Окончание. Начало здесь.

В соответствии со смоделированным спредом, мы предполагаем покупать (продавать) пять контрактов по одному активу, одновременно продавая (покупая) количество, равное [β×5], где [x] — целая часть х, по другому активу, так как число контрактов должно быть целым.

Мы моделируем торговлю с 500 000$ и наше гарантийное обеспечение будет примерно равным 20%. Мы не используем какую-либо технику манименеджмента, ГО 20% будет только в начале периода бэктестинга и будет снижаться по мере получения прибыли.

Итоговые результаты анализируются с помощью распространенных индикаторов, применяемых на практике: годовой коэффициент Шарпа, годовая доходность, максимальная просадка, доли дней с положительной и отрицательной доходностью, доля дней без сделок, коэффициент отношения среднего значения (в долларах) дней с положительной доходностью к дням с отрицательной доходностью, корреляция портфеля с индексом S&P500. Во всех случаях мы указываем чистый результат, принимая во внимание 3$ комиссии и один тик проскальзывания на сделку.

Продолжение. Начало здесь.

Модель, устойчивая к смене режимов волатильности

Некоторые проблемы торговли спредом

Ранее мы определили три сосотавляющих рыночно-нейтральных стратегий. Здесь мы обновим эту классификацию и рассмотрим некоторые трудности, связвнные с торговлей спредом.

Долговременные расхождения в ценах трудно найти с помощью алгоритмов, основанных только на ценах. Обычно, фундаментальный анализ, совместно с опытом трейдера может помочь в понимании существования  расхождения. Время возврата к среднему может быть установлено с помощью непрерывных моделей, в этом случае период удержания позиции зависит от модели спреда и, следовательно, от частоты пересчета коэффициента хэджирования.

Много факторов могут приводить к скачкам волатильности спреда, но сами по себе скачки не могут быть приняты в качестве сигналов прекращения торговли парой.

Ранее на моем сайте была опубликована статья по марковским моделям скрытых состояний (НММ) — часть 1, часть2, часть 3, часть 4. Мною разработана программа на основе этой публикации, с помощью которой была протестирована предсказательная способность HMM на некоторых инструментах рынка FORTS. Программа написана на языке C#, с применением сторонней библиотеки Accord.NET.

На вход программы подаются ценовые ряды фючерсов, представляющие собой последовательность свечей со значениями Open, Close, High, Low. Количество входных свечей можем задавать произвольно, эта величина является первым параметром. На выходе получаем прогноз на будущее направление движения цены. Горизонт прогноза в виде интервала, также измеряемого в количестве свечей, является вторым параметром. Третий параметр — это временной интервал самой свечи, определяется входным файлом. Исходные данные я брал с сайта Финам в виде текстовых файлов для каждого инструмента.

Скачиваем со страницы Конкурса «Лучший частный инвестор 2015»  требуемый для визуализации файл сделок (пример). Распаковываем  архив, файл сделок переименовываем в Lchi2015.csv и копируем его в подкаталог Lchi2015 рабочего Quik.

На график инструмента добавляем индикатор Lchi2015.
Метки сделок нанесены!

 

Примечания:
1. В каталоге LuaIndicators рабочего Quik должен быть файл Lchi2015.lua.
2. Имя файла со сделками, код инструмента и каталог расположения могут быть перенастроены в параметрах индикатора.

UPD1 (19.09.2015 22.50): Индикатор корректно работает пока только на 1-минутном графике. Исправлю.
UPD2 (20.09.2015 06.40): Показ на бóльших тайм-фреймах подключен. Но способ подключения таков, что выводит только крайнюю сделку из набора этого тайм-фрейма. Продумаю, как исправить.

Всем привет!

После долгих размышлений и экспериментов, наша команда разработчиков решила сделать платформу Strategy Builder Pro полностью бесплатной! Это окончательное и бесповоротное решение, мы не будем взимать никакой платы в будущем.

Платформа SBPro представляет из себя простой визуализатор ленты принтов (Time&Sales).
Помимо стандартных инструментов, таких как Cluster Chart и Volume Profile, реализованы алгоритмы для поиска крупных игроков на рынке — Cloud алгоритм.

Рынки: CME, COMEX, NYMEX + FORTS (онлайн через Quik)



Надеемся на помощь в разработке платформы :)
За плюсы отдельная благодарность, было бы здорово если бы пост вышел на главную! 

По итогам последнего голосования на моем сайте победила статья Marco Bee  University of Trento — Department of Economics and Management,Giulio Gatti ,Università degli Studi di Trento — Department of Economics and Management — An Improved Pairs Trading Strategy Based on Switching Regime Volatility (Улучшенная стратегия парного трейдинга, основанная на переключении режимов волатильности). Ниже привожу перевод ее основных глав.

Введение

Стратегия, основанная на рыночно-нейтральном подходе, подразумевает, что трейдер должен принять три основные решения:

1. Выбрать активы для торговли из набора множества торгуемых инструментов
2. При существующем спреде ( т.е. динамически взвешенной разнице между двумя активами) определить его смысл в соответствующих эконометрических терминах
3. Выбрать торговый алгоритм