Избранное трейдера bullet
Обзор рынков. Понедельник, 15 февраля 2016
На рынках по-прежнему большая волатильность, пятница принесла режим “risk on” (то есть “риск включился”). В пятницу рискованные активы росли, отыгрывая провал предыдущих дней, а “безопасные гавани” снижались. ММВБ +0.8%. STOXX Europe 600 +2.9%, S&P500 +2%. Итальянский FTSE MIB +5%. На момент написания фьючерсы E-Mini на S&P500 на CME показывали рост еще на +1%, а японский Nikkei 225 торгуется плюс 5.9% (с начала декабря этот индекс терял до 26%, так что это небольшая коррекция). Так что сегодня обещает принести продолжение положительных тенденций. В США сегодня праздник — День Президента, поэтому торгов на основных биржах не будет. Сегодня после недельных выходных вышел Китай. Shanghai Stock Exchange Composite торгуется минус 1.6%, но это примерно соответствует уровням недели торгов до начала каникул на празднование Нового года по лунному календарю. Это неплохо, если учесть, что во время каникул международные рынки обвалились. Итак, китайские акции не присоединились к общемировому обвалу. Возможно, сказываются интервенции правительства страны на фондовом рынке.
Я как-то уже упоминал про то, что использую в своей торговле некоторые понятия, суть которых стараюсь раскрывать в каждой последующей своей статье или видео. И сегодня речь пойдёт про относительность ценовых движений. Это означает, что спрос относителен предложения и наоборот. В предыдущем посте я выложил видео первой чати данной темы. Если вы не смотрели, вы можете сделать это, перейдя по ссылке.
Рынок цикличен, поэтому его можно условно разделить на следующие фазы: фаза спроса – перелом – фаза предложения – перелом- и т.д. Если смотреть на график, это будет выглядеть как классический теханализ в действии. Давайте посмотрим на рисунок 1.
На нем хорошо видно, что цена, двигаясь по стрелке 1, показывает нам чисто медвежий рынок. Об этом свидетельствуют обновленные лоу и крупные нисходящие бары. С другой стороны, на отрезке 2 мы видим развитие бычьего рынка, о чем говорит нам новый хай и длинные бычьи свечи, сформированные в результате быстрого реагирования трейдеров. Скорость, первичное положение и размеры тел баров, могут многое сказать о потоке ордеров, проходящих во время торгов. Кто хорошо знаком с тем, как
Шалом искатели граалей и хомякопоклонники.
Многие мои роботы стали показывать результаты хуже чем ожидал, решил сделать очередную ревизию и убрать лишних.
Хочу заметить что даже со всей фигнёй пул роботов в плюсе, прибыль делается на трендах, а пока боковик адский, например после первого\второго дня лчи я был на 26 месте в общем зачёте с профитом вроде 25%, потом откатило.
Также решил выложить отбракованных роботов, вдруг кому-то будет интересно и это хоть чуть улучшит мою карму.
Сам я люблю смотреть чужих роботов, пусть даже и фиговых, для расширения кругозора.
Сейчас работает около 40-50 роботов, из них большинство фиговых.
Расскажу почему так, когда я только начал торговать на фортс то мне сильно повезло и удалось что-то заработать фиговыми роботами, из чего я сделал неверный вывод что почти каждый робот будет хоть что-то зарабатывать и если набрать их пачку то будет хороший профит. Сейчас я вижу что это не так, количество роботов ничего не даёт, важно качество, и нужен строгий отбор.
Итак, в роботах выставлен комис\проскальзывание 0.02% (сейчас это 26руб на круг сишка), для сбера 0.03%
Во всех моих роботах не используются условные заявки и стопы, стараюсь не входить\выходить на явных пробоях, поэтому 0.02% вроде ок. Для работающего робота мой минимум средней прибыли 0.1% на сделку. Параметры в роботах боевые, т.е. те с которыми торговал недавно, возможно это не лучшие параметры и долго объяснять почему выбраны именно они. Сколько реальных процентов делают выложенные роботы — сложный вопрос, возможно 10-20% без плечей, но скорее всего меньше, именно поэтому они и в отбраковке, кому интересно тот сам посмотрит.
Движения скучны и невыразительны. Рубль колеблется в районе 68/долл., брент в районе 48-49 долл./барр. S&P 500 +0.5%, STOXX Europe 600 +0.9%. В заметной мере компенсирован провал предыдущего дня, нет признаков направленного движения. Мы не видим текущих новостей, достойных обсуждения. Поэтому будем писать о чем придется.
Следующая серия графиков получена благодаря твиттеру Г.Блоджета. Оригинал картинки и описание доступно на блоге philosophicaleconomics.com (ресурс весьма неплох на первый взгляд).
Сравнивается серия показателей оцененности, маржи, отдачи капитала, сравнительной оцененности для индекса S&P500. Пост на этом блоге датирован концом 2014 г., но текущее значение этого индекса примерно равно уровням тогда и вполне актуально. Среднее на графиках рассчитано для периода 1996-2014 гг., и сравнивается со значением “ttm” — скользящие 12 месяцев. Также по ссылке доступен подобный анализ для отдельных секторов фондового рынка.
По теме Аэрофлота, думаю, интересно будет узнать акционерам Аэрофлота о системе мотивации в компании.
С середины лета, я с перерывами, провожу огромное исследование системы мотивации членов Совета директоров в компаниях сетевого холдинга Россети. Когда-нибудь закончу и опубликую. А рано или поздно у меня будет вся аналитика по мотивации по всем госкомпаниям. Для меня эта тема очень интересна.
На сайте Росимущества бывают довольно интересные презентации по разным темам, в том числе по системе мотивации.
Так уж сложилось, что из всех видов торговли в трейдинге меня привлекает торговля по потоку ордеров.
Этой теме я посвятил довольно много времени и глубоко её исследовал. Писал свой терминал, собирал сырые данные, анализировал их, исследовал API различных датафидов и терминалов: Rithmic, CQG, Nanex, NYSE API's, NinjaTrader API, Sierrachart API, Takion API и др.
Но помимо сбора данных остро стоит проблема их корректной визуализации. Так вот с этим моментом все обстоит очень плохо. Когда человек говорит «Я читаю ленту» в голове представляется картина с сумасшедшим потоком бегущих цифр перед глазами, успеть рассмотреть и уж тем более как-то проанализировать которые практически невозможно. Большая часть из этого потока просто пролетает мимо. Безусловно с опытом наблюдения что-то начинает получаться, но это в лучшем случае 20-30% обработанной информации из всего потока. А если мы говорим о наблюдении за книгой ордеров (стакан, DOM, Depth of market), то здесь все еще хуже. Большая часть информации при наблюдении за стаканом просто не видна, т.к. частота его обновления в ядре биржи может достигать тысяч событий в секунду, а частота обновления стакана на экране вашего монитора в лучшем случае составит 1 раз в 50 миллисекунд (или 20 раз в секунду). Соответственно между двумя изменениями цифр в стакане на мониторе, могут произойти десятки изменений в реальности.
В данном цикле статей начинаем рассматривать модель Маркова, которая находит применение в задачах классификации состояния рынка и используется во многих биржевых роботах. Статьи основаны на постах, опубликованных в блоге Gekko Quant. Также будет рассмотрены практические алгоритмы на финансовых рынках. Код в цикле приведен на языке R. Вначале будет много теории, ее надо хотя бы попробовать понять, затем разберем практические примеры.
Рабочая среда распознавания основных паттернов.
Рассмотрим набор признаков O, полученный из набора данных d и класс w, обозначающий наиболее подходящий класс для O: