Сижу как-то раз за рюмкой чая (это было за год, два или три до моего прихода на Smart-Lab} и приходит мне в голову мысль — а почему бы не попробовать прогнозировать котировки.
Прогноз, естественно, на ТФ 1м, который я использую. Время прогноза пусть будет — 5 минут — вполне достаточное для моих сделок, а недостаточно, так прогноз можно и повторить на следующие 5 минут. Архивы котировок по фьючерсам SBRF и GAZR тоже имеются, минимум за год-два за последние 3 месяца перед экспирацией — хватит и на отладку и на проверку.
Все есть, только как реализовать прогнозирование? — ни одной мысли.
Собственно, не особо мне это было и нужно, рабочая система у меня уже была и меня она вполне устраивала, но мысль о прогнозировании засела, и я время от времени ее думал.
Ничего сколь-нибудь конструктивного в голову не приходило, и было решено для прогнозирования использовать нейросеть, тем более, незадолго до того я немного занимался машинным обучением и нейросетями в том числе.
От использования каких-либо предикторов сразу отказался. Плюс 2-3 слоя к нейросети, и если в данных есть какие-либо взаимосвязи, НС сама внутри себя построит нужные ей предикторы. В общем, подаем на НС поток цен 15-20 отсчетов Vc={C(t0-20),C(t0-19),...C(t0)}, нормируем их к динам диапазону НС — Vcn={c(t0-20),c(t0-19,… c(t0-1), 0} — c(t0) у нас всегда = 0, и пусть НС сама мучается с прогнозированием и поиском c(t0+5). И еще, у всякого метода есть область применимости, потому нельзя учить чему попало. Для этого из обучающей и проверочных последовательностей по возможности исключаем области истории, где прогнозирование невозможно. Иначе получим нечто такое.

( Читать дальше )

Уже трое чуть ни в каждом своем посте и чуть ни каждом своем комментарии повторяют магическое слово -«приращения».
Приращение цены на интервале, это dC = C(t2) — C(t1).
Распределение вероятностей приращений как у случайного процесса.
Спектр Фурье как у случайного процесса — глаз не на чем остановить.)
Корреляционная функция и  коэффициенты корреляции как у случайного процесса. Ну, на коротком интервале (минуты) можно еще найти некоторую незначимую связь, не более, но она вам не поможет.
Ну, если ходит как утка, крякает как утка, выглядит как утка, значит это утка и есть.©
Т.е., приращения — суть случайный процесс без всяких надежд найти в нем какие-либо зависимости. Ну, и наши истории котировок являются порождением этого процесса и представляют из себя в целом не более чем вариации случайного блуждания.
Я уже слышал возражения, что случайное блуждание порождается процессом с Гауссовым распределением.
Интересно, с чего вы это взяли? Сами придумали или подсказал кто?

( Читать дальше )

Уже почти год по оч многим причинам не работаю на рынке. Одна из них, перестали устраивать характеристики текущей торговой системы. С введением новых комиссий ТС стала вообще непригодна для эксплуатации, т.к. половину прибыли в качестве комиссий бирже, брокеру и на накладные расходы.
Ну, и краткие характеристики рабочей ТС:
— средняя прибыль в сделке — 60 п/ фьючерс,
— средняя убыточная сделка — 30п/фьючерс,
— соотношение прибыльных/обыточных сделок — 60%/40%
— средняя прибыль на сделку по всем сделкам (прибыльным и убыточным) с учетем бывших до 22 года комиссий и пр. расходов — 20-30 п/ фьючерс (точно не помню). 
Повторю, всю прибыль мы делим с биржей и брокером пополам. Ох, хорошо же быть брокером.)
Задача ставится, отдавать бирже-брокеру не более 10-15% прибыли. При такой ТС, возможно, будет смысл вернуться к торговле.
Тогда требования к ТС будут такими:
-средняя прибыль в сделке — >120-150 п/фьючерс.
-средний убыток в сделке — < 40-50 п/фьючерс,
— соотношение прибыльных/убыточных сделок — ~60%/40%,

( Читать дальше )

Значительную часть своей трейдерской  деятельности я занимался интрадеем. В зависимости от стратегии, это от 3-4 до 12-15 сделок в день. И, хотя интрадей по прежнему является самым прибыльным видом трейдинга на единицу затрат, но связан с рядом трудностей, которые с каждым годом и, последнее время, с каждым днем только нарастают.
Во первых, инфляция. Если  раньше 30-40 пунктов прибыли в сделке, это были уже деньги, то сейчас это уже ни о чем.
Во вторых, значительное повышение комиссии биржей (кто-то на СЛ посчитал — в 6 раз). Если раньше комиссию брокера в сделках можно было вообще игнорировать как несущественную, то теперь в небольших сделках приходится отдавать бирже-брокеру до половины прибыли, а в некоторых стратегиях и больше. Стратегии стали просто нерентабельны.
В третьих, участившиеся сбои в работе биржи и брокера, которые происходят с поразительной регулярностью. Для интрадея это практически смертный приговор. Из за одного такого сбоя, если ты в сделке, можно легко потерять прибыль нескольких дней. 2-3 сбоя в месяц, и к отчетному периоду ты приходишь хорошо накормив биржу и брокера, но с нулем прибыли.

( Читать дальше )

Я уже писал, что ухожу из трейдинга временно или постоянно, пока не решу вопросы  его прибыльности и окупаемости. Не хочу, знаете ли, работать и получать за работу ниже чем то, что, мне кажется приемлемым. Лучше на диване лежать.)) Об этом я подробно писал в топиках - Жив ли трейдинг? и Объявление об уходе. В общем, чтобы вернуться к трейдингу надо решить ряд описанных в топиках проблем, чем и занимаюсь — моделирую стратегии на Python в поисках приемлемого решения.
Поднял свои уже старые нереализованные модели стратегий на Python, загружаю в них различные биржевые инструменты, и смотрю, можно ли, выгодно ли, и имеет ли смысл с ними реально работать.
Итак, представляю вам первую нереализованную интрадей стратегию на Python — ее тест на 1-м фьючерсе Si-3.22 c 15.12.21 по 09.02.22 включительно.

по Х -номер сделки, по У — накопленная прибыль в пунктах инструмента. 1 п = 1 рубь.

( Читать дальше )

Спрашивал многих — на чем вы моделируете и отрабатываете стратегии? Ответы — Луа, С #, Delphi, C++, Java, php и пр.  Хорошие языки, спору нет. Но хороши они для релиза. И лишь немногие при моделировании стратегий работают с Python.
Чем хорош Python?.. Это простота изучения — с нуля можно начать за считанные дни. Это громадные библиотеки — математические, машинное обучения, преобразования, работа с векторами и сложной графикой. Это простота моделирования — слабать стратегию можно за вечер.
Да, когда придет время релиза, придется все это переписывать на другой язык, но библиотеки можно оставить из Python — они оч быстрые, написаны на С++. Интерфейсы ко многим языкам имеются.
Для проверки ваших рыночных гипотез и моделирования стратегий переходите на Python. Чем могу, помогу. Но не обучаю, для этого книги есть- ничего сложного. По книгам и среде посоветую, для начала.

PS. Так, для справки, если покопаетесь в инете, то увидите, что NASA уже почти все пишет и моделирует на Python, и уже потом критические участки кода переводит на С++.

Трейдинг скорее мертв чем жив. ©
Объясняю.
До 14 года я зарабатывал 30 п со сделки на МОЕХ, и это было 30 руб или 1 бакс. И это было хорошо.
До 21 года я зарабатывал 30 п со сделки, и это было 30 руб, но уже 0.5 бакса. И это было, в общем, уже не очень, но еще терпимо.
Сейчас я зарабатываю 30 п со сделки, и это по прежнему все те же 30 руб, но уже только 39 центов.
Еще немного и трейдинг потеряет всякий смысл.

PS кроме того, как очень правильно заметили в комментариях, сейчас и бакс уже не тот.
Стало быть, это уже даже не 39 центов, а сильно меньше, по сравнению с центами 2014 года, взятыми за начало отсчета.
Т.е., топик даже оптимистичней чем реальность.)

Когда-то давным-давно я был широко известен в узких кругах, и меня часто приглашали на всяческие конференции, семинары и прочие сборища, типа защит диссертаций и прочее. Хорошее время было, интересное.
И вот, однажды, пригласили меня на семинар в институт Стеклова. Обсуждались вопросы математического моделирования сложных систем. Докладчиком был некий д.ф.м.н. — доска, плакаты, обсуждения, потом кофе и обсуждение уже в узком кругу.
Вопрос ставился так. Имеется некая сложная система для изучения и прогнозирования поведения которой требуется построить мат модель. Какова может быть предельная точность такой модели?
Вопрос был актуален в связи с тем, что в институты стала поступать современная вычислительная техника с хорошим быстродействием и большим объемом памяти, что, казалось бы, позволяло существенно расширить и уточнить многие предыдущие модели, что было оч заманчиво. Однако, отчего-то, какого-либо ожидаемого существенного прогресса не последовало.
Одним из выводов доклада был следующий: начиная с какого-то порога, дальнейшее усложнение модели перестает давать прирост ее точности, а еще дальнейшее усложнение и уточнение приводит к потере устойчивости модели.

( Читать дальше )

Недавно написал топик Грааль для совсем ленивых. Он не снискал большой славы, т.к. аборигены не любят и не верят в наличие простых решений, а Грааль был прост до предела.
Суть Грааля состояла в следующем. Цитата:
Есть всем известный факт, что бумага (актив) с большей вероятностью сохраняет свое текущее состояние, чем изменяет его на противопроложное. Т.е., если бумага росла, то, скорее, и дальше будет расти. Если падала, то и дальше будет падать.
В этом легко убедиться просто глянув на абсолютно любой график — в основном актив либо растет, либо падает. Точки перелома на графике не так уж много места занимают.
Итак, смотрим на график, видим, актив растет(падает), стало быть, скорее всего, будет расти(падать) и в дальнейшем. Входим в соответствующую сделку, и ждем.
Если ошиблись, или актив пошел не в нашу сторону, закрываем сделку.
Повторяем процедуру сначала.

( Читать дальше )

Недавно, в очередной раз, потребовался мне фильтр 3-го порядка. Это такая штука, вида:
y(t) = a0*x(t) — b0*y(t-1) — b1*y(t-2)- b2*y(t-3).
Ничего особо сложного. Однако, эта штука, в зависимости от значений коэффициентов а и b, уже может выполнять практически бесконечное число различных функций, и использоваться во множестве устройств и алгоритмов совершенно разного назначения. Многие из таких функций и методики расчета коэффициентов для них уже описаны в литературе, другие — эт вы уж как-нибудь сами — вся необходимая теория тоже уже разработана и изложена. Книжка всего-то ~600 стр, потребная математика уровня полного 3-го курса соответствующих специальностей.
В книге описаны методики расчета как типовых, так и специфических пользовательских фильтров, и не слова не говорится, а куда же эти фильтры девать, где применять, как выбрать их параметры для конкретного применения, и куда ставить. Фильтры редко применяются сами по себе, и обычно являются лишь частью какой-либо системы. В общем, зачем вам все это нужно и нужно ли вообще — это уже ваши проблемы.

( Читать дальше )