Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, составляющих мозг животных.


Искусственная нейронная сеть позволяет моделировать некую нелинейную функцию с входными и выходными данными.


( Читать дальше )

Это продолжение статьи, о том как определить качество точки входа, которую я писал здесь:

https://smart-lab.ru/blog/542337.php




Ещё раз задумаемся, как можно оценить даёт ли точка входа какое-то преимущество при её использовании или нет. Для этого можно применить следующий тест.

Предположим, что мы входим в определённой точке ценового графика в длинную или короткую позицию и выставляем стоп-заявку и заявку тейк-профит равноудалённо от точки входа, как показано на рисунке ниже.

( Читать дальше )

От более стратегического видения рынка, который я описывал, например, в статьях:

https://smart-lab.ru/blog/534372.php

https://smart-lab.ru/blog/535384.php

https://smart-lab.ru/blog/536789.php


предлагаю перейти к тактическому и задумаемся, как оценить качество того или иного алгоритма входа в позицию по некоторому инструменту. 




Одним из таких подходов является MFE/MAE анализ. Что это такое? Рассмотрим рисунок ниже.

( Читать дальше )

В дополнение к моей предыдущей статье https://smart-lab.ru/blog/535384.php я решил проверить, существует ли какая-нибудь закономерность между числом (от 0 до 9), на которое заканчивается год и типом рынка (бычий, медвежий или боковой). 

Я скачал данные по индексу S&P 500 за последние 147 лет – с 1872 года. Так выглядит график S&P 500 за этот период: 


Далее, используя график индекса S&P 500 и Excel, я сделал пометки о том, какой из прошлых годов был бычьим, медвежьим или боковым: 



( Читать дальше )

В данной статье мы рассмотрим некоторые статистики по торговому инструменту. Использование этих статистик позволит нам получить общее представление об инструменте, с которым мы будем работать.

Для примера, я скачал дневные данные открытий, закрытий, максимумов и минимумов фьючерса Brent биржи ICE за последние 30 лет. Так выглядит график цен закрытия для этого инструмента:


Посчитаем некоторые статистики для Brent: 

Процент растущих дней: 50.01%.
Средний возврат дня: 0.023%

Фактически это означает, что использовать инструмент Brent для долгосрочного инвестирования не очень хорошая идея. Так как средний возврат дня близок нулю, а процент растущих дней от общего количества фактически совпадает с процентом падающих дней.

Далее рассмотрим следующие статистики: 

Процент растущих дней, если предыдущий 1 день падал: 40.71%
Процент растущих дней, если предыдущий 1 день рос: 59.72%

( Читать дальше )

В данной статье мы рассмотрим, как и по каким критериям отбирать инструменты для торговли на бирже. В качестве примера я буду рассматривать рынки фьючерсов бирж CME Group.  

Я скачал дневные исторические данные для следующих инструментов:

— S&P 500 E-mini (ES) – мини контракт на индекс S&P 500
— Мазут (Fuel Oil)
— EUR/USD
— GBP/USD
— Золото (Gold)
— Brent – сырая нефть Brent Last Day Financial Futures Contract 
— Light – сырая нефть марки Light 
— Natural Gas — природный газ
— Бензин (Petrol)
— Платина (Platinum)
— Серебро (Silver)
— USD/JPY
— Пшеница (Wheat)

Каждый из этих инструментов имеет спецификацию. Её можно посмотреть на официальном сайте биржи CME. Например, для S&P 500 E-mini (ES) спецификация выглядит следующим образом: https://www.cmegroup.com/trading/equity-index/us-index/e-mini-sandp500_quotes_globex.html

About E-mini S&P 500

An electronically traded futures contract one fifth the size of standard S&P futures, E-mini S&P 500 futures and options are based on the underlying Standard & Poor’s 500 stock index. Made up of 500 individual stocks representing the market capitalizations of large companies, the S&P 500 Index is a leading indicator of large-cap U.S. equities.

( Читать дальше )