Визуализация пяти минут торговли Facebook в пятницу. Красиво получилось!



Экспорт данных из ActiveTick собственным приложением, загрузка в R — библиотека highfrequency. 

Изучая возможности языка R, наткнулся недавно на интересный сайт Quandl.com. Изначально увидел там возможность выгрузки данных по акциям, но приглядевшись, нашел там такое количество различных данных, что  голова реально идет кругом.  Никогда, особенно, не интересовался фундаментальными данными, однако, решил посмотреть, как можно с ними работать. 

Для примера я взял данные по производству, экспорту и импорту нефти от министерства энергетики США и данные цен фьючерсов на американскую нефть. 

Задача стояла в поиске зависимости этих параметров. 

Приведу несколько графиков, расчет коффициентов корреляции и код. 



( Читать дальше )

Я смотрю на посты людей которые теряют сейчас на нашем рынке и не понимаю, что заставляет держать позиции? 
Можете мне подсказать? Я вижу несколько вариантов держать позиции с плечом или торговать интрадей в лонг по РИ и в шорт по СИ:
— моя позиция слишком большая, чтобы избавиться от нее за пару месяцев;
— я долгосрочный инвестор, и такие мелочи для меня несущественны;
— я последователь Нассима Талеба и ловлю черного лебедя;
— я должен торговать постоянно, и моя контр-трендовая система говорит торговать в лонг;
— я патриот, я хочу поддержать российскую экономику;
— я набираю портфель именно сейчас, так как покупать на падении, неважно каком — моя стратегия.

Что-нибудь еще?
 

Вы доллары едите что-ли? Ну да, отдых подорожает, машины подорожают, всякие импортные продукты подорожают, долларовые кредиты подорожают, но в общем, для российского производителя, особенно экспортера, данные движения скорее несут позитивные изменения. Продукция становится более конкурентоспособной, издержки на рабочую силу снижаются. Да, пенсионеров жалко, но будем честными, что так, что так, им хреново. Или я в чем-то глобально ошибаюсь????

Сегодня немного не про трейдинг, хотя, бытует мнение, что хорошии игроки в покер часто становятся успешными трейдерами и наоборот.
 
Возможно этим постом ни для кого Америку я не открою, однако я начинаю открывать ее для себя. Я имею ввиду даже несколько Америку: язык R, статистику и теорию вероятностей и покер. Ожидая машину на станции с севшим через три часа Макбуком, что-то толкнуло меня загрузить PokerStars. Я сразу испытал странное ощущения, что я пытаюсь воспринимать игру с точки зрения вероятностей. А вчера я решил немного играться с этим всем. 

Первое, что мне пришло в голову — воспользоваться языком R. И Бинго! Я нашел отличную библиотеку оценки карт на руках. Точнее, это адаптированная под R версия библиотеки SpecialK. Прочитать про нее и скачать по ссылкам можно здесь.

И так, что мы имеем: Лимит холдэм. Две карты каждому игроку, потом три, потом еще два раза по одной.

( Читать дальше )

Некоторое время назад, озадачившись проблемой постоянно изменяющейся структурой рынка, я начал экспериментировать с обучающимыми системами. Задача, с одной стороны, достаточно нетривиальная, с другой стороны, не все так сложно. 

Пока я совершенно не готов перейти на изучение различных нейронных сетей и генетических алгоритмов, однако, статистическое обучение оказалось не таким сложным. 

Начал я с того, что написал специальный класс для Wealth-Lab, в который загружается различный набор параметров и результат в виде движдения цены от исходной точки. Следующим этапом стало создание алгоритма, находящего это самое ожидание из множества данных. Тут возможны различные варианты, и, наверное, это самый сложный момент, но пост не про это. 

Как пример, приведу эквити системы, на входе которой два параметра — величины двух последних движений зигзага, а ожиданием является следующее движение. Тест на акции NYSE:DO, на которой оно работает пристойно, хотя если добавить проскальзывание и комиссию, результат ухудшится значительно. Но пост, опять же, не про это.

( Читать дальше )

Несколько раз встречался с мнением, что на рынке можно стабильно зарабатывать только используя неэффективность. Об этом пишет Тимофей, об этом говорит Светлана Орловская. То есть, если ваша система работает, то это означает лишь одно, что рынок неэффективен и вам везет. 
На мой взгляд,  это не совсем так. К неэффективности я бы отнес ситуации, когда цена на один и тот же актив в один и тот же момент времени различается на разных площадках, и, наверное, все. 
Говорить о концепции справедливой цены, это примерно тоже самое, что говорить о мире во всем Мире и всеобщем равенстве. Все этого хотят, но никогда не получат. 
Цена в каждый момент времени зависит от психоэмоционального фона участников рынка и настройки алгоритмов торговых систем, от того, кто, когда и как выбросит заявку, от того кто и какими объемами эти заявки встречает и не более того. И если Вы зарабатываете, это значит лишь одно, то, что Вы лучше угадываете движения цен и грамотно отрабатываете входы и выходы. Например, если у Вас система, покупающая перепроданный рынок, какое-то время Вы зарабатываете, потом рынок меняется и Вы начинаете терять. Кто-то скажет, что во всем виновата эффективность. А если добавить алгоритм распознавания типа рынка в зависимости от предыдущих сделок и который изначально работает или не работает более продолжительной время, или вообще самообучается? Это будет говорить лишь об эффективности торговой стратегии, но не будет иметь никакого отношения к эффективности рынка. 

( Читать дальше )

Вчера Wealth-Lab Developer обновился до версии 6.6. Первое, что привлекло внимание — Walk-Forward Optimization. 

Зачем это нужно? Прежде всего это еще один инструмен оценки торговой стратегии. Если Вы видите большой разброс параметров, сильно различающиеся эквити и прочие отклонения — это значит, что что-то идет и будет идти не так. Потом, вы всегда можете проверить гипотезу изменяющегося рынка, готова ли Ваша стратегия успешно перестроиться, переоптимизироваться и быть достаточно устойчивой в будущем. 

Я встраивал самописное простое WFO в стратегию, и самым большим открытием для меня стал факт, что при достаточно небольшом разбросе параметров от оптимальных величин на всей истории, WFO может довольно сильно снизить просадку, при этом совсем немного убавив в совокупном эквити.

В общем, вещь интересная, но сильно увлекаться, на мой взгляд, не стоит. 

А так это выглядит:

Ссылка на эту книгу одна из наиболее часто встречающихся в интернете по теме алгоритмической торговли. Честно говоря, я так и не понял, кем и где работает автор, но, скорее всего, это один из индийских ученых-программмистов, приехавших на запад в поисках самореализации и финансового процветания.




Книга не содержит граалей, но вот структура торговых систем в ней расписана достаточно подробно. 

Посвящая достаточно много времени вопросам автоматизаци торговли, я так или иначе встречался с аспектами, изложенными в книге, однако книга все же помогает систематизировать и структурировать информацию.


Книга будет полезна тем, кто хочет заниматься работой в этой области, но не хочет проходить все кейсы сам. Так же, взглянув на алгоритмическую торговлю глазами сотрудников крупных фондов, начинаешь понимать, что роботы, которые продают или делают отечественные подмастерья, состояющии из аккуратно подогнанных под прошлые данные сигналов Buy и Sell не имеют никакого отношения к действительно серьезному инвестиционному бизнесу. 

Книги такого плана лично меня мотивируют двигаться дальше. Хочется изучать обработку речи, нейронные сети, сиситемы искуственного интеллекта, и остается только соблюсти тонкую грань между ремеслом и  искусством, которым, безусловно, является алгоритмическая торговля.

Впервые я прочитал про Хаима Бодека в книге Стюарта Паттерсона «Dark Pools», о которой я писал здесь. Очевидно, Бодек помогал Паттерсону писать эту книгу, переживая не самый легкий период своей жизни.
Паттерсон описывает Бодека, как лысого, одетого с иголочки панка. Бодек в юношестве играл в рок-группе, и теперь любил собственноручно править код робота, выискивая ошибки, одетый в белоснежную рубашку, черный галстук под орущуй на весь офис heavy metal.


Хаим Бодек работал в высокочастотном подразделении UBS, затем основал свой фонд Trading Machines LLC, в котором работали лучшие кванты, специалисты в области искусственного интеллекта, физики и криптографы, а так же один из программистов, стоявший вместе с Джошем Левайном у истоков ECN Island.  Фонд торговал акциями и фьючерсами, а позиции хеджировал опционами. Основой торговой системы была стратегия, построенная на программе компьютерного обучения (machine learning, не знаю, как перевести лучше) и предсказании цены с помощью обучаемого алгоритма.  Честно говоря, я не понял, насколько высокочастотной была торговля, но в определенный момент все начало рушиться из-за того, что ордера исполнялись на бирже неточно. 


( Читать дальше )