочки и повороты. Цена движется вокруг этой «дороги», а наклон линии подсказывает, в какую сторону едем — вверх или вниз.

Теперь про R-squared: это как индикатор сигнала Wi-Fi. Если он близок к 1 — цена чётко держится вдоль регрессии, тренд сильный. Если ближе к нулю — «связь» теряется, рынок шумный, направление неясное.

Маленький кусок статьи. Легально тут

Почему это круче скользящих средних? У регрессии меньше запаздываний и она точнее «схватывает» развороты. А R-squared помогает не гадать — есть тренд или просто случайное движение. Вместе они дают простую, но мощную систему фильтрации шума и подтверждения тренда.

Как использовать это в трейдинге

Начнём с периода: 10 баров — для поиска коротких импульсов и ранних сигналов, 20 баров — сбалансированный вариант для дневных графиков, 50 баров — для фильтрации шума и работы по тренду. Выбор зависит от стиля торговли и таймфрейма.

R-squared помогает определить фазу тренда:

его рост с низких уровней (например, с 0.1 до 0.3) часто указывает на начало движения;
падение с высоких (например, с 0.6 до 0.3) — признак ослабления и возможного флэта.

Ориентиры:

для 20 баров значим уровень 0.20;
для 10: 0.40;
для 50: достаточно 0.08.

Наклон линии регрессии (slope) показывает направление:

выше нуля — тренд вверх;
ниже — вниз.

Вместе с R² он позволяет отличить уверенное движение от случайного шума и избегать ложных входов.

Бэктест: проверим идею на практике

Инструмент: TradingView и Pine Script

Для реализации стратегии я выбрал TradingView. Это один из самых доступных инструментов для быстрого прототипирования торговых идей: открыл браузер, вставил код — и сразу увидел результат на графике. Особенно важно, что платформа не требует установки дополнительных библиотек, терминалов и настроек, как это часто бывает с Python или AmiBroker. Всё работает «из коробки», а язык Pine Script — простой и интуитивный, особенно если вы уже знакомы с техническим анализом.

К тому же, код можно легко адаптировать и поделиться ссылкой на него, чтобы каждый мог протестировать его самостоятельно — даже без подписки на платные функции. У меня есть реферальная ссылка TradingView: если вы зарегистрируетесь по ней, это немного поддержит меня, а вам будет всё то же самое.

Таймфреймы: дневной и часовой

Я протестировал стратегию на двух таймфреймах: дневном и часовом. Почему именно они?

Дневной — наиболее стабилен и подходит для анализа крупных движений. Его удобно использовать и тем, кто торгует вручную и не хочет реагировать на каждое движение внутри дня.
Часовой — даёт больше сигналов и позволяет точнее отследить динамику внутри тренда.

Мне кажется что для частного трейдера эти два масштаба — оптимальный компромисс между частотой сигналов и управляемостью стратегии.

Тестируемая логика

В стратегии используются два ключевых фильтра: наклон линии линейной регрессии и значение R². Условия простые: входим в позицию, если цена «прорывает» линию регрессии, а R² превышает заданный порог и растёт. Выход из позиции осуществляется по трейлинг-стопу, значение которого задаётся в процентах от экстремума.

Представленный код — моя интерпретация идеи из статьи Барбары Стар. Он может отличаться от оригинального примера из журнала, но отражает основную логику и добавляет реалистичные параметры торговли, включая комиссии и проскальзывание.

Результаты: день

Для дневного графика я включил настройку «Корректировать с учётом изменений контрактов» — такая корректировка убирает ценовые разрывы между контрактами (гэпы), возникающие при переходе от одного фьючерса к другому.

Торговля тремя контрактами фьючерсом на доллар/рубль (Si) на Мосбирже с комиссией 0.04% и проскальзыванием:

Результаты: день

Подробности:

Результаты: день

Результаты: час

На часовом таймфрейме стратегия охватила примерно полтора года котировок. Это позволяет увидеть, как система работает в разных фазах рынка: трендовых и боковых.

Торговля тремя контрактами фьючерсом на доллар/рубль (Si) на Мосбирже с комиссией 0.04% и проскальзыванием:

Результаты: час

Подробности:

Результаты: час

Код стратеги на Pine Script для TradingView

Верхняя панель — код стратегии:

//07.05.2025
// Стратегия на основе линейной регрессии и коэффициента детерминации R-squared
// На основе https://traders.com/documentation/feedbk_docs/2007/12/Abstracts_new/Star/star.html

// Михаил Шардин, https://shardin.name/?utm_source=tradingview

//@version=6
strategy(&quot;Линейная регрессия + R&sup2; стратегия&quot;,
     overlay=true,
     commission_type=strategy.commission.percent,   // Тип комиссии: процент
     commission_value=0.04,                         // Значение комиссии: 0.04%
     slippage=10,                                   // Проскальзывание в тиках
     process_orders_on_close=true,
     default_qty_type=strategy.fixed,
     default_qty_value=3,
     initial_capital=500000)                        // Начальный капитал

// === Входные параметры ===
// Параметры линейной регрессии
src = input.source(hlcc4, title=&quot;Источник данных&quot;)
len = input.int(defval=20, minval=1, title=&quot;Длина периода линейной регрессии&quot;)
r_squared_threshold = input.float(0.2, title=&quot;Порог R-squared&quot;, step=0.01, minval=0)
trailingStopOffset = input.float(3.9, &quot;Отступ трейлинг-стопа (%)&quot;, step=0.1, minval=0.1)

// Выбор таймфрейма для расчетов
targetTimeframe = input.timeframe(&quot;&quot;, title=&quot;Таймфрейм для расчетов&quot;,
     tooltip=&quot;Укажите таймфрейм, на котором должны производиться расчеты&quot;)

// === Расчеты линейной регрессии и R-squared ===
// Получаем данные с выбранного таймфрейма
targetClose = request.security(syminfo.tickerid, targetTimeframe, src)

// Расчет линии линейной регрессии
lrc = ta.linreg(targetClose, len, 0)

// Расчет коэффициента детерминации R-squared
correlation_coeff = ta.correlation(targetClose, lrc, len)
r_squared = math.pow(correlation_coeff, 2)

// Обработка случая, когда стандартное отклонение источника равно нулю (все значения одинаковы)
is_constant_src = ta.stdev(targetClose, len) == 0
r_squared_adjusted = is_constant_src ? 1.0 : r_squared

// === Условия входа ===
// Условие для лонг: линия регрессии ниже цены закрытия и R&sup2; растет и выше порога
long_condition = lrc &lt; close and r_squared_adjusted &gt; r_squared_adjusted[1] and r_squared_adjusted &gt; r_squared_threshold

// Условие для шорт: линия регрессии выше цены закрытия и R&sup2; растет и выше порога
short_condition = lrc &gt; close and r_squared_adjusted &gt; r_squared_adjusted[1] and r_squared_adjusted &gt; r_squared_threshold

// === Трейлинг-стоп на основе процентного отступа ===
var float highestLongPrice = na
var float lowestShortPrice = na
var float trailingStopLong = na
var float trailingStopShort = na

// Флаг для блокировки новых сигналов при активной позиции
var bool blockNewSignals = false

// Обновляем трейлинг-стопы
if (strategy.position_size &gt; 0)  // Если открыта длинная позиция
    highestLongPrice := na(highestLongPrice) ? close : math.max(highestLongPrice, close)
    trailingStopLong := highestLongPrice * (1 - trailingStopOffset / 100)
    blockNewSignals := true

if (strategy.position_size &lt; 0)  // Если открыта короткая позиция
    lowestShortPrice := na(lowestShortPrice) ? close : math.min(lowestShortPrice, close)
    trailingStopShort := lowestShortPrice * (1 + trailingStopOffset / 100)
    blockNewSignals := true

// Проверяем условия выхода
if (strategy.position_size &gt; 0 and close &lt;= trailingStopLong)
    strategy.close(&quot;Лонг&quot;)
    highestLongPrice := na
    trailingStopLong := na
    blockNewSignals := false

if (strategy.position_size &lt; 0 and close &gt;= trailingStopShort)
    strategy.close(&quot;Шорт&quot;)
    lowestShortPrice := na
    trailingStopShort := na
    blockNewSignals := false

// === Открытие позиций (только если нет активной позиции) ===
if (long_condition and not blockNewSignals and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry(&quot;Лонг&quot;, strategy.long)
    highestLongPrice := close
    trailingStopLong := close * (1 - trailingStopOffset / 100)
    blockNewSignals := true

if (short_condition and not blockNewSignals and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry(&quot;Шорт&quot;, strategy.short)
    lowestShortPrice := close
    trailingStopShort := close * (1 + trailingStopOffset / 100)
    blockNewSignals := true

// === Отображение ===
// Отображение линии линейной регрессии
plot(lrc, color = color.blue, title = &quot;Линия линейной регрессии&quot;,
     style = plot.style_line, linewidth = 2)

// Отображение трейлинг-стопов
plot(strategy.position_size &gt; 0 ? trailingStopLong : na, title=&quot;Лонг трейлинг-стоп&quot;, color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size &lt; 0 ? trailingStopShort : na, title=&quot;Шорт трейлинг-стоп&quot;, color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr)

// Дополнительные информационные панели
var table info = table.new(position.top_right, 3, 4, border_width=1)
table.cell(info, 0, 0, &quot;Linear Regression&quot;, bgcolor=color.new(color.blue, 90), text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 1, &quot;Значение:&quot;, text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 1, str.tostring(lrc, &quot;#.##&quot;), text_color=color.white)
table.cell(info, 0, 2, &quot;R-squared:&quot;, text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 2, str.tostring(r_squared_adjusted, &quot;#.####&quot;), text_color=r_squared_adjusted &gt; r_squared_threshold ? color.green : color.red)
table.cell(info, 0, 3, &quot;Сигнал:&quot;, text_color=color.white)
table.cell(info, 1, 3, blockNewSignals ? &quot;Заблокирован&quot; : long_condition ? &quot;ЛОНГ&quot; : short_condition ? &quot;ШОРТ&quot; : &quot;Нет сигнала&quot;,
           text_color=blockNewSignals ? color.yellow :
                     long_condition ? color.green :
                     short_condition ? color.red :
                     color.white)

Нижняя панель — код индикатора:

// 07.05.2025
// Михаил Шардин, https://shardin.name/?utm_source=tradingview

// На основе https://traders.com/documentation/feedbk_docs/2007/12/Abstracts_new/Star/star.html

//@version=6
indicator(title=&quot;Коэффициент детерминации (R-squared)&quot;, shorttitle=&quot;R&sup2;&quot;, overlay=false, precision=4)

// Настройки индикатора
src = input.source(close, title=&quot;Источник данных&quot;)
len = input.int(20, minval=2, title=&quot;Длина периода&quot;) // Для корреляции нужно минимум 2 точки

// Выбор таймфрейма для расчетов
targetTimeframe = input.timeframe(&quot;&quot;, title=&quot;Таймфрейм для расчетов&quot;,
     tooltip=&quot;Укажите таймфрейм, на котором должны производиться расчеты регрессии и R&sup2;&quot;)

targetSrc = request.security(syminfo.tickerid, targetTimeframe, src, lookahead=barmerge.lookahead_on)

// Расчет линии линейной регрессии (Ŷ - предсказанные значения)
lrc = ta.linreg(targetSrc, len, 0)

// Расчет коэффициента детерминации R-squared
// R&sup2; = (Correlation(Y, Ŷ))&sup2;
// Y - это targetSrc (фактические значения)
// Ŷ - это lrc (предсказанные значения)
correlation_coeff = ta.correlation(targetSrc, lrc, len)
r_squared = math.pow(correlation_coeff, 2)

// Обработка случая, когда стандартное отклонение источника равно нулю (все значения одинаковы)
is_constant_src = ta.stdev(targetSrc, len) == 0
r_squared_adjusted = is_constant_src ? 1.0 : r_squared

// Отображение R-squared на графике
plot(r_squared_adjusted, color=color.new(color.blue, 0), title=&quot;R-squared&quot;, style=plot.style_line, linewidth=2)

// Уровни для R-squared для лучшей визуальной интерпретации
hline(1, &quot;Идеальное соответствие&quot;, color.gray, linestyle=hline.style_dashed)
hline(0.8, &quot;Очень сильное&quot;, color.new(color.green, 50), linestyle=hline.style_dotted)
hline(0.5, &quot;Среднее&quot;, color.new(color.orange, 50), linestyle=hline.style_dotted)
hline(0.2, &quot;Слабое&quot;, color.new(color.red, 50), linestyle=hline.style_dotted)
hline(0, &quot;Нет соответствия&quot;, color.gray, linestyle=hline.style_dashed)

Выводы и личное мнение

Тест показал: линейная регрессия с R² действительно может стать эффективным фильтром и подтверждением тренда — особенно на умеренных и длинных периодах.

Важно понимать, что простота кода не гарантирует прибыль — параметры требуют подстройки под инструмент, а условия рынка — постоянного внимания.

Тем не менее, эта стратегия может служить хорошей основой или фильтром внутри более сложной торговой системы.

Автор: Михаил Шардин

Торговое перемирие не восстановит импорт энергоносителей из США в Китай
Tue, 13 May 2025 11:03:44 +0300

Cоглашение в воскресенье возвращает торговые отношения к тому состоянию, в котором они находились до начала торговой войны. Однако это не даёт гарантий на будущее и не стимулирует Китай к возобновлению закупок американских энергоносителей

Действия США и Китая, направленные на снижение импортных пошлин и проведение переговоров, были в целом положительно восприняты рынками. Однако деэскалация вряд ли поможет восстановить торговлю энергоносителями.

Торговое перемирие не восстановит импорт энергоносителей из США в Китай

На снимке с беспилотника видно, как буксиры помогают танкеру со сжиженным природным газом (СПГ) пришвартоваться в порту в Яньтае, провинция Шаньдун, Китай, 14 февраля 2025 г. cnsphoto через REUTERS/File Photo

Соглашение, достигнутое в ходе переговоров между двумя крупнейшими экономиками мира в Женеве, предполагает снижение пошлин США на импорт из Китая до 30% на 90 дней, а также сокращение пошлин Китая на американские товары до 10%.

Это соглашение действительно возвращает торговые отношения к тому состоянию, в котором они находились до начала торговой войны. Однако это не даёт гарантий на будущее и не стимулирует Китай к возобновлению закупок американских энергоносителей.

Наиболее вероятным результатом является то, что американские импортёры китайских промышленных товаров воспользуются возможностью закупить товары по более низкой пошлине в 30% в течение следующих 90 дней, чтобы пополнить запасы.

Китай, скорее всего, не возобновит закупки американской сырой нефти, сжиженного природного газа и угля. Импорт энергоносителей прекратился после того, как президент США Дональд Трамп начал торговую войну по всему миру, но особое внимание было уделено Китаю, на который были наложены пошлины в размере 145%.

В ответ Китай ввёл пошлины на американские товары в размере 125%, а также ограничил экспорт некоторых редкоземельных металлов.

Однако, хотя тарифы в размере 125% и уничтожили импорт Китаем американских энергоносителей, они фактически прекратились, как только Пекин в начале февраля ввёл первоначальный тариф в размере 10% на сырую нефть и 15% на сжиженный природный газ и уголь. Это стало его первым ответом на первоначальные тарифные меры Трампа.

Это означает, что американская сырая нефть, сжиженный природный газ и уголь останутся неконкурентоспособными в Китае даже при более низком тарифе в 10% в течение следующих 90 дней.

По данным аналитиков сырьевой компании Kpler, в мае в китайский порт не поступит ни одной партии сырой нефти из США, а в апреле было отгружено всего три партии.

В 2024 году Китай импортировал из США около 242 000 баррелей в день, что меньше, чем 400 000 баррелей в день в 2023 году, который стал самым высоким годом за всю историю наблюдений.

Доля США в морском импорте сырой нефти в Китай в 2024 году составила около 2,4%, что означает, что крупнейший в мире импортёр нефти смог относительно легко закупать грузы у альтернативных поставщиков.

Компания Orsted заявила в среду, что откажется от крупного проекта строительства морской ветровой электростанции в Великобритании.

СПГ и уголь

В 2024 году Китай в некоторой степени зависел от американского сжиженного природного газа (СПГ): объём импорта составил 4,31 миллиона тонн, что соответствует примерно 5,5% от общего объёма поставок.

Однако, как и в случае с нефтью, Китай приостановил импорт СПГ из США. По данным Kpler, с февраля поставки не регистрируются.

Импорт угля из США в Китай также значительно сократился. По информации Kpler, в мае ожидается прибытие только одной партии коксующегося угля, хотя её могут перенаправить в другую страну.

В 2024 году Китай закупил 10,78 миллиона тонн американского угля, из которых около 75% пришлось на металлургический уголь — высококачественное топливо, используемое в основном для производства стали. Это составило примерно 2,5% от общего объёма морского импорта угля в Китай. Хотя доля США в металлургическом импорте была выше и составляла около 13% от общего объёма.

Китай, вероятно, сможет заменить американский металлургический уголь углём из Австралии, которая является крупнейшим мировым экспортёром. Однако это может быть немного дороже, поскольку сталелитейным заводам придётся переманить часть австралийского угля у других покупателей, таких как Индия и Япония.

Хотя снижение тарифов не будет достаточным для возобновления импорта энергоносителей из США в Китай, вероятно, они снова станут важным пунктом переговоров, которые, как ожидается, пройдут в течение следующих трёх месяцев.

Вполне возможно, что любая сделка между Китаем и администрацией Трампа будет включать обязательство Пекина импортировать больше американской сырой нефти, СПГ и угля.

Однако стоит отметить, что соглашение, достигнутое Трампом и Китаем во время его первого срока, оказалось неудачным, поскольку Китай даже близко не приблизился к объёму импорта американских энергоносителей, который был обещан.

В рамках так называемой «Фазы 1», согласованной в январе 2020 года, Китай согласился закупать энергоносители сверх базового объёма импорта США в размере 9,1 миллиарда долларов США в 2017 году. Этот объём должен был увеличиться до 18,5 миллиарда долларов США в 2020 году и 33,9 миллиарда долларов США в 2021 году, а также около 36,5 миллиарда долларов США в виде сельскохозяйственной продукции ежегодно.

Исходя из цен на сырую нефть, существовавших в то время, на пике импорта Китаем американской сырой нефти дефицит всё ещё составлял примерно 50% от необходимого объёма, а по СПГ и углю он был ещё больше.

Конечно, пандемия COVID-19 положила конец любым шансам Китая увеличить импорт энергоносителей из США.

Однако урок заключается в том, что к любой будущей сделке между Трампом и Пекином, обещающей значительное увеличение импорта Китаем американских энергоносителей, следует относиться с большой долей скептицизма.

MarketSnapshot — ProFinance.Ru в Telegram

НМТП - идея так и не появилась
Tue, 13 May 2025 10:18:57 +0300

Сегодня у меня на столе отчетность компании НМТП за полный 2024 год. Пора его разобрать. Итак, выручка компании за год выросла на 5,4% до 71,1 млрд рублей. Темпы роста во втором полугодии упали вдвое, если сравнить с ростом за первое. Напомню, что выручка компании уже много лет стоит в боковике. Всего за год портом Новороссийска было перевалено 164,8 млн тонн сухих и наливных грузов, что больше, чем годом ранее на 2%. Рост очень мал!

Главные новости из мира инвестиций 13 мая 2025
Tue, 13 May 2025 09:37:06 +0300