Избранное трейдера Vitastic

по

Инвест.план Олега Клоченка до конца года: "рынок в текущем диапазоне очень дешев"

Основные тезисы:
  • В следующем году продолжится продажа облигаций в пользу акций
  • Доля акций будет доведена до 70% портфеля.
  • 2 сценария: 800пп и 2500 пп по ММВБ
  • 2 сценарий: доля акций будет увеличена до 90%, список акций к покупке будет изменен.
  • До конца 2016 докупаться имеющимися в портфеле акциями
  • Особое внимание: Газпром, ФСК, ГМК Норникель, Россети пр., МОЭСК, НКНХ пр., ВСМПО Ависма, ЛСР, Ростелеком пр., Система, ПРОТЕК, Фосагро, Русагро
  • 5 основных эмитентов, на них приходится 40% портфеля, 20-25% остальные акции
  • Облигации до конца года распродать, оставить только с плав. купоном
  • рынок в текущем диапазоне очень дешев, до выхода из диапазона цена покупки не имеет значения
  • ВСМПО: поверил в то, что менеджмент развивает и будет развивать эту корпорацию
  • Система: Полюбил после расставания с Башнефтью за сельхозпроекты...
Оригинал тут

Торговая стратегия с красивой кривой доходности без параметров.

    • 25 мая 2016, 07:06
    • |
    • T-800
      Smart-lab премиум
  • Еще
Система заключается в следующем:
Сигнал на покупку — пробитие High прошлого дня 
Сигнал на продажу — пробитие Low прошлого дня 
Закрытие по концу дня,
либо по концу часа, если свеча закрылась внутри High-Low прошлого дня
В ехсеle получается такая кривая доходности.
Торговая стратегия с красивой кривой доходности без параметров.
Но есть опасение, что на открытии не получится купить по цене открытия, а несколько хуже,
как это учесть при тестировании пока не знаю.

Кто-нибудь торговал подобную систему?

Хорошее интервью Ларисы Морозовой

www.dp.ru/a/2016/05/22/Dividendov_hvatit_na_vseh/

Доходы от дивидендов — это ваш основной заработок сейчас?

 

— Нельзя на чем–то&nb



( Читать дальше )

Открытый Универсальный Робот – Основа робота

Продолжаем разработку универсального робота!

Выкладываю код OUR-0.3, который в настоящий момент еще далеко не полный – это только основа, скачать можно здесь https://yadi.sk/d/l3uic67yruCxa

Код прокомментирован подробно, но дам дополнительное описание общего плана, чтобы логику работы робота можно было представить.

Итак, по порядку:

Робот состоит из двух файлов: OUR.lua содержит основные функции (OnInit, main, коолбэки – пока только один OnStop), FunOUR.lua содержит вспомогательные функции – все остальные. Дополнительно приложен файл с информацией и файл с образцом котировок.

Функция OnInit

1 Первоначально котировки с сервера поступают в источник – таблицу с барами TBar (там все заполняется автоматически при подключении источника).

2 Далее робот делает различные вычисления, результаты которых он помещает в таблицу с данными TDat (также туда копируются параметры баров из TBar), эту таблицу нужно заполнять самому, ключи таблицы на свое усмотрение, но конечно часть ключей в алгоритм уже заложены, это «key»,«O»,«H»,«L»,«C»,«V»,«T» от них идут все вычисления. TDat – это таблица, содержащая таблицы по каждому бару, ключ соответствует номеру бара в источнике. Структура такого типа:

TDat = {
[1321] = {"O","H","L","C","SMAf","SMAs"…},
[1322] = {"O","H","L","C","SMAf","SMAs"…},
…
}


( Читать дальше )

Предсказание чего угодно с использованием Python

bayes-retgurns-1080x571

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.

Это достаточно большая область исследований, но расскажем все очень кратко. Мы попытаемся найти взаимоотношение между  временными сериями  (в данном случае возьмем в качестве сигнала взаимный фонд XLF из финансового сектора, сдвинутый по времени на 1 день назад), а нашей целью будет фьючерс S&P500 в форме CFD. Будем входить в длинную позицию по этой бумаге при нулевой вероятности приращения. Логически нулевая вероятность ни о чем не говорит, другими словами, будем покупать возврат к среднему.

1. Получение данных

Y = read_mongo(dbase, "S&P5001440")
X = read_mongo(dbase, syms[s]).shift()

#готовим набор данных
res = pd.concat([X.CLOSE, Y.CLOSE], axis=1, join_axes=[X.index]).pct_change().dropna()
res.columns = ['X', 'Y']


( Читать дальше )

Контртрендовый робот на индикаторе Bollinger Bands под Quik

Контртрендовый робот на индикаторе Bollinger Bands под Quik
Всех приветствую.

Представляю вашему вниманию контртрендового робота на основе индикатора Bollinger Bands. Данный робот позволит вам торговать в промежутки боковика и высоковолатильной ситуации на рынке. 
Робот анализирует цену относительно индикатора и принимает на основе этого торговые решения, позволяя тем самым автоматизировать торговлю.В этой статье расскажу, как запустить робота и опишу торговый алгоритм, реализованный в механической торговой системе (МТС).

Контртрендовый робот на индикаторе Bollinger Bands под Quik

План:

1) Как установить робота на основе Bollinger Bands под Quik;

2) Как использовать;

3) Заключение

 

1) Как установить робота

Разархивируйте и сохраните в удобном месте. Для запуска нескольких копий сделайте доп. копии папок робота и установите с

( Читать дальше )

Публичный тест стратегии на опционах. Продажа волатильности.

Приветствую всех!
Начал тестировать стратегию и решил поделиться ею с вами т.к. не болею паранойе, что она перестанет работать и тд.
Суть стратегии проста — получение прибыли от распада дальних страйков. Для выравнивания теор. цены покупаю страйки чуть ближе в соотношении 1/2.
За 2 дня (вчера и сегодня) набрал вот такую позу:
Публичный тест стратегии на опционах. Продажа волатильности.
Параметры:
ГО 14000
Цель 1150(8%)
Дней до цели 12-17
Публичный тест стратегии на опционах. Продажа волатильности.
Если цена выходит за отмеченный диапазон начинаю от купать соответствующую сторону. При этом прибыль будет уменьшаться, но в минус уйти будет крайне сложно.
Вроде все описал, жду ваших комментариев).

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн