И так на прошлой неделе после долгого перерыва во время, которого торговал фьючерсы (в основном короткие позиции по нефти), снова взялся за внутридневную торговлю американскими акциями. И первое с чем столкнулся, что в условиях флетового рынка надо делать отбор акций каждый день перед открытием рынка. При этом в условиях флета отбор надо делать максимально тщательно иначе торги просто не пойдут. Зная это, у меня уходило минимум час на отбор акций по Finviz. Неделю спустя таких торгов мне это надоело. К тому же за неделю я собрал достаточно данных, чтобы выйти на четкий алгоритм по поиску акций, которые имеют потенциал пойти сегодня после отбора. Записав этот алгоритм я сразу подумал – а нельзя сделать так чтобы машина сама делала отбор и он занимал максимум 20 минут? Немного подумав, я понял – конечно, можно!
В итоге на выходных я на базе thinkorswim сделал свой собственный скринер.

Хороший курс для анализа финансовых показателей публичных акций. Подойдет для оценки дешевых акций, малой и средней капитализации. Курс состоит из нескольких частей. Предлагаем вам ознакомиться с первой частью.

Если вы хотите воспользоваться русским переводом пожалуйста на видео нажмите на settings, далее Subtitles/CC, далее нажимаете на English(auto-generated), далее Auto-translate и выбираете нужный язык. Выложили пару частей, если понравится то тут все остальные из первой части.

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:

Выложены полностью учебные программы, конспекты лекций, экзаменационные вопросы и ответы, и даже видео лекций 32 курсов MIT (Масачусетского Техн.Института). Просто чтобы понимать, насколько это большой подарок, можно вспомнить, что стоимость одного года обучения в MIT $58 240. Еще раз, 58 тысяч 240 долларов* за ОДИН год обучения. 

Все лежит тут

Источник - http://aftershock.news/?q=node%2F375046

   Это пост из разряда «не для всех». Тем, кто только начинает торговать очень не рекомендую распыляться и все же ждать своих сетапов. Тот, кто имеет опыт профитной торговли, но по каким-то причинам еще не обладает собственным стабилизационным фондом, накопленным в тучные годы и вынужден присутствовать в рынке каждый день зарабатывая на жизнь —  эта информация может быть полезной. Для кого как, а для торгующих дешевки на америке в последний месяц практически не было хороших ситуаций для заработка. Поэтому решил поделиться информацией о том, как я иногда торгую волатильность внутри дня. Подобные ситуации возникают довольно часто, даже когда рынок находится в рэйндже.

   Итак, для входа в позицию нам нужно что бы фьючерс на S&P (/ES) или ETF на него (к примеру, SPY) торговались около какого-то значимого уровня. В этот момент смотрим ETF на VIX (XIV, VXX, UVXY, TVIX… кому что по душе). Сравниваем минутные графики рынка и волатильности, при этом последняя должна проявлять силу/слабость по отношению к рынку. К примеру, если смотрим XIV на продажу, то рынок должен обновлять локальные хаи и пытаться взять уровень, при этом XIV должен как минимум держать свои локальные хаи, а лучше вырисовывать lower hight (последующий хай ниже предыдущего). Если смотрим XIV на покупку, то ищем зеркальную ситуацию (как в примере, картинка кликабельна)

Статья из блога www.jonathankinlay.com поможет лучше понять работу вашей торговой стратегии и повысить ее производительность в будущем.

Построение прибыльной стратегии только половина успеха, трейдеру еще необходимо понимание так называемой альфы стратегии и риска. Это значит, что нужно определить факторы, обуславливающие прибыльность алгоритма и, в идеале, создать модель так, что их относительный вклад может быть вычислен. Более продвинутый путь — это конструирование мета-модели, которая будет предсказывать прибыльность и давать рекомендации, каким образом должна торговать стратегия в следующий период.

Производительность стратегии

Давайте посмотрим, как это работает на практике. В нашем случае будем использовать следующую внутридневную стратегию на фьючерсах E-mini:

Общая производительность стратегии довольна высока. Среднемесячная прибыль за период с апреля по октябрь 2015 года почти 8 000 долларов на контракт, за вычетом комиссии, со стандартным отклонением всего 5 500 долларов. Годовой коэффициент Шарпа около 5.0. На платформе с хорошим исполнением стратегия может масштабироваться до 10-15 контрактов, с годовой прибылью от 1 до 1.5 миллионов долларов.