Часто вижу как люди изобретают велосипеды в Excel, хотя все уже давно написано. Сам по себе Excel для анализа данных на мой взгляд не удобен.

Хочу поделится с вами базой с огромной коллекцией примеров анализа рыночной информации в Excel.
Корреляции, хеджирование, шорт интерес, моделирование портфеля, Монте Карло, бонды, опционы и еще много много всего.


www.gummy-stuff.org/Excel/

В последней передаче Тимофей Мартынов на Медиаметрикс как то указал про Мовчана Андрея(он к нему прислышиватеся). Есть хорошее видео данного автора и много интересных экономических суеверий он показывает и объясняет… Плюс он был у Тинькова в Бизнес-Секреты 2.0 Вообщем советую с целью расширения познаний и нового взгляда на вещи рекомендую...

Экономика – это наука, не менее сложная чем медицина или квантовая физика. Её предмет – миллиарды людей, объединенных экономическими отношениями – несравнимо сложнее, чем даже человеческий организм. Тем не менее, экономические рассуждения – это модно, а анализ, оценки, прогнозы и выводы принято делать не только в кругу политиков и журналистов, но и за кухонным столом, вне зависимости от профессии участников. В медиапространстве рождаются (и проникают всюду, включая Белый Дом и Кремль) невероятные предрассудки и суеверия на экономическую тему. Между тем, разоблачить их очень легко – достаточно посмотреть на мир под правильным углом. Штук пятнадцать суеверий за время лекции мы успеем разоблачить.


Бизнес-Секреты 2.0

Если кому-то интересно, мои статьи на тему R, машинное обучение, количественный анализ:

1. Мои шаги в сторону машинного обучения на R и немного про Si, Brent
2. Расчет ожидаемого количества убыточных сделок подряд на R
3. Применение логарифмов для расчетов со сложным процентом
4. Построение модели для парной торговли акциями Google и Apple на R
5. Анализ Brent с использованием языка R
6. Количественный анализ графика нефти с применением R (продолжение)
7. Гистограммы доходностей разных активов
8. Применение наивного байесовского классификатора на R для поиска закономерностей и прогнозирования

В следующей статье расскажу про наивный байесовский классификатор и нейронные сети в трейдинге. 

В перерывах между ТСЛабом и голым кодингом копаюсь в разного рода онлайн сервисах по роботобилдингу. Пока вот очередной перерыв, решил опубликовать список из онлайн-сервисов, которые предоставляют разные возможности для бектестов и деплоймента алгоритмов. Т.к. большинство смартлабовцев сидят на иглах ТСЛаба и WL, делать детальное описание не буду, хотя покопался там изрядно. Может как-нибудь за следующим перерывом...

RIZM — прикольный конструктор. Недавно вроде гугл показал подобный кодогенератор. Суть — Вы не пишете коды, а складываете кубики. Только не такие, как в ТСЛабе или еще где-то, а более близкие к программированию. Т.е., если Вы умеете читать код, но не умеете его писать (аки покорный Ваш слуга), то это для Вас.

QUANTOPIAN — упоминался несколько раз тут на СЛ. Quantopian стал центром для выпускников математических и научных дисциплин, которые обладают навыками программирования. Для кодеров. Python. Многие говорят, что соскочили с квантконнекта в квантопиан именно по причине простоты питона. Легендарный

( Читать дальше )

Наткнулся тут на свой трейдерский дневник старый. Какой стиль, какой слог :) Осторожно, ненормативная лексика на картинках. 

( Читать дальше )

Посчитал на R спред между акциями Google и Apple с учётом соотношения (hedge ratio). И нанёс среднюю линию с двумя среднеквадратичными отклонениями сверху и снизу. Красота. 



Делается на R это очень просто, код ниже. 

require(quantmod)
> startT <- «2015-01-01»
> endT <- «2016-01-01»
> rangeT <- paste(startT, "::", endT, sep="")
> symbols <- c(«AAPL», «GOOG»)
> getSymbols(symbols)
[1] «AAPL» «GOOG»
> tGOOG <- GOOG[,6][rangeT]
> pdtGOOG <- diff(tGOOG)[-1]
> tAAPL <- AAPL[,6][rangeT]
> pdtAAPL <- diff(tAAPL)[-1]
> model <- lm(pdtAAPL ~ pdtGOOG)
> hr <- as.numeric(model$coefficients[1])
> spreadT <- tAAPL — hr * tGOOG
> meanT <- as.numeric(mean(spreadT, na.rm=TRUE))
> sdT <- as.numeric(sd(spreadT, na.rm=TRUE))
> par(mfrow = c(2,1))
> hist(spreadT, col=«blue», breaks = 100, main = «Spread Histogram (AAPL vs GOOG)»)
> plot(spreadT, main=«AAPL vs GOOG spread (in-sample period)»)
> abline(h = meanT, col = «red», lwd = 2)
> abline(h = meanT + 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)
> abline(h = meanT — 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)

Здесь: 

meanT — среднее
sdT — среднекв. отклонение
spreadT — спред
par — график с двумя секциями
plot — график
hist — гистограмма
abline — линия поверх графика
model — линейная зависимость модель, МНК
quantmod — библиотека для получения исторических данных
rangeT — временной диапазон

Хотите попросить сделать количественный анализ чего-нибудь? Пишите в личку или в комментариях.

Начинаю разработку бесплатного майнера паттернов — второй версии. Пока собираюсь с мыслями и готовлю возможную архитектуру. К лету начну работы.

За последние пару лет его скачали больше 10 к. человек. Уважаемые пользователи, пишите, что бы Вы хотели ещё в нём увидеть. В пост, мне на почту, на домашний форум программы. Буду расширять список изменений.

Для всех остальных, небольшой обзор программы. С чего всё начиналось и что есть сегодня.




Stock Pattern Viewer — Уникальная программа для автоматического анализа котировок на предмет формализуемых паттернов и сбора статистики по ним. Data Mining с человеческим лицом.
Программа полезна в качестве станции поиска формаций для системного трейдинга.

( Читать дальше )

Вчера на СмартЛабе  был размещен пост Как построить корреляционную матрицу (для парной торговли) в Excel, собравший аж 150 "+".
Решил тоже попрактиковаться и написать под эту задачу код в R. Важным преимуществом R является наличие пакета rusquant, который позволяет автоматически получать котировки с Финам в любом таймфрейме (в т.ч. в тиках), что существенно экономит время по сравнению с ручной обработкой в Excel.

Код на R приведен ниже:

• Файл c кодом можно скачать тут.
• Файл с названиями тикеров: для примера 1 тут, для примера 2 тут. Эти файлы используется для ввода тикеров в программу, т.к. прописывать тикеры вручную непосредственно в коде при их большом количестве не удобно. 
• Время загрузки данных с Финам по 79 тикерам составило 84 секунды, т.е. примерно по 1 сек. на тикер. А сколько бы ушло на ручную загрузку для Excel сложно представать.

 

Результаты:

( Читать дальше )

Начало положено тут
Продолжение тут

Вступление

     Разработка обертки протокола, только на первый взгляд, кажется простым. Нахрапом такую задачу не взять. Тут, как я уже говорил, важно посидеть с кружкой чая, полистать документацию, построить различные схемы, структуры. На основе этого, разработать логику обертки, иерархию классов и тд. Разберем иерархию команд протокола. Для анализа была взята документация самой биржи.

Теоретически аспекты. Разложим немного по полочкам.

     Все сообщения протокола можно разложить на несколько тем. Я начну с первой группы:

1. Сообщения для поддержания связи.

• Logon; Тип=A; Сообщение для инициализации сессии. Грубо говоря для подключения к серверу
• Logout; Тип=5; Сообщение для завершения сессии. Сообщаем серверу о прекращении связи
• Hearbeat; Тип=0; Сообщение для поддержания связи. 
• Request; Тип=1; Сообщение для поддержания связи. Запрос второй стороны, жива ли первая
• Reject; Тип=3; Сообщение об ошибке. Получаем его, если мы не правильно оформили свое сообщение
• Resend Request; Тип=2; Повторный запрос сообщений, в случае утери. Задается интервал номеров сообщений.
• Sequence Reset; Тип=4; Используется для сброса номеров сообщений. 

     На этом наверное буду заканчивать первую часть описания. В нее вошли функции, отвечающие исключительно за связь между клиентом и сервером. Давайте посмотрим теперь немного практики. И еще почертим.

( Читать дальше )

Начало — Изучаю FIX протокол с нуля. Разбор протокола, первый код на c#

Вступление

     В прошлой статье я положил начало циклу разработки класса для работы с FIX протоколом. Обсудили его особенности передачи данных. Теперь время немного по программировать. Если профессионально подходить к делу, то нахрапом такие задачи решать нельзя. Надо посидеть с кружкой чая, порисовать схемы программного продукта. Что как будет взаимодействовать. Накидать блок схемы после полученного первого опыта. Наверное многие скажут, что это какой то дедовский способ. Но и программист я из старой плеяды, до сих пор любящий семерку Delphi.

Рисуем

     Напомню, как работают сетевые соединения. Через сокеты связываемся с сервером и начинаем обмениваться сообщениями.
     Из опыта первой статьи вы наверное вспомните, что я предложил под каждый блок сообщения делать класс и на основе этих классов строить сообщение. Переспав с этой идеей, сегодня за кружкой чая, я решил остановиться на этой идее. А именно:

( Читать дальше )