Ссылки для скачивания:
1-я часть
2-я часть
3-я часть
4-я часть
5-я часть
6-я часть
7-я часть
8-я часть

Полный список текстов:

> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"

( Читать дальше )

На нашем сайте мы решили разместить статистику Раунд-трипа разных протоколов и инструментов:

FIX_CURR USD
Plaza2 Si и TWIME Si
TWIME: GAZ, LUK, VTB...
Plaza2 RTS
SPB_BINARY

http://fkviking.ru/roundtrip.php 
Графики можно увидеть на сайте и поиграть с ними.

Имеем случайную стратегию, одну из тех, что находится в бою с августа 2015 года.

Торговая идея стратегии – предположение о стабильности корреляции между двумя подобранными заранее инструментами. Грубо говоря, есть один торговый инструмент и его поводырь. Мы считаем, что корреляция сейчас должна быть такой же как и n-секундами ранее.

Все параметры, подобранные и используемые до сего момента ни разу не менялись и стратегия торговали на тех параметрах которые были эмпирически подобраны в августе прошлого года.

Стратегия дала слабый плюс в абсолютном выражении, но учитывая малые вложения нарисовала нехилую годовую доходность порядка 1000% за год

Чтобы проще искать параметры корреляций, написали тестер — «VikingStrategyTester» и начали сохранять свою тиковую историю. Тиковые данные в режиме «увеличенная частота раздачи» (как оказалось, увеличенная частота раздачи и просто сохранение тиков без этой специальной настройки «это две большие разницы») сохраняли себе на сервер с начала этого года по всем ликвидным инструментам.

( Читать дальше )

Предлагаю скрипт для расчета греков по портфелю

Ссылка на скачивание

Для начала, хотел бы сказать спасибо пользователю crazyFakir для отслеживания темы c# в Линукс. Последняя его заметка рассказала нам об официальном релизе шарпа в Линукс.

  Для чего?

      Ну наверное для того, чтобы расширить возможности c++. Это не говорит о том, что с++ не все силен, просто нам теперь дают возможность более быстро решать задачи в виде большого количества оберток с заглавной вывеской .Net. Я честно пытался решить массу задач на c++, но бросил эти затеи, оставшись на c# под Windows. Игра в данном случае не стоит свеч.

  Когда использую C#

     Шарп использую для обслуживания трейдинга. Я очень много выкачиваю данных для анализа. А именно:

• Выкачивание cme отчетов и парсинг pdf. Складирование все БД;
• Парсинг yohoo, nymex для ведения истории ОИ опционов американских акций;
• Парсинг micex на предмет все возможных данных, складирование все в БД;
• Выкачивание и парсинг с ftp micex, складирование все в БД;
• Парсинг всевозможных банковских курсов валют;
• … другой разбор рыночных данных.

( Читать дальше )

Анализ TWIME против PLAZA2

Все использованные далее замеры проведены 7 июня 2016 года.

Рис 1. 

На рисунке 1 раунд трип заявки на выставление (микросекунды): серым — TWIME, желтым – PLAZA2, синим – фикс срочного рынка.
Видно, что клиенты подключены к одному и тому же пром-серверу, т.к. графики сильно коррелируют.
Средний раунд трип в этот день: фикс 989 мкс, PLAZA2 842 мкс, TWIME 841 мкс
В данной ситуации TWIME на одну-две заявки опережает PLAZA2 по скорости выставления, а PLAZA2 опережает фикс. Видно так же, что TWIME менее стабилен, чем фикс и PLAZA2. Из-за этого среднее время раунд трипа у TWIME и PLAZA2 почти одинаковое.
Такими же обнадеживающими были наши замеры TWIME в первые две недели его работы, на основе которых мы стали рекомендовать его клиентам.

Но, как выяснилось теперь, не всегда графики коррелируют. Посмотрите на следующий рисунок.

( Читать дальше )

Вчера написал пост Применение ARIMA для предсказания цены на RIM6 на R

Но в нем было всего 2 сделки. Непрезентативно. 

Попробовал сегодня еще раз руками поскальпить, предсказывая цену с помощью R на ближайшие 5 минут. В принципе, заработал 500 р за 17 сделок (34 операции) 1 лотом RIM6.  



Выводы

1. ARIMA работает как я ожидал в том плане, что когда цена сильно падает, модель предсказывает цену ниже, когда цена стоит — предсказание примерно как цена закрытия. Спред считается хорошо — заявки исполняются. Когда модель предсказывает цену ниже текущей, нужно ставить заявку только на шорт. А то я ловил ножи и выходил с убытком несколько раз. 

2. Я закрывал сделку по цели, не давал прибыли течь. Может быть стоит сначала предсказывать цену на следующие 5 минут и если цена ниже, то шорт не закрывать, а держать дальше, двигая заявку на выкуп. Тогда будет экономия на комиссии и может быть удастся ловить крупные движения. 

( Читать дальше )

Решил копнуть чуть глубже в ARIMA и другие подобные модели. Попробовал предсказывать цену, а точнее, диапазон цен на ближайшую минуту и 5 минут и на этом сделать какие-то деньги. И что интересно, получилось. Хотя, возможно, это случайность отчасти, не тестировал на большом горизонте времени.

В комментариях к коду все есть.

ARIMA (англ. autoregressive integrated moving average, иногда модель Бокса — Дженкинса, методология Бокса — Дженкинса) — интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего — модель и методология анализа временных рядов. 

Основная идея этой модели в том, что цена в будущем зависит от цен в прошлом (авторегрессионная часть AR) и возврата к среднему (MA часть). А интегрированность означает то, что предварительно определяется порядок интегрированности для временного ряда. К примеру, порядок 1 означает, что разности 1 порядка являются стационарными. Для самой цены порядок интегрированности должен получаться равным 1, а для доходностей — 0. 

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Хочу проверить влияние спреда IV-HV на результат торговли, если куплен стредл на центральном страйке и выравнивать дельту фьючем каждый день.
Сдесь и далее в следующих статьях:
IV — подразумеваемая волатильность центрального страйка
HV — историческая волатильность приведенная к годовой
Спред — разница между IV и HV
Все дальнейшие расчеты и скриншёты приведены для инструмента RI.

Формула по рассчету HV:
Сначала рассчитывается средний дневной ход цены (HV_EMA) в процентах
HV_EMA=HV_EMA(t-1) + Alfa * (100 * (Abs(PRICE_F — Prev_PRICE_F) / Prev_PRICE_F) — HV_EMA(t-1))
где:
HV_EMA(t-1) — средний дневной ход цены на предыдущем шаге (дне)
Alfa — коэффициент сглаживания (0...1)
PRICE_F — цена фьючерса на текущем шаге (дне)
Prev_PRICE_F — цена фьючерса на предыдущем шаге (дне)
Если проще сказать то HV_EMA это экспоненциальная средняя дневных изменений цены фьючерса взятых по модулю.
У нас получается дневная волатильность. Далее приводим дневную волатильность к годовой:
HV=HV_EMA * КОРЕНЬ(252)
Почему я взял 252? Потому что в году примерно 252 рабочих дня, хотя этот вопрос спорный какой коэффициент брать 252 или 365.
Все, теперь у нас есть историческая волатильность приведенная к годовой и её можно теперь сравнивать с подразумеваемой.
Методом тупого перебора я перебрал все коэффициенты Alfa и определил, что у коэффициента Alfa=0,06 наименьшее среднеквадратичное отклонение между IV и HV, его то и возьмем для дальнейших исследований.
Посчитаем разность между IV и HV и построим график этого спреда

( Читать дальше )

Архитектура системы алгоритмической торговли

Здесь приведен перевод статьи www.quantinsti.com/blog/algorithmic-trading-system-architecture/

 

Алгоритмическая автоматизированная торговля или алгоритмическая торговля в течение нескольких последних лет находится в центре внимания торгового мира. Доля объемов, относящихся к этой форме торговли, растет все это время. В результате, она стала высоко конкурентным рынком, в значительной степени зависящим от технологий. Далее, базовая архитектура претерпела значительные изменения за последнее десятилетие и этот процесс продолжается. Сегодня необходимо внедрять технологические новшества для того, чтобы конкурировать в мире алгоритмической торговли, что делает его местом большой концентрации достижений в области компьютерных и сетевых технологий.

Традиционная архитектура

Любая торговая система — концептуально — это не более, чем вычислительный блок, который взаимодействует с

( Читать дальше )