Продолжение.
Начало — здесь: https://smart-lab.ru/blog/668918.php

М-да…
От нечего делать, посмотрел на гистограмму интервалов времени между котировками OPEN 6-секундных баров S6 для пары GBPAUD за ноябрь 2020 г.
Выглядит она вот так:

Конечно, это не классическое распределение Эрланга с целым k, а какое-то гамма-распределение… Но, все равно интересно.

А ищем-то мы что?
Какие-нибудь закономерности на фазовой плоскости XY.
Мы должны узреть какие-либо отличия рыночного процесса от случайного и начать безудержно стричь наличные, пока не поздно.
Как говорит мой авторитетный друг — «надо срочно начинать ломать хребет Форексу». И ведь что-то в его словах есть! Да-да… Благая цель. 

Так вот, конечно, зависимость текущего приращения от предыдущего на рынке очень красива:


( Читать дальше )

Как определяется цена экспирации опционов ?
Где почитать? Где регламент найти ?
На сайте Moex искал, но не нашел ни одной буквы.
Тем более с их новым дизайном сайта даже ЛЧИ не смог найти.

Вот картинка по SiH1 на 18:45.
Последняя свеча Close = 74.498.

Экспирация прошла по 74500.

Может, конечно, это правильно, но как узнать алгоритм расчета.

Вот картинка. Мне налили фучей неожиданно. Сурпрайз, так сказать.
Хоорошо, что вовремя заметил. Закрыл эту неожиданность.
А если бы я в это время пил «Боржоми»? ...


Всех поздравляю с Рождеством.

Update: 07.01.21 17:09

Уважаемые друзья, большое спасибо за многочисленные ответы и комментарии и искренне верю, что все Вы хотели мне помочь.
Но правильные ответы мне дали всего лишь два человека:

smart-lab.ru/profile/Aphelion/
smart-lab.ru/profile/rakovina_borscha/

А теперь Внимание Правильный ответ:

Начиная с момента M

( Читать дальше )

Читаю дальше книгу Ларри Вильямса и дошёл до следующей торговой идеи:

Рисунок 4.5 показывает результаты ежедневной покупки и продажи фьючерса на бонды по цене открытия дня на расстоянии 100 процентов величины диапазона предыдущего дня выше цены открытия для длинной позиции и 100 процентов величины диапазона предыдущего дня ниже цены открытия для короткой позиции. Защитный стоп-ордер выставляется на уровне 1500$ или 50-процентной величины диапазона предыдущего дня, вычитаемой из точки нашего входа. В то же самое время, для выхода применяется техника катапультирования (bailout) или первое после входа открытие позиции с плюсом. (стр. 185)

Сформулирую кратко ещё раз.

Покупки. Дожидаемся открытия дня. Откладываем вверх диапазон предыдущего дня и входим на этом уровне. Если в этот день нет такой цены, то не входим и завтра считаем заново. Выход по следующему открытию выше точки входа. Стоп на уровне точки входа минус половина диапазона предыдущего дня.

Продажи наоборот. Дожидаемся открытия дня. Откладываем вниз диапазон предыдущего дня и входим на этом уровне. Если в этот день нет такой цены, то не входим и завтра считаем заново. Выход по следующему открытию ниже точки входа. Стоп на уровне точки входа плюс половина диапазона предыдущего дня.

( Читать дальше )

   Год уже заканчивается и пора подводить некоторые итоги. Начну свою ежегодную серию итогов со своего хобби – программирование в области финансовых рынков. Увлёкся этим делом в конце 2005-го года. Тогда начал осваивать MQL4 в MetaTrader 4, но, через пару лет, поняв кухню ДЦ, перешёл в QUIK на реальную биржу. Тогда же, начал монетизировать своё хобби. Моя история прошлых лет, если кому интересно.

   В статье будет, возможно, много не интересного не посвящённым в программирование, поэтому можете смело прокрутить в «Выводы».

Итоги.

   В начале года не было желания что-то программировать. Часто собирался с друзьями. Мой робот в январе ушёл в минус 2% по всему счёту. Робот был настроен только в продажу рынка на деривативах, хеджируя основной портфель акций. В общем-то, это моя основная идея последних двух лет. Звёздный час робота настал в конце февраля. Как раз, когда я уехал из города, робот исправно накапливал продажи на летящем вниз рынке. Тогда я в очередной раз убедился в необходимости автоматизации. На мартовской экспирации часть средств удалось удачно перекинуть в подешевевшие акции.

( Читать дальше )

Был у меня топик  "Классификация сделок в торговых системах" — в общем, не зашел. Но некоторые плюсанули, вот, для некоторых и напишу пример конкретного применения. Рекомендую прочитать предыдущий, иначе можете не понять этот топик.
К счастью, у меня оказался рояль в кустах — вялотекущий проект системы прогнозирования котировок, вычисляющей прогноз изменения цены на интервале Т по значению и состоянию цены в момент t — dС(t+Т). Ну, и общая формула прогнозирующей системы:
                              dC(t+T) = C(t+T) — C(t),
где C(t) — цена в момент t.
График теста системы я показывал в комментариях к предыдущему топику вот он:


По Х (Predict)  — прогноз изменение цены, по У (Real) — реальное изменение цены через время Т. Не обращайте внимание на значения осей, это не сами изменения цены, это нормированные к диапазону системы значения изменений цен.

( Читать дальше )

Я в принципе не занимаюсь оптимизицией, как она обычно понимается, т.е. подбором параметров для получения высокой доходности. Я занимаюсь настройкой системы. Это, прежде всего, определение и уточнение границ области(ей), в которой производятся сделки и выход из них.
Для этого строятся всяческие графики, диаграммы и прочее, где отображаются сами сделки и их параметры.
Сделки разделяются на следующие классы:
1. системно правильные прибыльные
2. системно правильные убыточные
3. случайно прибыльные
4. случайно убыточные.
Сделки 1 и 2 производятся в рамках правил системы, и не требуют корректировки.
Сделки 3 и 4 производятся вне границ области, определенной системой, что требует уточнения логики системы с целью исключения этих сделок даже несмотря на их прибыльность.
Может также оказаться, что необходимо скорректировать область определения системы, и часть сделок 3 и 4 в последующем перекочуют в классификации в сделки 1 и 2.
Сделки классов 3 и 4 не всегда можно полностью исключить из системы, т.к. область определения может иметь достаточно сложную конфигурацию, и ее ограничение требует сложной логики. С этим, возможно, придется смирится.
Благодаря таким настройкам прибыль системы в итоге может даже уменьшится по сравнению с исходной, до настройки. Но мы тем самым почти гарантируем, что при следующих тестах, на других отрезках истории, и, в дальнейшем, на реале, прибыль останется стабильной.

Не прекращаются дебаты о том, прогнозируемы ли цены на биржевые активы или же нет. Сторонники первого подхода уповают на какой-либо анализ (фундаментальный, технический или какой-то иной) в своих расчетах и оценках будущих перспектив цен. Другая группа участников уверена, что рынки являются достаточно эффективными и никакие методы анализа и прогнозирования не позволят на длительной дистанции получать доходность выше среднерыночной, поскольку ценообразование биржевых активов основано на двустороннем непрерывном аукционе, а множество участников с разными целями и капиталами создают высокую неопределенность будущих цен.

Присмотримся повнимательнее к гипотезе эффективного рынка.

Гипотеза эффективного рынка (ГЭР) — гипотеза, согласно которой вся существующая информация немедленно и в полной мере отражается на рыночной стоимости ценных бумаг.

Звучит красиво. В основу гипотезы легли теоретические изыскания, проводимые еще в начале XX века. Французский экономист Луи де Башелье в своей диссертации 1900 года изложил ряд соображений, касающихся природы ценообразования курсов облигаций, обращающихся на Парижской фондовой бирже. Окончательная формулировка ГЭР была дана американским экономистом Юджином Фама в 1965 г. По мнению Фамы, рынок обладает эффективностью, если он «быстро адаптируется к новой информации». Хотя за несколько лет до этого экономист Джон Мут предложил концепцию рациональных ожиданий и рациональной реакции на рыночную информацию, которая произвела революцию в моделировании ожиданий.

( Читать дальше )

Каждый год выходят десятки новых трудов на тему инвестиций и лишь единицы станут по-настоящему классическими.

На этой неделе мы хотели бы рассказать вам об одной из самых старых и влиятельных работ по инвестициям, а именно «Common Stocks and Uncommon Profit» от Филипа Фишера. На русском переведена как «Обыкновенные акции и необыкновенные доходы».
Эта книга является настоящей классикой мира инвестирования. Первая редакция вышла ещё в 1958 году и значительно повлияла на многих великих инвесторов. Уоррен Баффет не раз повторял, что Фишер был одним из его наставников и его личный стиль инвестирования – 85% Бенджамин Грехем и 15% Филип Фишер.

( Читать дальше )

В этом посте я расскажу вам о том, зачем на самом деле Тимофею смартлаб.
Всё дело в этом:

































Попробуем по индексу оптимизма смартлаба торговать индексом полной доходности мосбиржи MCFTR.

Когда на рынках льется кровь, надо покупать, а продавать, когда чистильщик обуви встал в лонг.
Смартлабовский индекс оптимизма поможет нам численно это определить. Данные MCFTR мы будем использовать лишь для торговли.

Что еще? У нас будет параметр. На какое кол-во дней в прошлом заглядывать? Т.е. тут у нас будет множество вариантов
и подгонка. Мы поступим просто. Будем торговать все варианты в диапазоне от 10 до 100 дней. Получим в итоге вот что:

( Читать дальше )

Один из самых верных способов научиться чему либо — посмотреть как это сделали другие. К счастью для нас многие великие инвесторы предоставляют свой опыт в книгах.

Первой мы хотели бы рассказать о классике, а именно «One Up On Wall Street», также известная как «Метод Питера Линча: Стратегия и тактика индивидуального инвестора»  Книга является сборников советов и интересных историй из опыта Питера во время его работы в Fidelity.

( Читать дальше )