Избранное трейдера Falcone
Не путать с работорговлей :). Как автор блога об алгоритмической торговле, считаю нужным выкладывать эквити моих роботов, которые запущены на бирже в настоящее время. В заглавии поста результаты за март, в процентах от капитала на начало месяца. В боевых торгах алгоритмы принимают участие с 10 марта.
Немного расскажу об используемых роботах. Общая архитектура этих программ основана на структуре robot_uralpro, но значительно усовершенствована в плане гибкости, что позволяет добавлять любой новый алгоритм без перестройки основного скелета робота, вплоть до опционных стратегий. Новый робот торгует валютным фьючерсом Si, но применяются некоторые элементы старого алгоритма robot_uralpro. Всего реализовано 3 стратегии на данный момент, в торгах принимают участие пока только две, третья не набрала достаточного количества статистики, так как медленнее остальных, поэтому только тестируется. Сделана диверсификация по параметрам для каждого алгоритма на 10 разных наборов, следовательно, торгуют одновременно как бы 20 роботов. Стратегии основаны на наблюдениях, сделанных при тестировании математических моделей, никаких ценовых паттернов не используется. Роботы подключены к бирже через Plaza2, колокейшена нет, выбран обычный хостинг с минимальным пингом до плазовских IP. На данный момент он равен 3 мс. Средний раундтрип заявок составляет около 10 мс. Эквити за один день — 23.03.2015 — на графике ниже. Выбрал, конечно, один из лучших:)
Нашел Грааль, а именно, торговлю Активными акциями (Stocks in Play), анализ нескольких десятков сделок в два мегаотчетных дня показал наличие подавляющего большинства положительных сделок. Осталось перевести этот результат на реальную торговлю.
Два отчетных дня были невообразимо насыщены — каждый день в вочлисте около 120 акций, из них несколько десятков с предыдущих торговых дней. Результаты торговли в эти дни подтолкнули меня написать о ПРЕИМУЩЕСТВАХ торговли Активными Акциями (Stocks in Play) и выборе таких акций.
В чт проводил сделки «на бумаге» — отмечал входы в thinkorswim. После анализа получилось 77% положительных — напишу пост об этом позже.
Удивившись такому результату, решил проверить свои торговые правила в пт — совершал сделки в демо Авроре, входил по 30 акций. Привожу анализ.
Ученые исследовали более 1800 различных политических начинаний и исследований в период с 1982 по 2002 года, разбив ответы по группам в зависимости от уровня доходов респондентов. Их анализа они сделали вывод, что курс, которым движется страна, задают богатые и влиятельные американцы, не взирая, а подчас и вопреки воле большинства. «Американцам доступны многие преимущества демократического устройства, как то регулярные выборы, свобода слова… Однако, на наш взгляд, если процесс выработки политики находится под контролем узкого круга влиятельных бизнесменов, то претензии Америки на демократическое устройство общества находятся под угрозой», — заключают они.
Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана.
Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами.