Избранное трейдера Andrey

по

Как заработать (не)много денег на цветмете (с бэктестами!)

Как заработать (не)много денег на цветмете (с бэктестами!)
Итак, сегодня будем учиться рубать бабло лопатой на фьючерсных контрактах МосБиржи на цветные металлы. Для анализа скачаем с сайта «Финама» котировки фьючерсов, например, на алюминий (ALMN):
Как заработать (не)много денег на цветмете (с бэктестами!)

( Читать дальше )

20 художественных книг про бизнес, которые стоит прочитать. Часть 2

Часть 1 https://smart-lab.ru/blog/640807.php

11. Классно быть Богом. Тибор Фишер t.me/kudaidem/1186

 12. Критическая цепь. Элияху Голдратт. t.me/kudaidem/1187

13. 99 франков. Фредерик Бегбедер t.me/kudaidem/1188

14.  Электрические методы обогащения. Павел Черкашин t.me/kudaidem/1189

15. Все продается. Майкл Ридпат t.me/kudaidem/1190

 16. Банкир. Лесли Уоллер t.me/kudaidem/1191

17. Boss: бесподобный или бесполезный. Рэймонд Иммельман t.me/kudaidem/1192

18. Супермаркет. Сатоси Адзути. t.me/kudaidem/1193

19. Крестный отец. Марио Пьюзо t.me/kudaidem/1194

20. Deadline. Роман об управлении проектами. Том Демарко t.me/kudaidem/1195


11 книга

Классно быть Богом. Тибор Фишер

 С героев предыдущих книг мы в той или иной степени брали пример, учились у них тому, как надо действовать. Давайте теперь для разнообразия познакомимся с АНТИстратегией успеха, узнаем, как не надо действовать, поучимся на чужих ошибках.

Учебником нам послужит довольно смешная книга.



( Читать дальше )

Где брать идеи для алго-стратегий? Туториал по академическим ресерчам для начинающих + полезные ссылки

Привет, сегодня вместо традиционного бэктеста разберем площадки, где можно подсмотреть идеи для торговых стратегий.  Навеяно постом Eugene Logunov о литературе для алго-трейдера https://smart-lab.ru/blog/627444.php Теперь у нас есть методики, но где взять идеи? :)

Наши предыдущие бэктесты хоть и адаптированы под Россию и имеют отличия в реализации – все равно основываются на ранее выявленных закономерностях в США/Европе. Сразу скажу, что речь пойдет об исследованиях в открытом доступе. Если на работе/в университете есть доступ к EBSCO или Science Direct, то вы и сами знаете, где все посмотреть.

Зачем вообще читать академические ресерчи, если фонд LTCM показал, что кол-во цитирований и премий спорно соотносится с успехом на рынке?

Хорошие ресерчи дают базовые идеи о том, что и почему работало в прошлом, на каких стадиях и почему перестало. Да, в них есть реализация или дизайн исполнения, но обычно он сырой и его всегда можно поменять, сохранив базовую идею. В отличие от дискуссий в рунете, очень сложно опубликовать что-то без пруфов, а проверка устойчивости не ограничивается t-статистикой > 3.  Сам текст хорошо структурирован, методика либо объясняется полностью, либо ссылается на такой текст. Авторы в основном исследователи, которые выполняя свою работу попутно дают подсказки практикам. Но встречаются и практики, например, аналитики хедж фонда AQR сейчас главные поставщики контента по факторным стратегиям или ученые Dimson и Ibbotson, которые параллельно пишут исследования для инвестиционных банков. Если желание почитать что-то заумное осталось, то сформулируйте идею/биржевую аномалию, которую хотите проверить (например, покупка акций с наибольшими дивидендами) и возвращайтесь к этому тексту.



( Читать дальше )

Расчет реальной доходности Индекса Мосбиржи

Основные страновые индексы давно стали мерилом доходности фондового рынка той или иной страны. В России таким индексом является Индекс МосБиржи (IMOEX). Именно по нему и определяют доходность Российского фондового рынка в рублях, а также делают выводы о долгосрочной доходности (индекс существует с 22 сентября 1997 года)

В общем не плохой вариант, но есть некие рамки, которые хотелось расширить, чтобы более детально проанализировать прошлую доходность рынка:
1. Почему-то принято измерять годовую доходность по календарным годам. Почему не считать по 1 июля?
2. Данный индекс не учитывает, выплаченных дивидендов. Обычно делают допущения типа – «и прибавим к доходности индекса 5% дивидендной доходности». Почему именно 5%? Вот посмотрите тут, за 6 лет дивдоходность была постоянно разной.
3. Так как индекс МосБиржи не учитывает дивиденды, то он и не учитывает налоги с этих дивидендов.
4. И наконец, самое главное, на чем мы хотим сосредоточиться. Данный индекс показывает номинальную доходность, а не реальную (с корректировкой на инфляцию)

В данной статье мы исправим эти 4 недочета, проанализируем доходности и сделаем калькулятор доходности.

КАЛЬКУЛЯТОР, В КОТОРОМ ВЫ СМОЖЕТЕ ПОСЧИТАТЬ СВОИ ПАРАМЕТРЫ ДОХОДНОСТИ.

Итак, технология исследования:

Итак, технология исследования:
1. Вместо индекса МосБиржи мы взяли Индекс МосБиржи полной доходности «нетто» (по налоговым ставкам российских организаций) — MCFTRR. Это тот же самый индекс, но он учитывает все выплаченные дивиденды по компаниям, входящим в индекс, а также учитывает налоги, которые необходимо выплатить по данным дивидендам. Этим ходом убираем два недочета, описанные выше.
2. Индекс полной доходности начал рассчитываться 17 лет назад, с 26 февраля 2003 года. Но нам мало 17 годовых отрезков для анализа. Поэтому берем годовые отрезки со смещением в месяц. То есть первый годовой отрезок с марта 2003 по март 2004, второй с апреля 2003 по апрель 2004 и так далее, всего получаем 196 годовых отрезков. Тоже самое для 2-х годовых отрезков, 3-х годовых и так далее до 17-летних отрезков. Итого получаем 1700 временных окон для расчета доходностей. Это не так много, как на американском фондовом рынке, но уже в 100 раз больше, чем в исходных данных.

Расчет реальной доходности Индекса Мосбиржи

3. Рассчитываем не только номинальную, но и реальную доходность.

Вот традиционный расчет номинальной доходности Индекса полной доходности. Средняя номинальная доходность с 1 января 2004 по 31 декабря 2019 г составила 15,1%. При этом волатильность по годам очень высокая. В 2009 году номинальная доходность составила 125%, а в 2008 минус 66,7%. «Радует глаз», что из 16 лет всего 3 были убыточными.
Расчет реальной доходности Индекса Мосбиржи



( Читать дальше )

Алготрейдинг. Получение данных свечей средствами QLUA и запись их в .CSV

Алготрейдинг. Получение данных свечей средствами QLUA

Очень часто бывает необходимо получить данные последних N-свечей различного интервала инструмента торговли. К сожалению, в справке QLUA нет достаточно полных примеров кода работы получения данных. В скрипте приведён пример получения данных интервала М1 инструмента BRN0 в формате <Инструмент> <Дата> <Время> <Цена_Open> <Цена_High> <Цена_Low> <Цена_Close> <Объем>. Данные пишутся в CSV формат.
Почему просто не выводить по DDE график и обрабатывать его в чём-нибудь более приятном? Есть простые вещи, для которых нет необходимости в таких конструкциях (проанализировать резкое изменение объема, найти определенную формацию/комбинацию свечей, а затем вывести в quik сообщение).
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
--- Функция получения результатов свечей в .CSV в виде:
--- <Инструмент> <Дата> <Время> <Цена_Open> <Цена_High> <Цена_Low> <Цена_Close> <Объем>
--- BRN0	1	20200605	200100	42.15	42.16	42.1	42.1	2150
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
is_run=true

-- Параметры
tInstr="BRN0" --код инструмента/бумаги
classcode="SPBFUT" --код класса инструмента/бумаги, если нужен фондовый рынок - вводить TQBR вместо SPBFUT
iNterval=INTERVAL_M1 --таймфрейм
-- доступные таймфреймы указаны в справке Quik (qlua.chm в папке с quik) по поиску CreateDataSource
-- пример INTERVAL_H1
corrTime=3 --Время МСК. C сервера время приходит без корректировки.
pFile="w:\\temp" --путь, где будет создаваться файл
cBars=10 --сколько свечей надо вывести
--настройка параметров

function OnInit()
	out_file=io.open(pFile .."\\"..tostring(tInstr)..".csv","w")
	is_run=(out_file~=nil)
	ds=CreateDataSource(classcode, tInstr, iNterval ) --создаем источник данных
	ds:SetUpdateCallback(NewChartData) --обновление последних данных
end

function strText(int)
	local m=tostring(int)
	local mLen=string.len(int)

	if mLen==1 then
		Output="0" .. tostring(m)
	else Output=m
	end
	return Output
end

function main()
	while is_run do
	local Size=ds:Size() --Получение количества всех свечей в источнике данных

	if cBars>Size then
		cBars=Size-1
	end

	for i=Size-cBars, Size, 1 do
		local O=ds:O(i) -- Значение цена открытия свечи
		local H=ds:H(i) -- Значение High для свечи
		local L=ds:L(i) -- Значение Low для свечи
		local C=ds:C(i) -- Значение Close для свечи
		local V=ds:V(i) -- Значение Volume для свечи
		local T=ds:T(i) -- Значение Time для свечи

		sTime=os.time(T)
		datetime=os.date("!*t",sTime)

		--вывод в файл
		out_file:write(tInstr..";"..tostring(iNterval)..";"..tostring(datetime.year)..tostring(strText(datetime.month))..tostring(strText(datetime.day))..";"..tostring(strText(datetime.hour + corrTime))..tostring(strText(datetime.min))..tostring(strText(datetime.sec))..";"..tostring(O)..";"..tostring(H)..";"..tostring(L)..";"..tostring©..";"..tostring(V).."\n")
		out_file:flush() --запись данных
	end
		out_file:close()
		sleep(1000)   -- приостановка на 1 секунду
		out_file=io.open(pFile .."\\"..tostring(tInstr)..".csv","w")
	end
end
  • обсудить на форуме:
  • Quik Lua

Большой бэктест модифицированного Momentum. Лениво обыгрываем рынок с 1984 года на глобальных рынках

Привет, новая неделя – новый бэктест факторной стратегии. На этот раз не только на Мосбирже и не только в акциях. Первоначально тут планировался большой текст про взаимодействие Моментума, торгового оборота и волатильности на неликвидных рынках и последующий Шарп сильно за 2.

Но в последний момент решили выпускать стратегии по нарастанию их сложности.  Сегодня речь не об «иксах», но об очень устойчивой штуке – получению доходности выше рыночной за длинный промежуток по разным классам активов без принятия рисков отдельных компаний или стран.

Традиционный график с результатом перед стеной текста:
Большой бэктест модифицированного Momentum. Лениво обыгрываем рынок с 1984 года на глобальных рынках

Источник: Sentimetrica

 

Синяя линия – модификация Моментума на глобальных рынках, зеленая – индекс глобальных акций MSCI World, красная – равновзвешенный портфель из акций, казначейских векселей США и сырьевой корзины.

 

Из всех стратегий американских биржевых гуру – самыми полюбившимися для меня стали идеи получения ВСЕЙ рыночной доходности Джона Богла и CANSLIM Уильяма Онил. У фраз «Индекс в долгосроке всегда растет» и «Лучшие компании остаются лучшими» много общего, верно? Попробуем оформить объединенную стратегию на основе классиков.



( Читать дальше )

Большой бэктест стратегии Momentum на ММВБ. Или почему покупать акции на отскок – плохая идея?

Привет, новая неделя – новый бэктест факторной стратегии на Мосбирже. В прошлый раз была проверена стратегия Value через мультипликаторы P/E и P/BV https://smart-lab.ru/blog/609357.php В этот раз мы проверили стратегию Momentum на российских акциях.

Суть ее очень проста – покупаем акции, которые сильнее всего выросли за последние 6 месяцев и шортим акции с худшей динамикой цены за тот же период. Стратегия получается рыночно нейтральной (в теории, на самом деле — корреляция с рынком очевидна) и если у такого лонг-шорт портфеля есть положительная доходность, то мы можем сказать, что на Мосбирже есть моментум эффект.

Воспользовавшись поиском по Смартлабу можно найти несколько интересных исследований по моментуму (если что-то упущено, пожалуйста, дайте ссылку в комментариях) – «Есть ли сила в моментуме» от at6 https://smart-lab.ru/blog/596080.php и «Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)» от AlexChi https://smart-lab.ru/blog/499362.php



( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн