Andrei malkov troca forex

Eu leio com interesse um documento mais antigo. Os Modelos de Mudança de Markov podem prever o Excesso de Devoluções de Câmbio por Dueker e Neely do Federal Reserve Bank of St. Louis. Tenho um gosto por modelos de Markov escondidos devido ao seu grande sucesso nas aplicações de reconhecimento de fala, mas confesso que nunca consegui criar um modelo HMM que superasse os indicadores técnicos simples. Eu culpo que tanto a minha própria falta de criatividade quanto o fato de a HMM terem muitos parâmetros que precisam ser ajustados aos dados históricos, o que o torna vulnerável ao viés de bisbilhotagem dos dados. Por isso, aproximei este artigo com a grande esperança de que os especialistas possam me ensinar a aplicar o HMM corretamente para financiar. O objetivo do modelo é simples: prever o excesso de retorno de uma taxa de câmbio ao longo de um período de 8 dias. (O retorno excessivo neste contexto é medido pela variação da taxa de câmbio menos o diferencial de taxa de juros entre a base e as moedas de cotação do par de moedas). Se o excesso esperado for maior do que um limite (chamado filtro no papel) Então vá por muito tempo. Se for inferior a um outro limiar, fique curto. Embora a previsão esteja em um retorno de 8 dias, a decisão de negociação é feita diariamente. O excesso de retorno é assumido como tendo uma distribuição de Student-t de 3 parâmetros. Os 3 parâmetros são a média, o grau de liberdade e a escala. O parâmetro de escala (que controla a variância) pode alternar entre um valor alto e baixo com base em um modelo de Markov. O grau de liberdade (que controla a curtose, a. k.a. espessura das caudas) também pode alternar entre 2 valores com base em outro modelo de Markov. A média é linearmente dependente dos valores assumidos pelo grau de liberdade e a escala, bem como outra variável de Markov que alterna entre 2 valores. Portanto, a média pode assumir 8 valores distintos. Os 3 modelos de Markov são independentes. A distribuição do aluno-t é mais apropriada para os retornos financeiros de modelagem do que a distribuição normal, devido à permissão para caudas pesadas. Os autores também acreditam que este modelo captura o intervalo entre períodos de alta e baixa volatilidade, com a conseqüente mudança de preferência (diferentes retornos médios) para moedas seguras versus arriscadas, um fenômeno bem demonstrado no período entre agosto de 2017 a janeiro de 2017. Os parâmetros dos modelos de Markov e as distribuições do aluno-t são estimados no período na amostra (1974-1981) para cada par de moedas, a fim de minimizar o desvio acumulado dos retornos em excesso de zero. Há um total de 14 parâmetros a serem estimados. Após essas estimativas, também precisamos estimar os 2 limiares de negociação ao maximizar o retorno na amostra da estratégia de negociação, assumindo custos de transação de 10 pontos base por comércio. Com este grande número (16 no total) de parâmetros, receio ver os resultados fora da amostra (1982-2005). Incrível, estes são muito melhores do que eu esperava: os rendimentos anualizados variam de 1,1 a 7,5 para 4 principais pares de moedas. Os índices de Sharpe não são tão impressionantes: variam de 0,11 a 0,71. Claro, quando os pesquisadores relatam resultados fora da amostra, deve-se tomar isso com um grão de sal. Se os resultados fora da amostra não fossem bons, eles não estariam informando deles, e eles teriam mudado o modelo subjacente até que sejam obtidos resultados fora da amostra. Portanto, é realmente para nós implementar esse modelo, aplicá-lo Para dados após 2005 e para mais pares de moedas, para descobrir se existe realmente algo aqui. Na verdade, essa é a razão pela qual eu prefiro ler papéis mais antigos - para permitir a possibilidade de testes verdadeiros fora da amostra imediatamente. O que você acha que pode ser feito para melhorar este modelo, eu suspeito que, como primeiro passo, pode-se ver se os estados estimados de Markov correspondem razoavelmente ao que os comerciantes consideram como regimes de risco ou de risco. Se o fizerem, independentemente do uso desse modelo como gerador de sinal, ele pode pelo menos gerar bons indicadores de risco. Caso contrário, talvez o modelo de Markov oculto precise ser substituído por um modelo de Markov que esteja condicionado a indicadores observáveis. 35 comentários: você recebeu um erro de digitação no título do documento. A palavra quotreservesquot deve ser substituída por retornos. Cara, fiquei muito confuso quando vi o título de que escreveu, estava pensando, por que na Terra alguém se preocuparia com a previsão de excesso de reservas de divisas. Seu comentário sobre quotout de testes de amostra em documentos de pesquisa não está realmente sendo tão fora de amostra É um ponto em que eu não acho que muitas pessoas entendem o problema que você levantou, e acho que esse é um ponto muito importante. Aagold, obrigado por apontar isso. Na verdade, o erro de digitação estava na pré-impressão original, e por isso eu copiei Ernie Ernie, para não questionar suas capacidades de quant, mas você está sugerindo seriamente um modelo com que muitos parâmetros se encaixam tem alguma aplicabilidade à negociação, eu digo isso como comerciante de quant Com mais de 14 anos de experiência na indústria e executando minha própria empresa intermediária. Para mim, este artigo é absoluto nonesense e os ratios de Sharpe mencionados são muito baixos, mesmo em seu próprio quotout de backtests da amostra para justificar a tomada desse papel a sério. AsiaProp, na verdade, os 16 parâmetros não são tantos como eles soam. 14 deles são para ajustar a própria série de tempo: são independentes da estratégia de negociação. Apenas 2 dos parâmetros são usados ​​para otimizar o retorno da estratégia. Os índices de Sharpe relatados na pesquisa acadêmica são quase sempre baixos. Se forem altos, eles não serão publicados. Nosso trabalho como comerciantes é levar essas pesquisas como inspiração e ajustá-las em estratégias práticas. Obrigado novamente por todo seu trabalho duro. No topo do seu blog e livro, ganhei uma ótima visão apenas lendo suas conversas com outros comentaristas em seu site. Em um tópico de comentários anterior do outro dia, você mencionou que uma grande parcela de seus retornos em 2017 veio de estratégias de reversão média no mercado FX. Eu estava pensando se você emprega qualquer tipo de modelo de mudança de regime em sua negociação FX para determinar se você quer ser alocado principalmente em suas estratégias de momentum ou reversão média Zack, Não, eu não usei nenhum modelo de mudança de regime. Nunca encontrei que esses modelos funcionassem fora da amostra. Ernie Você leu este artigo antes, qualquer comentário Olá Anon, Não, eu não vi esse artigo, mas colocarei isso na minha lista de leitura. Além disso, Chris Neely, o autor do artigo que descrevi, me mencionou esse outro documento relevante: E seu site: apenas falando de uma perspectiva acadêmica, em vez da HMM simples, talvez algo parecido com o Modelo de Máxima Entropia de Markov Oculto, pode funcionar melhor. Dave, por que você acha que a entropia máxima funciona bem. Parece ser apenas outro método para estimar a Parâmetros. Ernie não tenho evidências empíricas e a previsão financeira não é realmente minha área de especialização. É só isso em minhas poucas tentativas de usar o aprendizado da máquina para previsões financeiras, eu aprendi que a quantidade de ruído tende a inundar todas as tendências que o mercado possa ter. Como resultado, a maioria dos alunos tende a ter um desempenho realmente ruim, possivelmente devido ao excesso de ajuste aos dados de treinamento. Então, uma das minhas idéias é usar técnicas como Maximum Entropy para reduzir o grau de sobreposição. No entanto, na verdade não tentei isso. Oi ernie: Atualmente estou lendo seu livro chamado quotquantitative tradingquot, e já programado e tentou MATHLAB para backtesting. No entanto, os resultados são diferentes da MetaTrader Strategy testerOptimization. No MT4, tenho centenas de passes que concordam com a maioria dos meus negócios reais (felizmente), mas o último não é tão positivo. Eu uso o mesmo conjunto de dados, que eu rastreio de 2001-2009. A principal razão pela qual MATHLAB é que eu gostaria de empregar Sharpe Ratio. Geralmente, no MT4, escolher meus parâmetros é bastante fácil, direto. Eu escolho os com os melhores retornos de remoção mínima e, em seguida, executo cópias separadas deles. Depois de ler seu livro, eu estava pensando em escolher parâmetros com: 1) Remessão mínimo 2) Melhores retornos e adicionar um terceiro critério, Sharpe Ratio. Desta forma, eu sinto que posso aumentar meus retornos, não. A fórmula parece complicada, mas, no entanto, não é prejudicial tentar. O que você acha E, graças a ele, o Anon, quando você disse que os resultados do Matlab diferem da Metatrader, você pode ser mais específico. Você está certo de que a lógica dos dois programas é idêntica. Você pode empregar a relação de Sharpe em qualquer programa que você escolher, não necessariamente. Matlab. É apenas um retorno médio dividido pelo desvio padrão. Ernie, eu também pensei que a relação Sharpe ainda poderia ser empregada em qualquer programa. É realmente limitado apenas a Mathlab Ernie Chan disse. Oi Anon, quando você disse que os resultados da Matlab são diferentes do Metatrader, você pode ser mais específico. Você tem certeza de que a lógica dos dois programas é idêntica. Sim, estou realmente certo. Ok, eu sou mais específico. Minha estratégia é extremamente simples, mas lucrativa (pelo menos para mim) - apenas 2 linhas de lógica, 2 parâmetros inteiros. Não consigo ver como ou por que essa lógica simples difere muito, entre os dois. A diferença é que no MT4 eu consigo centenas de passes, mas em MATHLAB, eu só passo cerca de 50 passes. No MATHLAB, um dos testes de teste de 1 ano retorna um saldo de 200K do capital inicial de 10K, mas em MT4, os saldos estão dentro do alcance de 50K-100K, para todas as passagens. Mais uma coisa, no MT4, o tempo das barras é considerado dentro do testador. Não preciso voltar a programar nada. Mas em MATHLAB, eu tenho que separar este conjunto de dados. Talvez seja por isso que a diferença Thx novamente por sua amável ajuda. Oi Ruthstein, sim, é provável que erros na preparação de dados sejam o que causou as diferenças. No Metatrader, os dados são instalados como parte do programa. Mas a Matlab é uma plataforma de computação geral, bem como uma calculadora. Você precisa ter muito cuidado na preparação de dados para entrada no Matlab. Ernie Hi ernie, muito obrigado por seus comentários. Alguém me ajudou com seu plug-in para a parte do tempo e houve um erro muito pequeno na preparação do tempo em MATHLAB. Ainda assim, os resultados permanecem inconsistentes. Mas, surpreendentemente, a Ratio de Sharpe é quase o mesmo valor para os 5 melhores passes de redução mínima, mas não em termos de lucros. No lado positivo, isso torna as escolhas mais fáceis do que antes, já que eu apenas decidi em termos de redução mais segura, uma vez que a proporção de sharpe para todos eles é bastante aceitável. Mais uma vez, obrigado pela sua amável ajuda e devo dizer que o seu livro é uma boa leitura. Não tenho dúvidas de que eu compro novamente seu próximo livro, oi Ruthstein, fico feliz por ter encontrado um bug. Se a lógica de programação for a mesma em Matlab e MT, então os únicos resultados de razão podem ser diferentes é que os dados de entrada estão errados. Ernie Ernies, quando você vem para os EUA para ensinar a classe Quantitative Trading Anon, cabe ao organizador das oficinas, a revista Technical Analyst. Se você estiver interessado, solicite uma oficina de Nova York ou Chicago em trainingtechnicalanalyst. co. uk Ernie Hi, você pode publicar um link para o seu Blog na The Currency Trading Community Nossos membros irão apreciá-lo. Os membros incluem: comerciantes de moeda, moeda e especialistas e profissionais de Forex Trading. É fácil de fazer, basta cortar e colar o link e ele automaticamente liga de volta ao seu site. Você também pode adicionar artigos, notícias e vídeos, se desejar. Envie-me um e-mail se precisar de ajuda ou gostaria que eu faça isso por você. Sinta-se à vontade para compartilhar o tempo que desejar. A comunidade de troca de moeda: vortscurrencies Espero que você considere compartilhar conosco. Obrigado, James Kaufman, editor Estou tentando usar a função HMM da Matlab39 para fazer alguns modelos simples. Ainda estou tentando entender como usar todas as funções para fazer a previsão. Diga que eu tenho uma série temporal de retorno diário, eu mudo para Up, Flat ou Down (1, 0, -1) como minha observação. Diga que eu tenho um modelo simples de 2 estados. Agora, posso colocar toda a série de observação junto com alguns valores de suposições iniciais para probabilidade de emissão e probabilidade de transição para estimar a matriz de transição e probabilidade de emissão. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Agora, com estas duas matrizes, o que você faz para criar a nova predição. Você apenas executa seq, estados que geram (1, TRANS, EMIS) para gerar 1 número que é o seu próximo Seqüência de observação e chamá-lo de sua predição Anon, não estou familiarizado com a função Matlab específica que você usa (eu uso um pacote gratuito em vez disso), mas em geral, sim, se você quiser prever a próxima variável de medição, isso é o que você faz . Em outras aplicações, os comerciantes estão mais interessados ​​na variável de estado (por exemplo, uma relação de hedge, que não é diretamente observável e, portanto, quotiddenquot), e a predição da variável de estado seria o foco. Ernie Obrigado Ernie. Essas funções são fornecidas pela caixa de ferramentas Matlab Statistics. Existem cinco funções disponíveis lá. Hmmgenerate 8212 Gera uma seqüência de estados e emissões de um modelo de Markov hmmestimate 8212 Calcula as estimativas de máxima verossimilhança de probabilidades de transição e emissão de uma seqüência de emissões e uma seqüência conhecida de estados hmmtrain 8212 Calcule as estimativas de máxima verossimilhança de probabilidades de transição e emissão de uma seqüência de Emissões hmmviterbi 8212 Calcule o caminho de estado mais provável para um modelo de Markov oculto hmmdecode 8212 Calcula as probabilidades de estado posterior de uma seqüência de emissões Em relação ao seu comentário sobre Previsão das Variáveis ​​de Estado, a realidade é que não temos idéia de quais são os estados e quantos Deveria ser assim, as pessoas simplesmente assumirem alguns estados arbitrários, o cenário do tipo Somente, Rainy, Cloudyquot ou ie (RiskOn, RiskOff, RiskNeutral). Para que eu obtenha os estados mais prováveis, eu preciso usar a função Viterbi. Probabilidade de hmmviterbi (seq, TRANS, EMIS). Mas eu precisarei primeiro descobrir aquela matriz de probabilidade TRANS, EMIS dada nossa própria seq. De observações. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Afinal, parece que haverá um pouco de estimar o trabalho de adivinhação aqui. Você estima a matriz de probabilidade e usa a matriz de probabilidade estimada para deduzir seus estados. Depois de todo esse trabalho duro, o que você pode encontrar é um monte de números de Estado que eles chamam de quão mais provável de estado dado o que aconteceu. Pergunta é como o usamos AGORA para a previsão futura Estou faltando alguma coisa aqui Anon, Para determinar o que é um estado Variável deve ser, muitas vezes você precisa de algum conhecimento de domínio. Isto é, Você precisa de mais do que o HMM para restringir seu modelo. Um bom exemplo é dado no Capítulo 3 do meu novo livro, que ilustra o uso do HMM na busca da relação de cobertura de um par de ETFs de co-integração. A variável de estado escolhida neste caso não é arbitrária. Além disso, neste caso, o objetivo não é prever a próxima medição, embora você possa optar por fazê-lo. Eu acho que este artigo de Jerry Hong vale a pena ler para você, muito interessante (no HMM e SVM). Eecs. berkeley. eduPubsTechRpts2018EECS-2018-63.pdf Oi Laurent, eu realmente li este artigo antes. Na verdade, alguns colaboradores e eu tentamos replicar e ampliar os resultados para mais ações. O esforço foi um fracasso e reforçou a minha opinião de que as técnicas de aprendizado de máquinas que aprendem diretamente regras não são adequadas para negociação. Ernie Isso é interessante. Eu implementei minha versão do modelo markov e backtests me deu resultados de uma taxa média de 66 vitórias em um período de negociação por hora durante um período acumulado de 5 anos. Em seguida, apliquei um método ppmc para esses resultados e a taxa de ganhos aumentou para uma média de 83. Em termos de negociação real, eu negociei há 7 meses e o índice médio de ganhos é de 69 usando ambos os métodos. Ele melhora com o tempo e adapta-se de forma semelhante às condições de mercado em mudança, de modo que estou confiante nele. De qualquer forma apenas dizendo que é possível fazer isso. Obrigado por seu relatório de sucesso com o modelo HMM Por PPMC, você quer dizer filtro de partículas Monte Carlo Oi Ernie, Você mencionou no seu livro que você usou quotBuy na estratégia gapquot em negociação ao vivo. Como você lida com um caso em que não há tradesquotes para um ou mais instrumentos durante a sessão de pré-sessão Analisando dados históricos, esse caso às vezes é verdadeiro. Outro problema ocorre quando existem tradesquotes, mas são muito antigas, por exemplo, o timestamp é igual a 08:55 am. Eu serei grato pela ajuda Oi, Ernie, você mencionou em seu livro que você usou quotBuy na estratégia gapquot em negociação ao vivo. Como você lida com um caso em que não há tradesquotes para um ou mais instrumentos durante a sessão de pré-sessão Analisando dados históricos, esse caso às vezes é verdadeiro. Outro problema ocorre quando existem tradesquotes, mas são muito antigas, por exemplo, o timestamp é igual a 08:55 am. Eu serei grato pela ajuda Todo o backtesting intradía deve ser feito com citações em vez de trades. As citações estão sempre presentes às 9h30. Bem, uma vez que a pesquisa do assunto se relaciona diretamente com a oportunidade de ganhar dinheiro, é totalmente inútil esperar qualquer tipo de contribuição de feedback útil: os tolos contribuem, os inteligentes ganham dinheiro. Se alguém tiver uma idéia de trabalho, é muito simples de validar - ganhar dinheiro com a alternativa seria contribuir e ter muita conversa legal. Bienvenue LNH. O site oficial da Ligue nationale de hockey NHL, Tervetuloa NHL: n viralliselle nettisivustolle NHLiin Vlkommen até NHL, NHL: s officiella web-sida Vtejte na NHL, officilnch strnkch Liga Nacional de Hockey Vitajte na NHL, oficilnych strnkach Liga Nacional de Hóquei Willkommen auf NHL Der deriziellen Seite der National Hockey League Andrei Markov quer viver hoje MONTREAL - Das muitas estatísticas impressionantes anexadas ao seu nome, aqui está o que primeiro veio à mente do defensor dos Canadiens de Montreal, Andrei Markov, no início da manhã de sábado: me levou 45 minutos para dirigir uma meia milha de centro da cidade ontem, ele disse com um suspiro, sentando mais de sete da manhã café antes de embarcar em um vôo de Montreal para sua casa de verão em Fort Lauderdale, na Flórida. Adoro Montreal, mas as estradas aqui estão cada vez piorando . Dirigí-me à cidade uma vez que visitou, e isso foi o suficiente. É ridículo. Alguém tem que resolver esses problemas. E então, com uma risada, ecoando o refrão de todos os motoristas frustrados de Montreal: se você vai começar a falar sobre as estradas, será uma longa conversa. Assim que eu sentir os solavancos na estrada, eu digo a mim mesmo: Bem-vindo de volta a Montreal Markov é muitas milhas além dos buracos e desvios do joelho, seu ACL direito foi destruído duas vezes e reconstruído duas vezes em um período de sete meses em 2018. Hoje , O membro mais demorado dos Canadiens está em preparação para a sua 16ª temporada da NHL, tendo patinado todos os 928 de seus jogos de temporada regular e 83 Stanley Cup Playoff para Montreal. Markov sorri novamente quando outro conjunto de números é administrado por ele: desde que ele estreou com Montreal dois meses antes dos 22 anos de idade, ele teve 189 companheiros de equipe (pelo número de Canadiens), três capitães e jogou para três donos, quatro gerentes gerais e sete Treinadores - nove, se você contar Bob Gainey e o titular Michel Therrien duas vezes por cada. Esses números me surpreenderam sim e não, Markov disse. Eu nunca olho para as estatísticas. Só sei que desde que estive aqui toda a minha carreira, vi muitas mudanças na equipe, gerenciamento e equipe de treinadores. Todo treinador tem um estilo de jogo diferente e diferentes razões para fazer as coisas. Como jogador, sou um soldado que precisa se ajustar ao sistema. Você só tem que ser você mesmo e fazer o seu melhor para seus companheiros de equipe. Duas feridas abertas no joelho sofridas em 2018 resultaram na origem de Voskresensk, na Rússia, sendo rotulado como frágil. Hoje, cinco meses antes de completar 38 anos, Markov é visto como um homem de ferro durante as últimas quatro estações, ele perdeu dois jogos, ambos em repouso antes das eliminatórias da Stanley Cup. Toque madeira, disse Markov, considerando sua durabilidade. Eu apenas tento seguir minha rotina todos os dias. Para ser sincero com você, não é fácil. Mas você percebe que não tem escolha - você tem que cuidar de si mesmo, esteja bem descansado e bem preparado. Isso é o que eu tento fazer, e eu gosto todos os dias. Este é um longo verão, ele sugeriu, falando sobre o fracasso dos canadenses em fazer o playoffs de 2017. Dito isto, ele está trabalhando para estar em melhor forma para representar a Rússia na Copa do Mundo de Hóquei 2017 em setembro. Eu tento adicionar algo novo ao meu treinamento todos os Verões para me melhorar, disse Markov. Não importa quantos anos tenho, é sempre divertido me desafiar a melhorar. Com a Copa do Mundo, eu já sinto que a temporada não está longe. 8230 Às vezes, é mais difícil lidar com o lado mental do hockey do que se sentir seu corpo estar cansado. Você se acostuma a estar fisicamente cansado, você sabe como lidar com isso. Mentalmente, nem sempre é fácil. Mas esse é o nosso trabalho e nunca procuro desculpas. Estou ansioso para a próxima temporada. Será muito divertido, e será diferente. Na verdade, o rosto dos Canadiens mudou no mês passado, o movimento mais dramático foi o comércio de 29 de junho. Subbanco aos Predadores de Nashville para a companheira de defesa Shea Weber que ainda está rançando Montreal, os tremores sentidos por Markov na Flórida. Ele é lisonjeado com os elogios que Subban tomou sobre ele em entrevistas recentes, o último chamando Markov o jogador mais respeitado no vestiário dos Canadiens, enquanto elogia a influência que o veterano russo teve sobre ele tanto dentro como fora do gelo. Gostaria de P. K. Apenas a melhor e a boa sorte com sua nova equipe, disse Markov, que não vai ouvir falar do Subban, muitas vezes maior do que a vida, tendo sido uma distração para os Canadiens. P. K. É uma ótima pessoa, um ótimo cara, um excelente jogador de hóquei. Ele está apenas curtindo a vida, se divertindo. Você tem que conhecer o tipo de pessoa e jogador que ele é. Não é sempre fácil jogar com ele, mas eu me diverti muito fazendo isso. E eu provavelmente aprendi algumas coisas novas dele. Do Weber entrante e as outras mudanças feitas na lista pelo gerente geral dos Canadiens, Marc Bergevin, mais notavelmente a aquisição pelo comércio de Andrew Shaw. A assinatura do agente livre de Alexandre Radulov e a partida pelo comércio de Lars Eller: eu não conheço pessoalmente a Weber, mas seus números e a forma como ele joga provam ser um dos melhores defensores da liga, e todos sabem disso, disse Markov. Hes foi um capitão da NHL por muitos anos e vai trazer um estilo diferente de liderança para nossa equipe. Estou ansioso por isso. As mudanças Quem se preocupa com minha opinião Eu vou manter isso para mim, ele disse com um sorriso. A administração sabe o que eles estão fazendo. Tenho 100% de certeza de que não estão fazendo nenhum movimento para ferir nossa equipe. Eles só querem nos melhorar. Se Markov não deixa muita luz em suas opiniões sobre o vestiário, ele está feliz em compartilhar a felicidade de sua vida pessoal. Long visto pela maioria como um homem privado e guardado, em sua conta Instagram - instagrammarki79red - ele comemora sua vida com sua namorada, Sonya Sonechka e sua filha de 3 meses, Vasilisa. Sendo o pai de uma criança, Markov disse, radiante, significa algo novo todos os dias. Você pode ver o rosto feliz do bebê. Eu gosto de cada momento de todos os dias. Hes no Twitter, ele disse, mas brinca que seu primeiro tweet virá somente quando eu souber como usá-lo, qual é o próximo passo. Eu não sou um cara fechado, como dizia. Estou muito aberto. Eu gosto da vida. Eu gosto de me divertir e as mídias sociais me deixam mostrar isso. É sobre duas coisas: não tenho nada a esconder, e estou muito feliz. Tenho uma mulher ao meu lado que me faz feliz. É importante que a pessoa ao seu lado faça você feliz, faça você rir e cuidar de você. De volta à Flórida, Markov suportará seu treinamento antes de passar férias familiares em Nova York. O inferno voa para a Rússia para uma minicampinha da Copa do Mundo no início de setembro e alguns jogos de exibição antes de retornar ao Canadá para o torneio, seguindo diretamente disso para o acampamento dos canadenses e uma temporada de NHL de 82 jogos ou mais. Se Markov não perder um jogo nesta temporada, ele vai jogar o seu 1.000º jogo da NHL na temporada regular em casa contra os senadores de Ottawa em 19 de março, quando ele estará perto do final do contrato de três anos que ele assinou em 2017. Isso é Na parte de trás da minha cabeça, ele disse sobre o marco e outra assinatura para jogar. Eu sei que 1.000 jogos estão perto, mas não é saudável para mim pensar sobre isso. E eu também não quero pensar sobre o meu contrato. Isso cuidará de si mesmo. Ainda tenho muita energia e ainda adoro o hóquei. O que eu quero fazer agora é levar isso um dia de cada vez, aproveitar o jogo e minha família, e viver para hoje, e não amanhã. 0 Comentários Ocultar comentários