Всем добрый вечер,

Давненько ничего я не писал. Потихонечку мой ютубчик набирает подписчиков, и большинство судя по всему индусы… так вот многие из них посмотрев видео про методы оптимизации стали спрашивать как же можно потестить другие идеи. Ну я немного подкрутил свой не самый оптимальный код, и родился у меня аж целый фреймворк, в котором очень легко тестить различного рода портфельные стратегии. 

Итак выглядит это все следующим образом:



Как основа это Backtrader (хороший питоновский движок для тестирования торговли, но в целом очень медленный при загрузке данных, да и есть там некоторые вещи в которых мне лениво разбираться).
Далее реализуем простенькую стратегию которая будет крутиться в бэктрейдере, но ее структура такова, что можно любые спецефические действия делать в привычной для каждого человека форме. Я там использую pandas dataframe.

Структура стратегии:

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Хочу устроить маленькую дискуссию/обсуждение.

1. Текущий опционный инструментарий предполагает истинность мартингальной гипотезы (независимость будущего от прошлого).Соответственно, классические стохастические дифуры Ито описывают эту модель и дают результат.
2. Приводимые мною ранее примеры показывают явную зависимость приращения цены актива от предыдущего приращения цены актива. Если мы не смотрим в прошлое более, чем на одно приращение, то это вполне себе марковский процесс (будущее зависит от настоящего, но не зависит от прошлого), так что классические дифуры Ито тоже могут давать результат. Кто-то пытался проверить этот случай?
3. Приводимые мною недавно примеры показывают явную зависимость приращений цены актива от целого ряда предыдущих приращений цен. Простой анализ показывает, что в таком раскладе мы уже не укладываемся в формализм классических дифуров Ито, но вынуждены прибегать к инструментарию стохастических интегральных уравнений.

Кто-то занимался подобными кейсами в несекретной части?

С уважением

Доброй ночи, коллеги!

Я, как вы знаете, периодически публикую посты, посвященные конкретному вопросу.
А именно — что приращения цен рыночного актива не образуют случайное блуждание, не образуют мартингал и т.д.
Так что и стандартная гипотеза (Башелье?) и стохастическое исчисление (МБШ etc.) — это как-то не в кассу.

Мне приводят в опровержение аргументы. Не хочу говорить, кто приводят, т.к. это умные и уважаемые люди. Но по теме пройдусь.

Итак.
Я привожу некие красивые, но абсолютно искусственные индикаторы.
Они неспособны приносить прибыль в-принципе, т.к. их доход на сделку меньше, чем спрэд по активу.
Но графики эквити получаются очень и очень красивые.
Что мне говорят мои критики:

1. Это MM bias

В переводе на русский — это сухой остаток, который мы получаем в части курсов после работы с данным кроссом от маркетмейкера. На это я аргументированно отвечаю, что если это так, то ММ всегда работает против рынка, а это опасная стратегия. На плоском рынке она всегда дает плюс, на динамичном — всегда минус. Страховка — это опцион. Но даже для daily рынок опционов — это такой жесткий OTC кастом, для таймфреймов, меньших, чем daily, я про аналогичные опционы даже не слышал.

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Экспресс-дискуссия с моими оппонентами не получилась.

Придется разобрать все по-порядку.

Итак: сначала Sergey Pavlov не смог закодировать простую формулу для эквити
Потом: то же самое не смог сделать Rostislav Kudryashov...

ПРОСЬБА К ОБОИМ

1. Сначала обозначьте период времени, на котором у вас все не клеится
2. Потом вышлите мне его параметры
3. Потом согласитесь с тем, что все работает (нужные данные я пришлю)

С уважением

Добрый вечер, коллеги!

Искренне благодарен Вам за критику моих предыдущих постов.

Если кто-то хочет меня покритиковать — есть простой способ.

1. Он выкладывает массив минутных данных в формате © — о другом вроде речи и не шло?
2. Он выкладывает свою версию equity на этих данных?

Если это так — готов подискутировать
Если есть нюансы — напоминаю, заявителю с 01.09.22 опять в школу...

С уважением

Доброй ночи, коллеги!

Признаюсь, в предыдущем посте я был весьма косноязычен, и только намекал на результаты, но не озвучивал их.

Попробую быть конкретнее — и стать ближе к народу.

Итак:

Мы хотим наилучшим образом прогнозировать будущее приращение цены актива.
(для маркетной задачи это равносильно быстрейшему росту эквити)

Пусть цена актива в момент t — это x(t), приращение цены — d(t)=x(t)-x(t-1), индикатор — id(t) (зависит от d(t-1), d(t-2), ...)

Попробуем найти простейший нестационарный линейный индикатор, зависящий от 2-х последних приращений цены.
(как и раньше, это означает, что торговая система покупает, когда id(t)>=0, и продает, когда id(t)<0)

В таком раскладе id(t)=A*d(t-1)+B*d(t-2)

Встанем на наивную точку зрения и потребуем, чтобы индикатор работал идеально на 2-х предыдущих барах.
Это означает, что:

d(t-1)=A*d(t-2)+B*d(t-3)
d(t-2)=A*d(t-3)+B*d(t-4)

Получилась СЛАУ из 2-х уравнений от 2-х неизвестных. Она практически всегда решается, за исключением случая, когда детерминант системы равен 0. Но у нас торговая система зависит не от точного значения прогноза приращения цены, а только от его знака, поэтому для нас решение существует всегда:

( Читать дальше )

Добрый день, коллеги!

Рубль крепнет, СВО идет, жизнь налаживается.

Настало время и о рынке поговорить.

Попробую немного рассказать о достигнутых мной результатах.

Как вам известно, многие годы я сосредоточен на исследовании реверсивных систем с линейным индикатором. В переводе на русский это означает, что торговая система всегда в сделке (либо покупает, либо продает), а сторона сделки определяется знаком индикатора. Так же я сообщал, что это не слишком сильное упрощение, т.к. 99% систем представляются в виде портфеля (возможно, бесконечного) реверсивных линейных систем.

Дополнительно — я исследую только те системы, которые работают на всех без исключения рынках. На отдельных рынках могут более успешно работать какие-то кастомные модели.

Все торговые системы такого сорта делятся на 2 класса
1. Стационарные (коэффициенты в линейной комбинации приращений цен не зависят от времени)
2. Нестационарные (коэффициенты пересчитываются на каждом баре)

( Читать дальше )

Цель исследования  — показать связь между капитализацией и ликвидностью на российском рынке через пересечение позиций в портфелях. Распространенная точка зрения, что рыночная капитализация хорошо отражает ликвидность. Например, в индексе ММВБ-Мосбиржи больший вес дается более дорогим компаниям. Этот пост является дополнением к исследованиям по факторным премиям, опубликованным ранее на SL: https://smart-lab.ru/blog/791938.php

В этой статье также будем проверять гипотезы через построение портфелей, но технические детали вынесены в блокнот с кодом в формате .ipynb. Состоит из кодовых блоков и комментариев. По нему можно полностью реплицировать исследование на своих данных. Выглядит так:


Ссылку размещу в конце текста.

 

Основные результаты

 

• В США 25% самых дорогих компаний почти полностью отражают ликвидность. Позиции в портфеле самых дорогих компаний совпадают с 25% наиболее активно торгуемыми бумагами на 90%. В России пересечение аналогичных портфелей всего 73%, т.е. у четверти бумаг есть рассинхронизация в ликвидность-стоимость. В отдельные периоды значение доходило до 50%.

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Давеча мой товарищ написал подробный пост про то, что на рынке все устроено просто.
Ну, типа, если простое решение не работает, то и сложное работать не будет.

Мой личный опыт показывает, что все обстоит в точности наоборот.

Попробую привести пример.

Как вам известно из моих постов, я потратил определенное время на исследование линейных индикаторов.

Это примерно следующее.
У нас есть курс актива: X(n), X(n-1),… n — это время
У нас есть приращение цены актива: d(n) = X(n)-X(n-1)
(напоминаю, мы используем только малые таймфреймы — от 1m и ниже)
У нас есть линейный индикатор: id(n)=a(1)*d(n)+a(2)*d(n-1)+...
У нас есть торговая система, которая покупает, когда id>0 и продает, когда id<0

Далее:
1. Довольно просто (но требует больших вычислительных мощностей) найти оптимальный стационарный линейный индикатор. Ну это такая штука, когда a(i) не зависят от времени, а эквити растет максимально быстро. Эта задача давно решена, могу поделиться результатом.

( Читать дальше )

MOEX Deal Rate Detector (MDRD) — скрипт для платформы Quik, позволяющий определить самые активные торговые инструменты в момент времени.

Введение:
Скальперскую торговлю на ММВБ (Московская межбанковская валютная биржа) можно сравнить с охотной. Рабочий процесс представляет собой мониторинг инструментов, поиск оснований и т.п. Для повышения удобства, трейдеры прибегают к покупке мониторов. На первый взгляд может показаться, что такое решение гарантирует превосходство, но это совсем не так. Гигантский поток информации может привести к быстрому утомлению и потере концентрации.

На этот счёт на помощь приходят программы (скрипты), чьи задачи заключаются в оптимизации решений некоторых задач, которые возникают у трейдера в процессе торговли.

Постановка проблемы:

( Читать дальше )