При торговле с помощью роботов в терминале QUIK рано или поздно встаёт вопрос об ограничении количества отправляемых в секунду транзакций, чтобы не начинались ошибки вида: «Превышен лимит отправки транзакций для данного логина».

Простой способ, когда вводятся ограничения на уровне каждого торгового робота, приводит к ситуациям, когда заявки отправляются медленно из-за этого ограничения, а свободная пропускная способность ещё есть. Для введения общего ограничения для всех роботов сразу нужно использовать какой-то общий ресурс. В качестве такого ресурса может выступать база данных, собственная dll или что-то ещё. Но чистый QLua не позволяет использовать базу данных без каких-либо внешних библиотек, а dll не всякий умеет писать. К счастью, существует реализация ограничителя на базе файловой системы с помощью чистого QLua.

Создаётся некая папка D:\throttle\, где работает ограничитель интенсивности. Во время работы QLua-скрипты формируют в этой папке столько файлов, сколько транзакций в секунду разрешено, например 10. При каждой попытке послать транзакцию скрипты, грубо говоря, конкурируют за эти файлы. Если ресурса хватило, то транзакция отправляется, если нет, то скрипт ждёт 10 мс и повторяет попытку заново.

( Читать дальше )

Всем привет.

Вот и закончился ЛЧИ, самое время подвести небольшие итоги и проанализировать поляну где ещё можно поднять деньжат, торгуя на Мосбирже.

Я писал недавно пост про золотую эру опционных бабочек и своей эквити подтвердил, что тема рабочая, деньги там имеются:



Стратегия проста как две копейки: продаем волу, когда она вырастает, остальное время лежим в гамаке и плюем в потолок.

Когда волу продали, но она пошла ещё выше, то на горизонте начинают появляться лоси, но потом ветер меняется и лоси разворачиваются в профит. В общем ничего особенного, простенько, но со вкусом.

Напомню, что всего было 4210 участников и с этой простой стратегией удалось попасть в 10% лучших, т.е. тех, кто заработал во время конкурса больше 15% к депо:



( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Любая креативная деятельность имеет побочный выход.
Так вот и у меня в моих рыночных изысканиях наметился побочный выхлоп, и я не понимаю, как его использовать.

Если вкратце — я могу очень хорошо прогнозировать направление движения цены актива на срок 1 нед., 1 мес., 3 мес. (это максимум, уже на горизонте 6-12 мес. прогноз начнет разваливаться). Очень хорошо означает, что это лучший из возможных прогнозов, основанных только на предыдущих ценах.
Сразу нюансы:
1. Я прогнозирую только знак будущего приращения цены. И (в некотором смысле) умею доказывать, что точный прогноз будущего значения цены (не только знак, но и величина) на традиционных торгуемых активах невозможен. Но это совсем другая история.
2. Речь идет о прогнозе, основанном только на предыдущих ценах. Вполне возможно, что если в число анализируемых параметров включить экономические показатели и/или новости, то можно добиться лучшего результата. Однако, качество работы современных фондов не показывает важность учета сторонней информации для прогнозирования цен.

( Читать дальше )

Добрый вечер уважаемые трейдеры. Статья ниже будет полезна для труалготрейдеров, которые самостоятельно пишут свои торговые программы.

Регулярно трейдеры, показывая эквити (например когда подводят итоги), выделяют на ней участки, не относящиеся к работе алгоритмов. «Вот тут я вывел, поэтому не обращайте внимание на это падение», «вот тут я довнёс...» и т.п. Бывает так, что алгоритм заходит не на весь объём и опять эквити выглядит искажённым или трейдер сам меняет объём алгорима.

Сталкиваясь с подобного рода проблемами, предлагается удивительно простое и эффективное решение. Для этого нужно эквити привести к объёму денежных средств используемых алгоритмом.

Другими словами: Эквити записывается на каждое изменение объёма денежных средств занятых алгоритмом. Обозначим эту последовательность Экв (i),

где Экв — запись прибыли, i — номер отсчёта.

Затем из эквити строится разность dЭкв(i).

( Читать дальше )

Картинки по мотивам поста.
Цитата:

Простая сезонка на рос рынок, покупка ртс во вторник, продажа в четверг. Мой первый бот был таков с пачкой фильтров. Так или иначе с этого можно начинать и изучение статистических особенностей рынка даст вам возможность первого шага и лучшего понимания рынка.

Сделаем бэктесты чуть шире. Первое число это день входа (вечером). Второе число — день выхода (утром).
Издержек нет. Изучаем только статистическое преимущество и есть ли оно. С издержками всё сильно плохо получается.
1-2:

1-3:


( Читать дальше )

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 )

Добрый вечер, коллеги!

На СЛ бытует озвученное уважаемыми людьми мнение, что главный первый шаг на пути алготрейдера к миллиарду — это прогноз знака будущего приращения цены торгуемого актива.
Я с этим утверждением не согласен, так что попробую аргументировать свою точку зрения.

Вернемся к моей любимой простейшей модели — линейный индикатор (знак линейной комбинации приращений цен) вкупе с маркетной моделью исполнения (финрез сделки равен цене продажи минус цена покупки). Если индикатор равен +1, то покупаем, если -1, то продаем. Ситуация с равным нулю индикатором весьма редка и легко обходится технически.

Почему рассматриваются линейные индикаторы? Тут есть несколько точек зрения
1. (моя) Так проще. Эквити любой ТС представима в виде эквити портфеля линейных систем, возможно, бесконечного
2. (уважаемого А. Г.) Приращения цен имеют нормальное распределение с (возможно) нестационарными матожиданиями, дисперсиями и корреляциями. Поскольку оптимальный прогноз будущего приращения цены — это, очевидно, условное математическое ожидание приращения цены по предыдущим приращениям цен, то в нормальном (гауссовском) случае это будет именно линейная комбинация приращений цен.

( Читать дальше )

Добрый вечер, коллеги!

Кто-нибудь из вас пробовал использовать в работе нетрадиционные статистики и оценки?

Ну типа оценки будущего приращения цены по минимаксному критерию?
Другие робастные оценки, слабо зависящие от формы распределения приращений цен?

Или МНК — это наше фсе?
Мы же «нормальные» трейдеры?!

С уважением

Написал скрипт на Python, который строит график с точкой минимальных выплат по выбранному фьючерсу. Скрипт основан на библиотеке QuikPy.

pastebin.com/FNNxSs52

Error: [31m The Parser function of type «linkTool» is not defined. Define your custom parser functions as: [34mhttps://github.com/pavittarx/editorjs-html#extend-for-custom-blocks [0m

Сам я не программист, поэтому на код не ругайтесь )))

Результат выдает в виде графика. Ждать нужно долго ))) Зато потом автообновляется каждые 20 секунд.

Было бы интересно в дальнейшем прогнать исторические значения через машинное обучение с прогнозом цены фьючерса, но не знаю с какой стороны к этому подступиться. Может кто может посоветовать хорошее )))

(окончание, начало здесь)

Обычно выделяют несколько типов изменения спотовой кривой: параллельный сдвиг, изменение наклона и изменение кривизны. Примеры таких трансформаций приведены на рисунке:

 

В частности, параллельный сдвиг происходит тогда,  когда спотовые ставки изменяются на одну и ту же величину. Если ставки по коротким облигациям вырастут сильнее, чем по длинным, говорят об уплощении (уменьшении наклона) КБД, и так далее. Понятно, что реальное  движение кривой представляет собой некоторую комбинацию всех указанных типов смещений. У инвесторов и аналитиков сложилась своеобразная  классификация этих типов: {bear/bull} {steepening/flattening};  positive/negative butterfly

Например, медвежье уплощение (bear flattening)  — движение спотовой кривой вверх с одновременным уменьшением наклона. Положительный баттерфляй (positive butterfly) связан с уменьшением кривизны временной структуры, т.е. она становится менее сгорбленной. Если при этом кривая сдвигается вверх, то короткие и длинные ставки растут быстрее, чем среднесрочные. При движении кривой вниз всё происходит с точностью наоборот: среднесрочные ставки снижаются сильнее. 

( Читать дальше )