В этом посте продолжим отслеживать результаты торговли стратегий статистического арбитража  JP и BAC на Санкт-Петербургской Бирже, которая сегодня предоставляет доступ к торговле более чем 560 американскими акциями. Торговля ведется с помощью робота MultiConnect, это HFT-робот, при этом он позволяет  торговать практически с любой скоростью, в зависимости от настроек заложенной в него стратегии. Если стратегия рассчитана даже на несколько сделок в день, робот позволяет быть впереди, забирать рыночные неэффективности, что особенно важно в торговле различных видов арбитража. Сегодня посмотрим как выглядит профессиональное программное обеспечение для высокоскоростной торговли на фондовых рынках с точки зрения пользователя.

    Напомню, что торгуем два портфеля с различными настройками – базовый и оптимизированный с помощью Viking strategy tester. Оптимизированный портфель вышел из просадки и его доход за прошедшую неделю составил 550 долларов, базовый портфель потерял 50 долларов (всё с учетом комиссий). В базовой стратегии за этот временной период прошло 146 сделок, в оптимизированной — 158. Торговля ведется минимальным американским лотом – 100 акций. 

( Читать дальше )

Что бы оправдать или опустить Илью, надо посчитать. Что значит продажа волатильность и можно ли на этом попасть. И если можно, то как это так можно умудрится. Поэтому надо считать, а не пи-ть, что Коровин…

Я возьму доступные данные и доступные стратегии. В конце я выложу файл, что бы вы могли проверить мои доводы или признать меня Коровиным. Забегая в перед, скажу, что Илья прав, но делает не так как надо делать. Просто не знает, потому что не считал, а мы посчитаем.

Исходные данные это SPY с 2010 года по месяцам. Волатильность я взял с VIX и уменьшил на 2%. Данные брал по закрытию месяца, так что без экстримальных пиков. В общем, вола похожа на реальную. За 8 лет СНП вырос с 125 до 280. Это 154 бакса. Нам надо понять, что бы мы получили на продаже волатильности.

Что это такое. Продаем опционы. Ну и если у меня месячный график, то продавать будем месячные до экспирации. Стратегия: В начале месяца продаем стреддл на ЦС отдыхаем. Пишем в СЛ, троллим  . В конце месяца эксперируемся и открываем новый стреддл. (я не описался именно стреддл, то есть на ЦС продаем пут и колл. Так как, на самом деле, статистически, это все равно что стренгл;))).

( Читать дальше )

Есть такая схема, если вчера акция показала хороший рост (>+4%) и закрылась на максимуме, то её надо купить на закрытии дня и продать где-то по +0,5% и из этого получается красивая эквити, о которой не мечтает только тот, кто не заглядывал в итоги ЛЧИ.

Там еще есть некий магический стоп-лосс, но для этого надо внутридневные данные подключать, чтобы проверять, кто первым сработает — ТП или СЛ. Лень это делать.

Попробуем в принципе эту идею для оценки её предикторного потенциала.

Обрабатываем примерно такие картинки:



























Условия: CLS[d-1]/OPN[d-1]-1>0,04, HGH[d-1]/CLS[d-1]-1<=0,001. При соблюдении этих условия покупаем по цене закрытия вчерашнего дня.
Продаем бумагу сегодня в день d либо по цене +0.5% к цене закрытия d-1, либо по цене закрытия дня d.

Далее кумулятивные эквити по бумагам.

( Читать дальше )

   Прошла неделя с момента отслеживания стратегии, основанной на торговли спреда между JPM и BAC на Санкт-Петербургской Бирже. За эту неделю робот MultiConnect как всегда был на высоте, никаких технических сбоев и отключений не было. Оптимизированная стратегия(портфель) 218 сделок, комиссии 675 долл, финрез с учетом комиссий – 350 долларов; базовый портфель 254 сделки, комисс 864 доллара, финрез с учетом комиссии -440 долларов. Торговля ведется полными лотами — 100 акций.

 

   Сегодня расскажу о самой стратегии, ее принципах и начнем подробнее знакомиться с роботом MultiConnect.

   Принцип торговли, как я говорил ранее, заключается в торговле спреда или раздвижки инструментов как одного актива. Считается, что спред менее подвержен трендовым движениям и более склонен к возврату к своему среднему значению. Торговля ведется по принципу постепенного набора позиции при движении в одну сторону и раздаче позиции на откатах. Сразу договоримся, что под сделкой мы будем подразумевать одновременную покупку одного актива и продажу другого, робот делает это автоматически, в зависимости от настроек. Раздвижка считается по заданной нами формуле: актив1-к*актив2, где актив1 — исторически более дорогая акция, актив2 – менее дорогая, к – коэффициент, показывает в какой пропорции торгуются бумаги. У нас из более дорогого (по стоимости) JPM вычитается менее дорогой (по стоимости) BAC, коэффициент пока возьмем 3. Итак: при включении робот получает текущее значение раздвижки на покупку и на продажу. Например, продать мы можем по 24, 87 и купить по 25,4; при движении раздвижки выше 24, 87 на определенную величину (шаг) мы продадим, при движении раздвижки ниже на шаг 25,4 – купим. При этом робот «знает» и отслеживает значение, где выйти из позиции. Пока все просто, купили дешевле, продали дороже. Что же произойдет при наборе позиции? Пример: возьмем шаг набора от начального уровня равный 1. Запустились, продажи будут происходить по 24, 87+1=25,87, следующая 25,87+1=26, 87 и тд… при этом выходить будем не дожидаясь возврата к начальному, «нулевому» уровню, а раньше, тейкпрофит с коэффициентом 0,8. Итак, два раза продали по 25,87 и по 26,87 – тейкпрофит ближний =26,07, дальний 25,27. Выйдя по ближнему тейкпрофиту, робот получает и начинает контролировать следующий уровень тейкпрофита, при этом опять увеличит позицию по 26,87. Тоже и при покупке раздвижки. Возникает сразу вопрос – как долго набирать позиции, сколько входов делать? Тут надо найти «золотую середину» — чем больше сделок, тем для нас лучше, вся прибыль сосредоточена в открыть-закрыть позицию, поэтому нет смысла набирать много входов и ждать, это может длиться долго, или же раздвижка может «улететь», при этом позиция и убытки будут максимальны. Применяем ограничение количества входов и стоп-лоссы по значению раздвижки. Например продали три раза (наш максимальный набор) – раздвижка 27,87  и ушли от цены последнего входа на значение стопа – закрываемся, получаем новые «нулевые» уровни продажи и покупки, таким образом мы всегда следуем за рынком.

( Читать дальше )

Тестирование торговых стратегий. Как правильно и надежно тестировать торговых роботов и стратегии.



За 6 лет разработки и тестирования роботов у нас накопился большой опыт в данной теме. 
Мы решили поделиться им. Начинающим трейдерам несомненно данная статья будет полезна. 

Рассмотрим следующие варианты тестирования стратегий:

1. Бэк-тест за весь период исторических данных.
Количество проходов теста зависит от множества параметров и может быть довольно большим. В итоге, находится единственное оптимальное решение. Не факт, что в дальнейшем оно будет столь же прибыльным. Скорее всего доходность будет хуже. И это подтверждается нашим опытом. Далее поймем почему.
Для улучшения доходности можно использовать многопараметрическую систему и каскад фильтров. Но, чем больше будет параметров и чем точнее они будут подогнаны под определенный период торгов, тем система станет более переоптимизирована.

( Читать дальше )

Факты и факторы – пример грамотного анализа акций

          Каждый раз, принимая решение о покупке или продаже акций на фондовом рынке, мы обычно  учитываем различные факторы технического или фундаментального характера, а часто и те и другие. В данной статье я не рассматриваю решения о покупке или продаже, принимаемые на основе чьих-то советов, внезапного порыва или соображений подобных “покупаю просто потому, что сильно упало”. Но даже серьезный анализ одних фундаментальных или технических факторов может оказаться недостаточным без учета фактического изменения цены бумаги за определенный период по отношению к изменению индекса акций и по отношению к изменению других акций этого же сектора. Данную мысль я постараюсь проиллюстрировать на примере анализа фундаментальных факторов банка ВТБ, голубой фишки, одной из наиболее ликвидных акций МосБиржи. Итак, по результату годового отчета по МСФО за 2017 год банка ВТБ мы можем составить следующую табличку:

( Читать дальше )

   Я уже один две недели живу на даче. Жена с тещей подались в город. 
   Так вот- начнем с питания. Питаться надо нормально.

   Я вчера ходил в Глобус, за продуктами. Набрал на неделю на 2300 рублей.  300 рублей- стоят кальсоны. Зима надвинается. Нужны кальсоны под брюки.
   Купил кусочек говядины на 241 рубль и уже сварил суп   -примерно три литра.Туда кинул лука, капусты, картошки и морковки. Это жидкое, которое надо раз в сутки кушать. 
   Потом купил яиц, три десятка. Фарш говяжий. И макароны Барилла пенне риг по 47,74   три пачки. Фарш и макароны- это приготовление по флотски, на второе.
   Кружок колбасы- на бутерброды и вкусного сливочного вологодского масла.по 170 рублей. Везде оно дороже.Сметаны 10% — больший процент не покупайте- они жирность на молочных заводах повышают растительным маслом. Сметанка для пельмений, которые я купил неделей ранее.
  Бутылку растительного масла.Яблок по 42 рубля за кг. и хлеба белого для бутербродов и серого для первого. Две бутылки молока. Пью цикорий с молоком. Мне крепкий кофе нельзя. 

( Читать дальше )

Возьмём за основу принятия решений о входе/выходе из бумаги среднюю цену ± волатильность. Средняя цена считается за квартал. Волатильность за этот же квартал вычисляется. Особой разницы нет по результатам, если считать за месяц или за полгода, но квартал это такой срок, когда портфель успевает за год хотя бы пару раз обернуться, быть чувствительным к сильным просадкам рынка и не частить со сделками, т.е. не быть критически чувствительным к издержкам 0,2-0,5% на операцию.

Если тупо посмотреть на прошлое с 2010 года и выбрать наилучшие по критерию линейности эквити, т.е. отобрать бумаги типа сбер, префов татнефти и пр., то мы получим красивые эквити:




















































Второе число в шапке это кол-во бумаг в портфеле, по которым строится общая эквити — эквити портфеля трендовых систем по бумагам, которые мы отобрали в будущем, зная, что они будут хорошо трендить. Такое, конечно, нереально. Попробуем оценить ошибку выживших и прикинуть, реально всё это сделать в онлайн-режиме, когда будущая трендовость неизвестна.

( Читать дальше )

Добавили тут на днях в ТСЛаб возможность штатным образом случайные числа получать. В связи с чем возникла идея устроить небольшой стресс тест стратегиям, заменив имеющееся управление позицией выходом по рынку через случайное количество баров.
Я считаю, что то, что принято называть переоптимизацией, кроется как раз в управлении позицией. Если подумать, то в точке входа подгонки не может быть по определению. Ведь задача как раз найти такое соотношение параметров, которое работает в нашу сторону как можно чаще. И чем сильнее будет подгонка под идеальный сетап — тем лучше, тем точнее мы опишем желаемую ситуацию. А вот с выходом всё иначе. Тут уже есть конкретные точки входа и конкретный набор свечей на истории… И вот как раз тут может быть подгонка параметров стопа, тейка, трейлинга и т.п. под эти конкретные ситуации..
Подгонка может быть столь сильной, что за ней вполне может спрятаться полное отсутствие положительного смещения вероятности в точке входа…
Вот мне и стало интересно, что если выход из позиции будет произвольным? Тогда, по идее, значительный перевес положительных исходов может намекать на наличие положительного смещения вероятности в точке входа.
Для эксперимента взял 2 стратегии на Ri. Одна, проверенная девятью месяцами реала и подтвердившая свою профпригодность на сегодняшний день, и другая — простая, состряпанная на скорую руку, стратегия по скользяшкам с максимальным фиттингом (оптимизация точки входа одновременно с трейлингом по широкому диапазону параметров на всей истории за один проход). Везде стоит комиссия 20п.
Итак, изначальная эквити «проверенной» стратегии выглядит так:

( Читать дальше )

Нужен ли стоп-лосс инвестору?

          В среде инвесторов довольно распространено мнение, что стоп-лосс нужен только спекулянтам, а инвестор прекрасно может обойтись и без ограничения убытков, ведь раньше или позже бумага все равно вырастет, а если даже и нет, то можно получать дивиденды или, в крайнем случае, другие бумаги портфеля вытащат общую доходность в плюс. Согласитесь, такая точка зрения достаточно распространена. К сожалению, экономика отличается от математики тем, что строгое доказательство практически любого утверждения представляется невозможной задачей. Тем не менее, в данной статье мне бы хотелось провести исследование того, насколько использование стоп-лосса может изменить общую доходность портфеля в долгосрочной перспективе.

         Я уже выкладывал здесь статью, в которой описывал стратегию, основанную на покупке лучших бумаг рынка “Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)”. На этот раз я бы хотел показать, как изменится общая доходность, если для каждой купленной бумаги устанавливать стоп-лосс, равный 20% от цены покупки.

( Читать дальше )