Избранное трейдера dimaz07

по

Python фреймворк для алготрейдинга (VNPY)

Перевел тут (в автоматическом режиме) питонячий китайский фреймворк для алготрейдинга.

Python фреймворк для алготрейдинга (VNPY)

Что он может:

1) Тестить и пускать в лайв страты (а-ля plug and play)
2) Есть коннекторы к крипте, каким-то китайским брокерам, IB, Alpaca
3) UI на pyQT5
4) Качать/хранить котировки

в общем все что надо для базового (и не только) алготрейдинга. все это бесплатно и под MIT лицензией

Перевод пока так себе, но лучше чем китайский оригинал. Теперь хоть что-то можно понять в интерфейсе.  Запустил пару предустановленных страт, загрузил данные, написал простенькую стратегию — все работает, багов не нашел пока. Постепенно улучшаю перевод в ручном режиме.

vnpy — лучшее из python open source для трейдинга что я видел. Понятная и логичная структура, ожидаемая архитектура, хорошо написанный UI. Часть логики коннекторов написана на C++ (поэтому гитхаб и говорит что оно С++, но это не так)



( Читать дальше )

Нейронные сети для трейдеров

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, составляющих мозг животных.
Нейронные сети для трейдеров

Искусственная нейронная сеть позволяет моделировать некую нелинейную функцию с входными и выходными данными.
Нейронные сети для трейдеров

( Читать дальше )

Большая подборка полезных ресурсов для инвестиций на американском рынке

Общая информация о компаниях:

Yahoo Finance

Альтернативы: Google FinanceMorningstar

WeBull (удобное приложение для смартфона, iOS/Android)

Финансовые показатели компаний:

RocketFinancial (три формы отчетности с историей за 20 лет)

Macrotrends (графики основных показателей)

FinaSquare (только крупные компании, с большей детализацией)



( Читать дальше )

Более 300 книг по трейдингу. Раздаю. Качайте.

Более 300 книг по трейдингу. Раздаю. Качайте.
Около 300-т книг по трейдингу, статьи, тех. анализ, фундаментальный анализ, опционы.
Учебники, лекции, словари. Программы тех. анализа. 
Немного скринов что там есть, это только малая часть.
Более 300 книг по трейдингу. Раздаю. Качайте.

( Читать дальше )

Англоязычные трейдерские сообщества. Подскажите.

Подскажите что можно почитать из англоязычных трейдерских сообществ? Какие крупные?

Есть кто пользуется облачными серверами? Поделитесь информаций , пожалуйста.

Интересуют самые надежные, устойчивые и недорогие сервисы. Собираюсь туда поставить ПО, чтобы 24 часа все было в работе.Нашел в и-нете Selectel.ru, vCPU-4шт, RAM 16Гб и SSD -50 Гб стоит 5510р\месяц. Насколько  надежная и дорогая контора кто нть знает? Спасибо.

Мысли про текущее положение дел в алго.

Мысли будут необработанные, пост не зрел, как обычно, 3-4 дня. 

Что я думаю про текущее положение дел алго в нашей стране. Если обратиться в прошлое, да даже, если глянуть на историю ЛЧИ, можно выделить несколько интересных периодов, которые характеризуют становление отечественных алго в стране. Это:

  1. Примерно 2008-2010 годы. Когда появилась гора ручных не эффективностей, на чем выросла целая волна всеми известных молодых трейдеров. Потом пришли на их место роботы и их сожрали.
  2. Это примерно 13-14 годы. Когда выше описанные роботы начали создавать неэффективности и пришли более ушлые и умные и сожрали вышеописанных, еще зацепив свой же закат в период повышенной волы 14-15 годов.
  3. Текущий период о котором поподробней.

Основные тезисы, которые я хотел бы выделить.

  • Гигантская конкуренция. Это основной тезис. Если многие писали в 15 году о сильной конкуренции, то они даже не подозревали, что будет в 18-19 годах
  • После второго периода начался период очистки сферы. Ушли те, о которых думали как о гениях. Реальные же гении стали выплывать наружу, спустя 3-4 года
  • Период легких денег на малых вложениях фактически закрыт безвозвратно. Вкинуть 3-4 млн в развитие и получить результат фактически уже не реально без подготовленных кадров
  • Кадры решают сейчас как никогда. Это факт. Все вышеперечисленное говорит о том, что мы становимся, как на Западе, прийти самому и поднять с нуля — анреал. Времена ушли безвозвратно. Рынок становится достаточно профессионален
  • В топку подкидывает сама Биржа своей политикой разворота ориентиров на западных игроков
  • Наш алго рынок входит (или уже вошел, судя по тому, как юзаются дырки в регламентах) в стадию драки профессионалов. В обычной экономике, когда рынок поделен и высоко конкурентен, участники рынка садятся за общий стол и договариваются, пилят рынок, сферы, разрабатывают правила. Я не верю в то, что на такое способны участники финансового рынка, поэтому пойдет грызня.  Можно бы было легко сесть и поделить стаканы и пережить этот непростой период.
  • Я верю в то, что на протяжении года — полтора могут появиться ботаны и еще через 2-3 года задать темп алго рынку на 4-5 лет
  • Те, кто не развивался последние годы, к 20-21 году закончат свое существование
Ну вот примерно так спонтанно накидал. Пожалуйста, не надо только показывать свои прибыльные еквити последних пяти лет. Когда мы выйдем все из этого периода, подбитые летчики спустятся до вашего уровня и съедят и вас.

У меня все, доклад окончен.

Причины появления хвостов (спайков) на графике или немного про лимитные заявки.

  Возникла дискуссия у меня с одним уважаемым человеком по поводу длинных хвостов на графике при обсуждении теории Герчика. И уважаемый человек мне сказал, что версия Герчика это полная ахинея. А все длинные хвосты на графике это только следствие лимитных заявок. Заявки бывают двух видов (накопление) это к примеру купить еще при падении цены до определенного уровня и выход из позиции (stop Loss) продать при падении цены до определенного уровня. И когда (stop loss) до определенного уровня превышает заявки накопления на определенный коэффициент, то всегда летит крупная заявка от крупного игрока на продажу по рынку, целью которой является забрать разницу между заявками накопления и stop loss. После этого опять идет анализ появившихся новых лимитных заявок, если опять stop loss преобладает над заявками накопления, то полетит еще одна крупная заявка по рынку и так будет до тех пор, пока заявки накопления не станут равны или больше заявкам stop loss по денежной сумме.  
 На вопрос, как крупный игрок видит лимитные заявки, если их видит только брокер, а брокер у нас не один. Ответ последовал следующий. В мире капитализма любая информация продается и не надо видеть всех клиентов, достаточно информации по одному крупному брокеру. Так же, что бы понять кто победил на выборах не надо считать 100% протоколов, как правило достаточно посчитать и пять процентов, стадо у любого брокера ведет себя одинаково.
  Прав он или нет, вопрос знатокам?

М-да, 5% в месяц не получилось

    • 11 сентября 2019, 12:03
    • |
    • А. Г.
      Проверенный аккаунт
  • Еще
Посчитал свои среднемесячные доходности при максимальной просадке 25% по реальным результатам в 2008-2019 (те, месяцы, когда я торговал с аллокацией на просадку 15%, умножил на 5/3). Получилось вот что

М-да, 5% в месяц не получилось


Примечание. В Итого стоит доходность, полученная по сложному проценту из помесячных, средняя доходность по годам 2008-2018 чуть выше +22.6%.

Какие выводы? Ну летом что-то у меня не ахти в среднем. Но самое интересное, что по t-критерию 0% не попал в 95% доверительный интервал только в январе и за год в целом. Т. е.  нельзя сделать вывод о положительности среднего месячного результата с уровнем доверия 0,95 ни в один из месяцев, кроме января.  И что это значит? А значит, что в январе мне в отпуск уходить нельзя, а в остальные месяцы, как повезет: торговать надо постоянно, чтобы обеспечить положительный результат по году, который я имею с уровнем доверия 0,95. 
Эх, а так хотелось бы торговать три месяца из 12, потому что во все годы моей торговли с октября 1998-го результат 2-3 лучших месяцев больше либо равен годовому. Но увы… Ну, и как Вы видите, о «стабильных» 5% в месяц даже в среднем речи нет.


Авторегрессия волатильности как задача для стохастического градиентного спуска.


Занимаясь первоначально исключительно портфельным инвестированием мы всё чаще сталкиваемся с задачей моделирования волатильности фондового рынка и его будущих ковариаций. Соответственно,  так или иначе, мы сталкиваемся с проблемой выбора модели, которая позволяла бы нам на самом широком диапазоне данных получать сколько-нибудь значимые оценки. 


В качестве показателя качества моделей нами была выбрана доля объяснённой дисперсии:


Авторегрессия волатильности как задача для стохастического градиентного спуска.


и промоделирована ошибка измерения волатильности заданного стационарного процесса на интересующем нас интервале: 


Авторегрессия волатильности как задача для стохастического градиентного спуска.

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн