Изначально, была мысль написать большую статью, с множеством забавных эпизодов, прекрасно иллюстрированную. Но, честно, не осилил. Не нашел как верно отобразить графическую информацию. Поэтому, полагаюсь на то, что заинтересованные — сами проверят все описанные методы и оставят один-два комментария. 

Рассмотрим разные варианты управления капиталом при торговле портфелем стратегий.

Для простоты, можно рассматривать портфель из двух стратегий, на отрезке где одна стратегия стабильно зарабатывает, а вторая работает неустойчиво. 

1. Фиксированный лот без реинвестирования. Просто суммируем две кривые прироста капитала. В данном случае все просто, одна стратегия делает прибыль, другая добавляет просадки. При раздельном тестировании этот метод позволяет наиболее точно оценить стратегию. Минус метода в том, что при значительном изменении капитала (вывод или занос денег) нужно править рабочий обьем. 

2. Каждой стратегии выделяется равный процент депозита, прибыль реинвестируется, либо уменьшается обьем при просадке счета
Тут вроде все понятно, этот подход все любят. На прибыль добавляемся, при убытке сокращаем лот. Если одна стратегия сильно льет, а вторая немного зарабатывает, то рабочий обьем режется на всех стратегиях, так как общий размер депозита сокращается. И тут возникает вариант 3, про который почему-то никто не говорит. 

3. Создаем условия, когда каждая стратегия работает независимо (одна стратегия — один счет, стартовая сумма для счетов одинаковая), прибыль реинвестируется, либо уменьшается обьем при просадке счета. При этом каждое направление входа системы (лонг или шорт) рассматривается как отдельно взятая стратегия. Почему так? Возьмем простую трендследящую стратегию. На тренде вверх имеем хорошие сделки от лонга, но на резких и коротких коррекциях тренда шорт как правило не зарабатывает. И наоборот для тренда вниз. В этом случае мы будем резать лот на убыточном направлении стратегии и добавлять на прибыльном. 

4. Доработка варианта 3. К каждой отдельно взятой стратегии добавляем элемент equity-trading. В коде стратегии отслеживаем изменение капитала (start_deposit +- netprofit), параллельно заполняем массив финансового результата при торговле 1 лотом, вводим порог допустимой просадки и при ее достижении выключаем стратегию (торгуем минимально возможным обьемом — 1 контракт или 1 акция). При восстановлении теоретической кривой капитала выше порога просадки — возобновляем работу полным обьемом. Порог просадки задается исходя из прошлых данных бэктеста, либо на глаз. Сильно зажимать порог нельзя. На глаз у меня получилось, что максимальная просадка стратегии с учетом процента капитала выделяемого на стратегию примерно равняется 3% на весь капитал. То есть, если стратегия торгует на 30% капитала, то пороговое значение должно быть примерно 10%. Здесь возможны исключения, например для стратегий с малой просадкой можно задавать пороговое значение чуть больше максимальной исторической просадки.  
Мои тесты показывают, что при применении варианта 4 общая прибыль незначительно снижается, но так же снижается и просадка. Соотношение профит-просадка увеличивается примерно на 20%, для некоторых стратегий соотношение увеличивается в два раза. 


Апдейт

Для примера equity-trading я рассмотрю трендовую стратегию на сбербанк.
Входные условия — только шорт, 100 контрактов фиксированный лот, без пирамидинга. С лонгом все понятно, последние пару лет стратегия зарабатывает без значительных просадок. 
Эквити с фиксированным лотом, 100 контратктов.

( Читать дальше )

  
Для того, чтобы лучше понять материал, можно ознакомиться в этими статьями:
https://smart-lab.ru/blog/180975.php
https://smart-lab.ru/blog/259824.php 
Там же видео как я оптимизировал 2,5 года назад(2015 год)

+++ Спасибо за твой плюс или коммент, они важны для меня!+++
*Картинки из статьи можно смотреть тут


( Читать дальше )

Мы сидели на уже знакомой террасе офиса Седого, только на этот раз в бокалах был не сок, а кое что покрепче. Пятница. Это обязывает. Седой никогда не упускал повода.

— Хочешь я открою тебе истину? — вдруг спросил он меня

— Про банки?

— Да какие нахер банки, — отмахнулся он, — настоящую ИСТИНУ.

( Читать дальше )

Гонял на шахматные соревнования в Кострому.  Написал свое овервью по этому поводу.



( Читать дальше )

Настало время оптимизации алгоритма «Парного трейдинга». Прошлые наблюдения давали много ложных сигналов. Сократить их помогут скользящие средние. Мы построим z-оценку по спреду цен пары, сглаженному скользящими средними. Бэктестинг будем проводить в Quantopian, а весь код напишем на Python.

Рассмотрим разницу сигналов по z-оценке:

• Спред цен.
• Спред доходности.
• Скользящие средние на спреде цен.
• Скользящие средние на спреде доходности.

( Читать дальше )

Введение

      Для меня в свое время стало огромным сюрпризом, что WireShark поддерживает lua. Это открывает отличные возможности для анализа сетевого траффика. Наверняка, не все об этом знают. Поделюсь некоторыми возможностями.

Для кого и для чего

    Речь пойдет об анализе сетевого траффика. В первую очередь, анализом траффика, пользуются алгоритмисты и разработчики для прямого доступом к рыночным данным. На нашей бирже задействованы целый ряд протоколов, под UDP — это в первую очередь FAST (протокол распространения рыночных данных), под TCP — это транзакционные протоколы FIX, TWIME, мульти протоколы (рыночные данные + транзакции) Bridge, Plaza.
   У таких разработчиков и алгоритмистов должны частенько, или периодически, вставать вопросы, что там вообще происходит с торговыми роботами. Во сколько пришли на сетевую карту данные, во сколько отправил заявки, во сколько получил ответы и тд. Ставить временные метки внутри программы и выводить их на экран бывает не совсем то что надо. Во первых, это своего рода лишние задержки выполнения задач, а это уже отвлечение от боевых условий. Во вторых, если железо поддерживает, лучше всего брать временные метки у железа и смотреть во сколько приходят данные с самого сетевого кабеля и во сколько уходят данные в сам сетевой кабель. Это уже будет хороший и точный уровень расчетов.

( Читать дальше )

В статье мы рассмотрим, как улучшить результаты автоматического поиска пар для стратегии «Парного трейдинга». А также выясним, как решить проблему, когда пара перестает работать и сразу начинает приносить убытки. Дополнительно, получим полноценный автоматический поиск, чтобы не приходилось отсматривать пары вручную.

Найденные пары проверим на дневной истории. А в следующий раз на часовой.

( Читать дальше )

Введение

Сегодня я расскажу, что необходимо для создания и применения высокочастотных стратегий на российском рынке. Постараюсь этот рассказ проиллюстрировать примерами из нашей практики.

( Читать дальше )

Для тех, кто бухал все майские праздники отсутствовал в начале мая  и не в курсе — рекомендую посмотреть видео .

Вкратце — на смарт лабе идет бесплатное обучение с бесплатной тех поддержкой. Вы сможете через 3 месяца сами делать простых роботов и тестировать свои идеи на истории.


И так, мы начинаем. На этом занятии наша основная задача- установить Wealth lab. Потыкать по кнопочкам и чуток познакомиться с программой. 

Проблему с тихим звуком постараюсь решить с пятого урока!



( Читать дальше )

В предыдущем посте я писал про вычисление косинуса угла с помощью нейронной сети на R. В этом посте я расскажу о том, как с помощью нейронных сетей можно предсказывать цены и насколько эти предсказания реализуются. 

Итак, я взял историю с 2014 года, обучил нейронную сеть на дневных данных акций Газпрома и попробовал предсказать поведение цены на апрель. 


Синяя линия — это предсказание динамики. Нейронная сеть думала, что будет двойное дно, после чего цена пойдет примерно на 137. 

А вот что было на самом деле. В следующем графике уже предсказание на май и видно, что было в апреле.



( Читать дальше )