Юрий Иванович (JC_trader) у себя в LJ один очень хороший пост написал, который мог бы дать ответ на множество вопросов начинающих инвесторов. Я же хочу добавить немного огранки для этого алмаза, превратив его в бриллиант.

Суть в следующем. Возьмем простую трендследящую систему: 

• если клоуз больше предыдущего клоуза, то покупаем (лонг) на закрытии сессии,
•  если клоуз меньше предыдущего клоуза, то продаем (шорт) на закрытии сессии.

И попробуем ее протестировать на разных временных периодах. 

Сама система, кстати, по своему гениальна. Во-первых, в ней нет оптимизируемых параметров (sic!) и она либо работает на истории — либо нет. Во-вторых, мы совершаем сделки на закрытии сессии. А открыть/закрыть сделку на закрытии намного легче, чем на открытии. Те, кто профессионально занимался тестированием торговых алгоритмов могут многое об этом рассказать 🙂

Теперь к полученным результатам. Система работает, но только на старшем временном периоде (месячные бары). Почему? Переходим к главному…

( Читать дальше )

Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

( Читать дальше )

То ли кризис закончился, то ли он еще не начинался...

Возьмём наш рынок и будем считать. Исходные данные это дневные close-to-close индекса RTSI.

Для каждого дня считаем относительное приращение H[t]=(C[t]-C[t-1])/C[t-1] и волатильность V[t]=|C[t]-C[t-1]|/C[t-1].
Группируем эти чиселки поквартально и считаем средние квартальную волатильность, квартальную корреляцию и квартальную ковариацию:







































Ну и что мы видим? С волатильностью в этом году всё в порядке. Она не запредельная, но высокая в первом и втором квартале,
но с трендовостью не густо. Оба квартала с минусовой корреляцией, а текущий неполный квартал по ковариации вообще истминимум показывает.

Внимайте, коллеги, ибо это мое последнее публичное выступление. Друзья настоятельно рекомендуют обуздать свое Эго и умерить активность в сетях. Но, коль скоро обещал, обещанное исполняю. Псевдо-арбитраж между опционами RTS и Si. Логика простая, сравниваю IM (implied mobility) RTS и IM Si*k. Прошу прощения, но из-за нефти все расчеты перевел в термины подвижности

При разнице больше 200 открываю позиции, при нуле закрываю (точнее, пытаюсь закрыть, но не всегда успеваю)
Позиции перед дневным клирингом


( Читать дальше )

Намедни от одного из участников нашего уютного чатика поступил вопрос: а какие, собственно, периоды выбрать для скользящих средних на РИ, чтобы получать профит.

Предлагаем в выходные пробежаться по всем этапам изыскания таковых. Параметров. Кто-то не знает, где это делать. Кто-то не знает как. Кто-то не обращает внимание на ряд вещей, на которые следовало бы обратить.

МАшки или скользящие средние — это наверное самое элементарное, что есть из ТА на рынке. И с чего все начинают. Многие там и остаются… теряя капитал. А кто-то и зарабатывает.

Но как нам найти тот самый волшебный период? Бегать по графику и считать руками? Можно. Эффективно? Нет.
Для автоматизации процесса существует целый ряд так называемых программ технического анализа.

Для данной статьи воспользовались старой классикой — AmiBroker. Позволяет читать данные в формате Metastock напрямую. Конвертирует под себя эксель. Категорически легкий язык для новичка. Все интуитивно понятно. Я не говорю про сложные конструкции с циклами, но элементарные вещи, типа пересечений, дивергенций — легко.

( Читать дальше )

Каждое первое число каждого месяца я сажусь на пару часов и вспоминаю о том, какие у меня ценности. Вспомнив про ценности, я думаю о том, чего я хочу от жизни и о чем мечтаю. Потом я думаю о том, чего я хочу добиться за следующие 10 лет. Потом думаю, как я пройду следующие 12 месяцев. И, наконец, ставлю цели на месяц. Особое место среди целей занимают смартлаб цели. Их я каждый месяц обсуждаю с помогающими мне друзьями. Мы смотрим что мы планировали месяц назад и оцениваем, добились ли мы того, что планировали.

Несмотря на то, что я делаю это каждый месяц и каждый месяц трачу много времени, я осознал, что у меня нет ясных целей. То есть если меня разбудить среди ночи, я не соображу, в чем конкретно мои главные цели. После того как я это осознал, я попытаюсь с этим что-то поделать.

Результаты портфельного инвестирования. 01 июня 2019г — 01 мая 2020г

Все портфели — виртуальные.
smart-lab.ru/q/portfolio/Speculator2016/order_by_added_dt/asc/

Портфели созданы 01 июня 2019г (по ценам закрытия 31 мая 2019г) (и позднее, указано отдельно) для слежения за поведением акций эмитентов, имеющих значительную долю экспортной выручки, и для сравнения с акциями прочих эмитентов.

Доходность портфелей указана с момента их создания и без учёта выплаченных дивидендов. (кроме портфеля ММВБ индекс бенчмарк с дивами (FXRL+SBMX), в цене компонентов которого дивиденды уже учтены)

Дивиденды не учитываются изза того, что ещё не закончена разработка раздела Смартлаба «Портфель»

( Читать дальше )

Самый первый фильтр — это DY (Дивидендная Доходность)

Если эмитент платит дивы, сравнимые с ключевой ставкой или выше её, то от этого портфельному спекулянту двойная польза:

1 — это позитивный сигнал, говорящий о том, что эмитент хорошо относится к миноритариям

2 — у портфельного спекулянта благодаря дивам появляется денежный поток, который он может использовать по своему усмотрению

( Читать дальше )

HV, IV, RV, LV, SV – каких только волатильностей не напридумывали….

Куда опционщику смотреть? Что брать за основу? Это я еще про методы измерения не упомянул. Хотя с методами измерения HV – более-менее сошлись во мнении, что Yang-Zhang рулит. Вроде как адекватно описывает.

Не будем оспаривать, по крайней мере не в этой статье.

Я за другое – КАК ЭТО ВСЕ УВИДЕТЬ? В книжках учат наложить два графика друг на друга – HV на IV (ну или на оборот). Посмотреть кто выше – того продать, кто ниже – того купить:

Волатильность — это «медленная цена» или просто стоимость. Т.е. цена опциона зависит от базового актива, дней до экспиры и уровня страха трейдеров. Меняется она очень быстро. Чтобы оценивать именно стоимость опциона (страховки) – как раз и используется IV волатильность. Далее трейдерам нужно понять какая «медленная цена» у самого базового актива – HV волатильность. Вот для нее придумали формулы измерения исторической волатильности. Если погружаться в эти формулы, то начинают появляться новые параметры – приращение доходности, дисперсия и среднеквадратичное отклонение — сигма. Если первые два параметра это промежуточные вычисления, то сигма используется уже более активно. Господин Гаусс когда-то доказал, что в нормально распределенных случайных процессах в 68% случаев изменение величины (у нас это приращение доходности) от среднего не превысит одной сигмы. Те, кто давно в рынке скажут – рынок ни капли не нормально распределяет свои приращения и поправят Гаусса до величины 58%. Всё это интересно, занимательно, но заставляет нас ворошить знания по теорверу и статистике. А нам – трейдерам – дайте лучше кнопку «БАБЛО», а не вот это вот все…..

( Читать дальше )

Надеюсь, все живы и здоровы!
Предупреждаю сразу — текста будет больше чем когда кОда (сам код в конце топика).
Перед тем как перейти к созданию алгоритмов машинного обучения, напишем код для тестирования стратегий и отображения результатов.
Мне нужно: описать логику сигналов на покупку и продажу, затем эти сигналы передать симулятору, который в течение конкретной торговой сессии будет показывать на графике точки, соответствующие этим сигналам, а также рассчитывать изменение прибыли и текущей позиции в каждый момент времени. Данные должны загружаться в хронологическом порядке в цикле по торговым сессиям. После завершения обработки нужно создать итоговый график «эквити» по дням, на графике видеть значения максимальной прибыли и «просадки» за каждую торговую сессию, максимальный уровень риска (величину открытой позиции), количество совершенных сделок и соотношение убыточных-прибыльных дней. Вроде бы все пока. Короче, нужно по-быстрому написать ТСЛаb.

( Читать дальше )