Добрый день Уважаемые коллеги! В предыдущем посте (https://smart-lab.ru/blog/430424.php) на эту тему описал назначение этого сервиса, а также более подробно остановился на сервисе компании Финам.

В данном материале опишу другие виды автоследования, приведу результаты сравнительного теста и дам небольшую инструкцию: как использовать данный сервис с выгодой для вашего счета.



II. Есть ли Автоследование на подобие Comon у других брокеров, то есть локальная услуга реализованная внутри одной компании?

 Да есть. Похожий сервис реализован в компаниях:

— Риком-Траст (https://www.ricom.ru/services/autofollow/) и

— БКС-брокер (https://broker.ru/).

             В компании Риком-Траст на текущий момент подписчикам доступно 4 стратегии. Да, это несомненно меньше в плане выбора, однако с другой стороны сколько Вам необходимо стратегий, чтобы заработать и подключить на свой счет: многие довольствуются одной прибыльной и проверенной, другие диверсифицируют по рынкам подключая одну на фондовой секции, вторую на срочной, так что если сама стратегия вас устроит то этого достаточно.  Ну и конечно можно использовать счет открытый в данной компании для диверсификации портфеля, используя его параллельно скажем с тем же финамом, благо счета сейчас практически в любой компании можно открыть дистанционно через Госуслуги или упрощенно через СМЭВ (

( Читать дальше )

Всем привет.

Недавно столкнулся с проблемой неадекватных штрафов FORTS за якобы «ошибочные и неэффективные транзакции».
Каждый день в 19 часов с началом вечерней сессии в терминале QUIK вдруг появляется странная сумма 


хотя по марже день был положительным, и потом утром в начале дневной сессии эту сумму просто списывают со счета!

В отчете брокера это выглядит как отдельная строка «Сбор за транзакции» или просто «КОМИССИЯ биржи»,
но это дополнительная комиссия, которая добавляется к обычной за все сделки.

Если за день сделок на FORTS штук 200, и комиссия брокера и биржи ну пусть 200 рублей, то дополнительно с меня снимают еще и несколько тысяч рублей каждое утро при положительной марже!


На вопросы у брокеров — что это такое, мне ответили:

---------------
Это сборы биржи ФОРТС за неэффективные транзакции и за ошибочные транзакции. Они относятся ко всем транзакциям (в том числе поданным через Шлюз). Сборы предназначены для подавления роботов, если они генерируют большое количество заявок,

( Читать дальше )

Для того чтобы выйти на американский фондовый рынок, вам нужен посредник. Им может быть брокер, банк или страховая компания. Как профессиональные участники рынка они имеют право совершать сделки на бирже, действовать по вашему поручению и за ваш счет. За проводимые сделки они получают вознаграждение. Самые низкие комиссии — у брокера, поэтому оптимальнее всего работать через него.

При подготовке данного обзора я пообщалась с такими российскими и американскими брокерами, как АО «Финам», ООО ИК «Фридом Финанс», ООО «БКС», Just2Trade Online ltd., Interactive Brokers LLC. Все они дают доступ на NYSE и NASDAQ, но делают это на разных условиях. Я для себя их систематизировала так.

( Читать дальше )

Сегодня я посмотрел модель внутридневной волатильности, которая считается функцией  spotVol пакета highfrequency. 
Эта модель показывает отношение волатильности в каждый заданный момент времени к среднедневной волатильности.


Возьмем пятиминутные данные по акции CAT. Здесь представлены два графика, отражающие данные за два периода. По оси X показан индекс свечи внутри дня, по оси Y — отношение волатильности данной свечи к среднедневной волатильности. 




( Читать дальше )

… на примере eur/usd (котировки с 1999 года для дней, недель и месяцев; часы и пятиминутки — по 65000 баров).

Во-первых, автокорреляция волатильности значительно сильнее для диапазонов типа high-low, чем для диапазонов close-open. Это довольно просто объяснить: если диапазоны  high-low детерминированы <только> прошлой волатильностью, то положение цен close и open относительно друг-друга и цен high и low «более случайно». Поясню: наприм., мы имеем ряд примерно одинаково длинных свечей, что приводит к высокой АК волатильности типа high-low. Но некоторые из этих свечей вероятно будут иметь длинные тела (close-open) с короткими тенями, а некоторые — короткие тела с длинными тенями. В этом случае АК диапазонов (close-open) неизбежно будет слабее.

Во-вторых, отсутствует четкая зависимость  АК диапазонов close-open (1) от АК диапазонов  high-low (2). Так для пятиминуток АК 1-го типа в 2,3 раза меньше АК 2-го типа. А для месячных цен — в 7,8 раз. Это объяснить гораздо труднее.



( Читать дальше )

Попробуем сделать простейшую стратегию для долгосрочного инвестирования. В качестве рабочего будем использовать дневной таймфрейм. Вся суть стратегии будет заключаться в простейшей идеи, что падение рынка обычно связанно с более высокой волатильностью, чем в среднем. Соответсвенно, мы будем покупать, когда волатильность ниже среднего, и выходить из лонга когда она повышается. В качестве меры волатильности будем использовать размах бара High — Low. Остается вопрос лишь в том как измерить долгосрочное среднее волатильности. Можно использовать — среднее, то есть скользящую среднюю взятую за определенный период. Но так как мы имеем дело с распределением с тяжелыми хвостами, среднее будет плохой оценкой центра распределения. Поэтому будем использовать робастную оценку центра распределения — в нашем случаи это будет медиана, или более точно, скользящая медиана взятая с большим окном. Наши рассуждения достаточно напрямую транслируются в код на WealthLab:
 

using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Drawing;
using WealthLab;
using WealthLab.Indicators;

namespace WealthLab.Strategies
{
	public class MyStrategy : WealthScript
	{
		private StrategyParameter smaPeriod;
		public MyStrategy()
		{
			smaPeriod = CreateParameter("Range Sma Period", 1, 1, 50, 1);      
			
		}
		
		protected override void Execute()
		{
			DataSeries range = High - Low;
			DataSeries rangeSma = new WealthLab.Indicators.SMA(range, smaPeriod.ValueInt, "sma");
			DataSeries signal = rangeSma -  new WealthLab.Indicators.Median(range, 200, "median");
			
			for(int bar = 0; bar < Bars.Count; bar++)
			{				
				if (IsLastPositionActive)
				{
					//code your exit rules here
					if (signal[bar] > 0)
						SellAtMarket(bar + 1, LastPosition, "sell");
				}
				else
				{
					//code your entry rules here
					if (signal[bar] < 0)
						BuyAtMarket(bar + 1, "buy");
				}
			}
		}
	}
}

( Читать дальше )

Обещанное продолжение. Предыдущий пост из серии: http://smart-lab.ru/blog/43277.php 

В чем собственно смысл понятия авторегрессивности/автокорреляции/персистентности. Расмотрим простейший процесс в котором последующие приращения зависят от предыдущего. Обозначим приращение в момент времени t — X_t, в момент времени t + 1 — X_t+1. Соответственно мы хотим, чтобы приращение в момент времени t+1, каким то образом зависело от предыдущего t. Если выразить такую зависимость качественно, то у нас есть два варианта.

1) первый вариант, мы предполагаем что положительное приращение X_t должно увеличивать вероятность положительного приращения в следующий момент времени X_t+1, аналогично для  отрицательного. Проще говоря Х_t и X_t+1 положительно скоррелированны. Такая модель является «трендовой, персистентной», то есть покупая/продавая то что растет/падает мы смещаем вероятность выигрыша в свою сторону.

2)  второй вариант, мы предполагаем что положительные приращения X_t должны увеличивать вероятность отрицательных в момент времени X_t+1, а отрицательные приращения — положительных. То есть X_t и X_t+1 отрицательно скоррелированны. Такая моделья является «контр трендовой, анти-персистентной», то есть продавая то что выросло и покупаю то что упало, мы получаем статистическое преимущество. 

( Читать дальше )

Попросили объяснить что такое персистентность без специальных терминов и как она связана с трендовостью рынка. Совсем, без терминов вряд ли получится, но если их минимизировать, достаточно понятия — плотности вероятности. 

Что такое плотность вероятности? Это функция интеграл интервала которой, дает нам вероятность попадания в этот интервал. Или в простейшем случаи, если мы рассматриваем ее эмпирическую оценку в виде гистограммы распределения это будет просто частота попадания в набор фиксированных интервалов. 
Для примера рассмотрим гистограмму нормального распределения.

 

Собственно что мы видим — разбиение на набор фиксированных интервалов, затем подсчет попадания каждого значения в тот или иной интервал, который дает частоту. Если мы хотим посчитать частоту попадания в бОльший интервал например от 0 до 2, то нам необходимо сложить(проинтегрировать) частоту попадания во все маленькие интервалы внутри этого отрезка [0, 2]. Таким образом плотность вероятности дает возможность, зная интервал, получить вероятность попадания в него. Или если рассматривать на более «интуитивном» уровне — показывает какие значения выпадают более часто, а какие менее. В приведенном примере, наиболее часто выпадают значения вокруг нуля распределения и затем оно постепенно спадает. 

( Читать дальше )