qlewer, лонг в конце дня если выросло. с овернайтом. описано в блоге market-sci примерно 8 лет назад применительно к американскому рынку. работает для большинства акций ммвб и фьючерсов на них. 
трендовые инструменты типа доллара (когда он трендовый) торгуются простым пробоем канала, известным лет 50. 
моментум-стратегии описаны много где. типа если последние полгода акция или етф растет то и еще год будет расти. это легко масштабируется на интрадей. например для акций сбербанка — упрощенно если рос до обеда то и после должен. 

отдельный класс это паттерновые стратегии — картинка и реакция на нее. тут тоже много чего описано, и много чего уже удалено авторами по разным причинам.

VladMih, у меня фрактал (это не по Б.Вильямсу, это больше из фрактальной геометрии) — особые рамки рыночного движения (от экстремума к противоположному экстремуму), расходящиеся в его начале и сходящиеся в конце.
Синоним — странный аттрактор (из теории хаоса), как предел хаотического движения.

Все так. Согласен с автором. В плотную занимался построением роботов с применением нейронных сетей и SVM, но грамотный отбор некоррелируемых предикторов для построения рабочей модели оказывается сложной задачей, с точки зрения получаемого в итоге результата (когда мы боремся с оверфиттингом с помощью k-fold кросвалидации). Поэтому сейчас остановился на адаптивной системе базирующейся на генетических алгоритмах, включающей различные торговые стратегии на всех доступных таймфреймах.

Конечно, все подгонка. Просто кто умеет программировать и понимает механику стохастических процессов подгоняет за 5 мин в компе, а кто не умеет — годами на реальных торгах. Другой альтернативы нет

Любая алготорговля — «подгонка», это так, но в этом нет ничего плохого. Плохо — переоптимизировать систему, когда слишком много явных и неявных параметров очень чувствительных к их изменению.

Выдержал паузу (временнОй фильтр) — это не нужно всем.

Естественно-научный подход — безусловно. В рынке многое имеет естественное, рациональное и даже научное объяснение — никакой мистики, никаких куклов или теорий заговоров. Но эти объяснения лежат за пределами чистой математики, математика — всего лишь инструмент, позволяющий оформить то, что вы увидели в «механике» рынка (и не всякая математика здесь годится, а автономно математика в рынке весьма ограничена). Следствием является некоторое количество базовых алгоритмов, отражающих разные нелинейные свойства рынка. Трейдер-исследователь может их найти. 
Над этими алгоритмами возникает надстройка новых алгоритмов — стратегий. Трейдеру-алгоритмисту точно есть где поработать.

А ключевым моментом в понимании «механики» рынка является осознание и признание фрактальной природы рынка (даже конкретно — фрактальной структуры) и того факта, что рыночные движения, создающие эту структуру, конечны, что они могут без какой-либо инерции изменять свое направление.

После этого автоматически отпадают: матстатистика, временные ряды (как класс), регрессии, нормальное распределение, стандартные отклонения, МАшки и все, что на них строится, фрактальная размерность и многое, многое другое. С этого момента можно начинать нормальное исследование рынка. 

Можно быстро выйти на такие закономерности рынка, которые дают бесспорное статистическое преимущество. Вот простейший пример.

Я оставляю за рынком право быть непредсказуемым (в общем случае), но поведение цены относительно некоторых кривых (алгоритмы, все алгоритмы) вполне наглядно. Даже при том, что я не знаю, где будут проходить эти кривые на следующей свечке или тике.  

Igr, все исследования в R. Роботов на си и луа.

Декомпозиция-реконструкция по какой системе функций? Фурье, вейвлеты, Хаара или что-то другое

MadQuant, так пробовали. В лоб не катит. Нужны триггеры для включения/выключения этого хеджа. По сути, нужно научиться предсказывать взрывы волы и её провалы. Но если научиться, то и без хэджа все будет шикарно.

MS, 

«А утилитарно математика к рынку вполне применима, вопрос в выборе подходящей модели, которой до сих пор никому не удалось.»

вполне применима — согласен, причем, по моему опыту, не особо мощная, практически школьного уровня (может, только функциональный оператор немного выходит за рамки, да основные концепции фрактальной геометрии и теории хаоса, но их достаточно в популярном изложении). А вот аксиоматика у меня — очень сильная, пожалуй, фрактальность — самое простое звено. Естественно, только одной математики — мало. Рынок — сложное междисциплинарное образование, вполне соответствует современному направлению — синергетике. Основные идеи для аксиоматики взяты из экономики, но и другим дисциплинам повезло, например, мощная и многозначная идея гистерезиса в физике проработана существенно лучше, чем в экономике. 
Модель получилась неплохая. 
За полтора года наблюдения за SL заметил только три поста, которые мог бы условно связать со своей аксиоматикой (с неафишируемой частью), но авторы не смогли или не стали их развивать.
Точно знаю, что некоторыми аксиомами пользуются крупные игроки, но держат их в тайне.

whattheheck,

Совершенно не понимаю, что можно читать на трехлетнем курсе «матлогика». Да за это время при наличии базы в виде матанализа можно глубоко изучить и теорию вероятностей и дифференциальные уравнения и теории информации и теорию графов с прочей комбинаторикой. Пустая трата времени какая-то получается.

А. Г., И все же еще два слова про стационаризацию. Во многих статьях делают что-то вроде(далее идет код на R с пояснениями):

vdiff < — as.vector(diff(GSPC[,4], 2)) // берем некоторые цены и преобразовываем ряд во вторые разности(а можно взятьразности логарифмов цен, например)

Получаем, что-то вроде:

www.ljplus.ru/img4/g/a/gabaidulin/diff2.png

Далее можно попробовать применить тест Дики Фуллера для того, чтобы определить является ли полученный ряд стационарным:

adf.test(vdiff, k=0)
Dickey-Fuller = -13.5283, Lag order = 0, p-value = 0.01

Вроде бы тест указывает на то, что и так видно на картинке, а именно, что ряд стационарен.
Но в правильной интерпретации теста я не уверен(дело для меня сравнительно новое и многого я еще не понимаю).