Мы выражаем благодарность команде TSLab.pro и лично Андрею Артышко, за отличный торговый терминал с возможностью тестирования и оптимизации торговых стратегий!

Мы разработали Конструктор стратегий, в котором изменением настроек будем тестировать одну из классических торговых стратегий. Рассмотрим влияние математических и статистических моделей на доходность этой стратегии.




Исходные данные
Для примера мы возьмем:
— Котировки на фьючерс РТС (RIZ1);
— Таймфрейм 1М;
— Классическую трендследящую торговую стратегию пересечения скользящих средних. Если быстрая скользящая пересекает медленную снизу вверх, то открываем лонг. В обратном случае, открываем шорт.
— Тейк-профит и стоп-лосс возьмем, например, по 1%. (Сейчас не принципиально 2, 3, 5 или 10 процентов брать. Переоптимизация нам не нужна. Главное, чтобы соотношения тейка и стопа были 1 к 1, без вероятностного перевеса исполнений выходов в одну из сторон.);

( Читать дальше )

Первая часть smart-lab.ru/blog/744930.php многим понравилась, поэтому решил написать вторую, где соберу вообще все хитрости и настройки, которые вспомню.

1. Копирование строк из одной таблицы в другую простым перетаскиванием (к примеру, на строчке «газпром» зажать ЛКМ и потащить во вторую таблицу)
   
2. Удаление строк и столбцов (на строчке «газпром» зажать ЛКМ и потащить за пределы таблицы. Чтобы удалить столбец зажать ЛКМ в заголовке потащить за пределы таблицы.
   

( Читать дальше )

                                                                                                                    условия конкурса                                                                                                          
 Ниже дам одну их моих стратегий по которой торгую несколько лет. Она вполне рабочая и полностью формализована.  

Рынок: Срочный на ММВБ.

Инструменты: фьючерсы на медь (Co), алюминий(ALMN), никель(NL), цинк(Zn).

На ком зарабатываем: Фьючерсы на металлы достаточно трендовые инструменты, основные игроки тут производители, покупатели метала, горнорудные компании. И когда они входят(выходят)в рынок то создают достаточно мощные движения, это и используем.

( Читать дальше )

Здесь я очень кратко расскажу о секретах торгового терминала, которые мне очень полезны.

Вот топ незаменимых настроек для торговли в Quik:

1. Для наглядности использую цветовые настройки таблиц (в заголовке нажать ПКМ и выбрать форматирование)
2. Отображение на графике уровней позиции, заявок, стоп-заявок на покупку и продажу, а также сделок. Заявки можно вводить прям на графике и легко менять цену просто двигая уровень мышью вверх или вниз.

( Читать дальше )

Для меня, как новичка, было открытием некоторой закономерности, не знаю — является ли это тайной. Но все по порядку. Речь пойдет о дивидендах и времени покупки и продажи акций.
investmint.ru/
1) Посмотрев на дивиденды  по акциям российских и иностранных компаний можно прийти к выводу, что на российском рынке дивиденды выплачиваются раз в году ( основном, точно не знаю, у американских акций поквартально), дивиденды многих российских акций выше.
2) Нет необходимости все время держать акции, чтобы получить дивиденды, достаточно знать время отсечки (раз в году для российских акций) и решать когда покупать и продавать, чтобы получить дивиденды. Пример: дивиденды Мордовэнергосбыт: чтобы получить дивиденды в размере 4,79%- последняя дата покупки 2 декабря. А 3 декабря можно уже продавать акцию. 6 декабря закрытие реестра, а 20 декабря выдача дивидендов.
3)и тут самое интересное: но после  последнего дня покупки, на следующий день, как правило бывает гэп вниз, так как многие решат сразу продать акции    и Ваши проценты по дивидендам съест этот гэп (может частично).

( Читать дальше )

Длинная историческая волатильность по-быстрому Использовать на часовом ТФ или выше (до дневки). Периоды указываются кратно барам. В моем примере 17 на часовике — это 17 часов, одна торговая сессия, суточное окно.

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/

//@version=4

study("Historical Volatility")

// Настройки окон
HVPeriod1 = input(17, minval=1, title="Окно 1")
HVPeriod2 = input(34, minval=1, title="Окно 2")
HVPeriod3 = input(51, minval=1, title="Окно 3")
HVPeriod4 = input(85, minval=1, title="Окно 4")

// Настройка периода для сглаживания
EMAPeriod = input(17, minval=2, title="Период сглаживания")

// Собственно индикатор

// мультипликатор, для нормирования к году
mul = 252 * 1210 / timeframe.multiplier
//приращение за бар
ch = log(close) - log(close[1]) 

// Историческая волатильность в окнах
HV1 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod1) * mul / HVPeriod1) * 100, EMAPeriod)
HV2 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod2) * mul / HVPeriod2) * 100, EMAPeriod)
HV3 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod3) * mul / HVPeriod3) * 100, EMAPeriod)
HV4 = ema(sqrt(sum(ch * ch, HVPeriod4) * mul / HVPeriod4) * 100, EMAPeriod)

// Рисуем красивое
plot(HV1, color=#cccccc)
plot(HV2, color=#ffcccc)
plot(HV3, color=#ff9999)
plot(HV4, color=#ff0000)

Чтобы использовать, копируем, в TradingView открываем Редактор Pine, создаем там новый индикатор (Открыть -> Новый индикатор), удаляем все что там в скрипте по умолчанию и вставляем этот код. Жмем Сохранить. Дальше скрипт будет доступен в выпадающем списке над графиком под кнопкой Индикаторы во вкладке Мои скрипты. Модно, быстро и удобно )

Держим опционный строй даже когда на море качка!

Доходности системы 200% на моментуме за 12 последних месяцев выглядят так:



Описание системы:

Добавляем на график индюк Моментум с периодом 18 и расчетом цены Median.
Отрисовку индюка делаем не линией, а точками.
Если не в позе, то встаем в лонг на открытии свечи, когда три точки моментума выстроились вверх.
Если не в позе, то встаем в шорт на открытии свечи, когда три точки моментума выстроились вниз.
Ставим симметричный тейк/стоп =  1%/1% от цены открытия позы.
Сидим на попе ровно до сработки тейка или стопа.
Потом опять смотрим на точки моментума и встаем позу по направлению точек.
После 23:45 закрываем позу, если она открыта.
Утреннюю минутную свечу не торгуем.

За последние 12 месяцев на минутках во фьюче Сбера эта простая система выдает доходность около 200% годовых на одном контракте и около 

( Читать дальше )

На текущий момент, в рамках распределения депозита по разным корзинам, планируем купить квартиру в Новой Москве, т.к занимается этим мои родственник, разработали примерный алгоритм.

Ориентир — вторичка, т.к на новостройки сейчас застройщик дает ипотеку под 2% годовых. Видимо рассчитывая таким образом распродать весь построенный обьем на волне падения спроса.
Во вторичке ипотека сейчас 9% годовых, спрос минимальный, т.к 70-90% рынка, это ипотечные сделки.

Короче, имея на руках наличные деньги сейчас выиграть можно только на вторичке и то если продавцу срочно нужны деньги.

При ином раскладе сидеть продавцы по текущим ценам будут очень долго, вплоть до того момента, пока инфляция не догонит рублевые цены на недвижимость.

Цены в рублях снижаться не будут. Цены могут снижаться только в валюте. Стоит учитывать это.


Первые шаги:
1. Определяемся, где и что хотим купить.
2. На сайтах собираем информацию по ценам на данный тип жилья, в данном районе.

( Читать дальше )

У меня нет подтверждения того, что я скажу. Было это лет этак 10 назад, и тогда на каком-то форуме я это уже излагал, только с графиками.
Мною отрабатывалось оптимальное сопровождение и закрытие интрадей сделок без каких либо других планов. Взял какую-то простейшую систему, типа, на двух МАшках, а отработка, по замыслу, заключалась в том, чтобы минимизировать убытки. Ни о какой прибыли речь вообще не шла. Доминимизировался до того, что система оказалась в прибыли.
Странно, — подумал Штирлиц. Взял другую столь же простенькую систему с уже отлаженным сопровождением. Тоже в прибыли.
В общем, получилось, что любая более-менее логичная система при соответствующем сопровождении и закрытии сделок оказывается в прибыли.
Да, прибыли там небольшие, но для работы с фьючерсами с их небольшим ГО и малой комиссией, вполне ощутимые.
Интрадей систему с фьючерсами сделать не сложно. На больших интервалах — эт не знаю, не пробовал, но что-то сдается, что это не прокатит.

Итак, код обучения и прогнозирования нейросетью рыночных котировок на 5 минут.

import sqlite3 as sql
from scipy.stats import logistic
import math
import numpy as np
import numpy.random as rnd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

sdata =[]
sql1= "select ticker, date, open, high, low, close, vol \
    from Hist_1m where ticker_id=1 order by Date;"
con=sql.connect('C:/Users/ubase/Documents/StockDB/StockDB21.sqlite')
cur=con.cursor()
cur.execute(sql1)
sdata=cur.fetchall()
con.commit()
con.close()

Ldata = len(sdata)
N = 8000 # Количество сделок
ld = 5 #Продолжительность сделки
NNinterval = 20 # Количество входов NN

# Генерация случайных чисел
rng = rnd.default_rng()
rm=rng.integers(0, Ldata, N )

class Candle:
    tr = 0
    dt = 1
    o = 2
    h = 3
    l = 4
    c = 5
    v = 6
    
cl = Candle
DataC =[sdata[i][cl.c] for i in range(0,Ldata)]

# sigmoid линейность до 0.5
def sigmoidnorm(x, alfa = 0.9, xmin = -1.3, xmax = 1.3):
    return (xmax - xmin)*((1 / (1 + math.exp(-x*2.0*alfa))) - 1.0) + xmax

x = [0.002 * i - 3 for i in range(0,3000)]
y = [sigmoidnorm(x[i]) for i in range(len(x))]


plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()

# формируем сделки.
def DealsGenL(rm,ld):
   #Lm = len(rm)
   ix = []
   x = []
   pr = []
   
   for i in range(0,N):
        if rm[i] + ld < Ldata and rm[i] - NNinterval - 1 > 0:
            delta = (sdata[rm[i]+ld][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]+ld][cl.c]*100
            x0 = [sigmoidnorm((sdata[rm[i] - j][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]][cl.c]*100) \
                 for j in range(0, NNinterval)]
            ix.append(rm[i])
            x.append(x0)
            pr.append(delta)
   return ix, x, pr


Ix, X, Pr = DealsGenL(rm,ld)



Ib = 0
Ie = 100

plt.plot(X)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


plt.plot(Pr, label = 'Prof')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes = [30,20,15,10,5], \
                    max_iter=500, activation = 'tanh')

regr.fit(X, Pr)
Out = regr.predict(X)

plt.plot(Pr, Out, '.')
plt.grid()
plt.show()

И вот результат прогнозирования:

( Читать дальше )