или back-testing (бирж. обратное историческое тестирование, тестирование на основе исторических данных (подход к анализу эффективности торговой стратегии, основанный на применении этой стратегии к данным прошедших периодов, т. е. оценка того, какие бы результаты дала эта стратегия, при условиях, которые имели место в прошлом; в отличие от анализа эффективности стратегии с использованием прогнозов относительно будущего развития событий)

    Как всегда, сделав для себя, мы решили поделится с трейдерским сообществом программой «Viking strategy tester». Программа позволяет проводить тестирование арбитражных стратегий – «классических», «парных», «статистических», «одноногих», «портфельных».
Viking strategy tester – это тестер по заданному алгоритму на исторических данных, хранящихся на FTP.  

( Читать дальше )

Всем привет!

Есть очень простой алгоритм зарабатывать в любом направлении — рост или падение — у вас прибыль.

Купленные опционы около страйка, покрытые фьючем чтобы дельта по купленным опционам полностью нейтрализовалась противоположной позой по фьючу.

Тогда куда бы не пошел рынок — у вас прибыль, Т.к. при росте у колов дельта растет и вы в лонге получаетесь т.к. по фьючу дельта остается той же, а при падении наоборот… Когда дельта по опционам становится больше или меньше позы по фьючу — вы совершаете сделку — либо покупаете либо продаете фьюч чтобы снова уравновесить дельту. При этом автоматически получется, что вы покупаете фьюч дешевле и продаете дороже, таким образом главное условие долгосрочной прибыли — это чтобы цена колебалась сильнее чем скорость временного распада опционов т.е. нужно чтобы за счет сделок с фьючем вы набрали прибыли больше чем тот убыток, который получается за счет временного распада купленных опционов, т.к. каждый день их стоимость тает на величину теты. 

( Читать дальше )

Палю грааль!



 
Вводная часть

Разрешите представиться, Денис. Я программист с высшим образованием и огромным опытом практической разработки ПО. Изучал кибернетику. Специальность: Автоматизация систем обработки информации и управления в научно-исследовательской деятельности. Продолжительное время увлекаюсь трейдингом. А точнее, алгоритмическим трейдингом. 

( Читать дальше )

Статья — размышление.

Вчера один мой клиент попросил разработать робота торгующего по фракталам.
Торговая стратегия совершенно простая: покупать от нижнего фрактала, фиксировать прибыль на верхнем фрактале и переворачиваться в шорт, фиксировать прибыль на нижнем фрактале и так по кругу. 

На картинке это выглядит так:

( Читать дальше )

Мне известно мнение большинства о идее ловить дно. Однако, позвольте мне показать вам это всё. ВНИМАНИЕ: дно ловится с первого раза!!! А не с какой-то попытки.

Но это всё на долгосрок.

Я выбрал 3 самых «голубых» акций российского рынка, индекс РТС, нефтю, и любимый мой биткойн до кучи. Дабы показать что не важно какой актив.

Пик — это исторический максимум цены до момента входа в сделку (только лонг).
Бай — это цена по которой был вход в лонг. Напомню — с первой попытки.

Сбербанк



Газпром

( Читать дальше )

Коллеги, ваше мнение, стоит такую стратегию добавлять в портфель и почему?

Робот торгует по контр-трендовому алгоритму и стремится поймать развороты рынка внутри дня. Стратегия устойчиво работает даже на низколиквидных инструментах. Сделки осуществляются лимитными заявками.

Инструмент: фьючерс на Золото. Период тестирования — 7 лет (2009-2016). Комиссия и проскальзование в тестах учтены и составляют 0.2 п. (0.4 п. на круг). Тесты проводились без учета плечей и без реинвестирования. Стратегия работает на многих инструментах.

Результаты тестирования стратегии «Спикер» следующие:
Доходность за 7 лет: 94%
Средняя доходность за год: 10,1%
Максимальная просадка: 4,1%
Фактор восстановления: 15,9
Количество сделок: 354
Выигрышных сделок: 75,4%
Доходность/риск: 2,5

( Читать дальше )

Немного статистики для понимания общей картины.

Если построить потиковые графики и сравнить их с симметричным биномиальным случайным блужданием, то на глаз отличий не видно и по общим описательным статистикам отличий также заметить не получится. Это стало уже достаточно общим местом. Основной вывод из этого состоит в том, что тренд с точки зрения изменений цены это такой миф, поскольку тренды могут генироваться в случайном блуждании еще легче, чем глаз увидит эти тренды в реальной цене.

Однако, для визуализации этого феномена позволю себе привести пару картинок:




























( Читать дальше )

Ниже приведена суммарная эквити (по дням) двух фьючерсов (Eu и Si) за 5 с половиной лет с начала 2010 года.
В 2016 году она (пока) сливает также как в суперриске форума. Лень график перестраивать.
Но, если на рынок вернется волатильность, то эти системы быстро отыграют потерянное.
Средняя сделка около 0.3%.
Строятся такие эквити довольно легко: для этого берете почти любой линейный канал,
строите его на почти любом тайм-фрейме от 15- до 60-минуток.
Пробитие верхней границы — зона покупок. Пробитие нижней — продаж.
Например, ориентируетесь на какой-нибудь характерный максимум и минимум,
пробитие которых вызывает сделку.

Тест стратегии из поста http://smart-lab.ru/blog/343965.php 

Формализовал стратегию так, как я ее понял. 

1. Входа на следующий день, после обновления исторического хая. Тут есть неточности — историю брал с 2005 года. Не факт, что all time high был на этом промежутке. 
2. Предыдущее обновление хая было больше 90 дней назад и менее чем 200 дней назад. 
3. Примерно 500 ликвидных бумаг с NYSE/NASDAQ/AMEX. Без учета делистинга, без учета комиссий, без учета платы за плечо. Вроде бы без дивидендов (не уверен), дейли дата взята с Google Finance. 

4. Стоп в примере — 3%. Тейк — 90%. Можно взять больше стоп, результаты не критично меняются. 
5. Вход фиксированным BP на позицию. (взял 1000 на позу)

Код Multicharts.Net 

using System;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using PowerLanguage.Function;
using ATCenterProxy.interop;

namespace PowerLanguage.Strategy {
        public class _INTEST_by_high_daily : SignalObject {
                public _INTEST_by_high_daily(object _ctx):base(_ctx){}
                private IOrderMarket buy_order;
                private IOrderMarket sell_order;
                double previous_high;
                double previous_high_low_range;
                double all_time_high;
                protected override void Create() 
                {
                        // create variable objects, function objects, order objects etc.
                        buy_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Buy));
                        sell_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Sell));
                }
                protected override void StartCalc() {
                        all_time_high =0;
                }
                protected override void CalcBar()
                {
                        // strategy logic 
                        if (Bars.High[0]>previous_high && previous_high_low_range<previous_high && previous_high == all_time_high)
                        {
                            buy_order.Send();
                        }
                        
                        if (StrategyInfo.MarketPosition>0 && Bars.Close[0]>StrategyInfo.AvgEntryPrice*1.9)
                                sell_order.Send();
                        
                        previous_high = Bars.High.Highest(200);
                        previous_high_low_range = Bars.High.Highest(90);
                        if (Bars.High[0]> all_time_high) all_time_high = Bars.High[0];
                        
                }
        }
}

( Читать дальше )