Существует достаточно сложная проблема для большинства инвесторов, которую можно свести к более простой. 

Что для этого нужно? 
Во-первых нужно разработать бенчмарк для любых алгоритмических стратегий, от которого нужно отталкиваться, своего рода «безрисковая ставка».


Данная функция является основой для оценки эффективности, поскольку она в себя включает более 1 млн дней алгоритмических торгов для разных рынков, для разных стратегий, для разных управляющих, именно она будет являться нулем. Функция построена для коэф. Шарпа, его изменения в днях, с шарпом y до 4,5 и х дней за 0-1500. 

Далее можно применить следующую идею и это вторая формула наверное ближе всего из подхода эконометристов:



( Читать дальше )

     Что надо понимать про торговую систему перед тем, как на нее ставить? Неважно, в каком случае — изобрели ее сами, или взяли уже готовую (смиренно напомню, если кому интересно, что их есть у меня, лежат на https://birzhevyetorgovyesistemy.molz.io/ ), или привязались к автоследованию. Суть одна, независимо от способа.

 

     Тут лучше пояснить от противного, на примере, как не надо. Раз десять, наверное, цитировал давнее вопрошание моего товарища, очень далекого от биржи человека. «Вот ты, Саша, чем-то спекулируешь — а сколько тебе в месяц с этого на карточку капает?». То есть презумпция, что непременно капает каждый месяц, причем более-менее одинаково, как зарплата, только работать почти не надо, лепота. Если у кого такое представление — ему на биржу вообще не надо. Я серьезно.

 

    Оговорюсь, что означенная картинка с «суммой в месяц» может быть отчасти справедлива для скальперов и хфт, но это, полагаю, сильно менее 1% всех денег на бирже.

( Читать дальше )

В статье я расписываю как пользоваться Excel таблицей с подтягиванием информации из API Московской биржи.

Таблицу удобно использовать для автономного подсчёта всех данных по инвестиционному счёту. Её можно кастомизировать как душе угодно.

Поехали!

Все ссылки работают через API Московской Биржи.

Чтобы понять, что такое API проведу аналогию с рестораном. База данных московской биржи- это кухня ресторана, мы и в ресторане и в финансовом мире- клиенты. Как, что, кем готовится на кухне или в базе данных биржи нас не волнует, нам важен конечный продукт. В ресторане официант принимает от нас информацию о том, что мы хотим, передаёт на кухню, там забирает заказ и приносит нам готовый заказ. API делает тоже самое, мы ему говорим что хотим, он делает все манипуляции с базой данных мосбиржи и приносит нам готовую информацию.

Чтобы начать пользоваться таблицей Excel необходимо лишь научиться работать с API, что мы сейчас и сделаем.

Для начала распишу общие принципы, чтобы было понятно откуда берутся данные.

( Читать дальше )

Есть открытые позиции юридических и физических лиц на МосБирже. Я решил что мало кто их глубого анализировал,- они подаются в качестве ежедневного формата, они неудобные, непонятно что означают если не видишь всю историю их изменения. Сделаем анализ и проведем бэктест стратегии,- будем следовать большим позициям «лонг» и большим позициям «шорт» по очереди,- сначала юридических лиц, потом физических лиц.

Если собрать всю всю историю открытых позиций, сделать разницу лонг и шорт между друг-другом, то мы получим «чистые позиции». Это разница лонг и шорт позиций. 
1) Чистые позиции юридических лиц по фьючерсу Новатэк


Чтобы уловить сильные изменения, — используем индикатор RSI на эти чистые позиции. 

2) RSI на чистые позиции юридических лиц по фьючерсу Новатэк


( Читать дальше )

Торговая система BWS

Введение

          В основе человеческой психологии лежит желание купить то, что подешевело, то, что стоило раньше 100, а сейчас, к примеру, 90. Подобные сделки кажутся очень выгодными, тем более, что в обычной повседневной жизни они, как правило, действительно являются выгодными. Например, выгодно покупать продукты по акциям в магазине со скидкой, выгодно отовариваться на распродажах, покупать товары при ликвидации магазинов и т.д. Именно поэтому многие и на фондовом рынке придерживаются такой же стратегии, покупая акции компаний аутсайдеров, которые падают и, зачастую, падают сильно. Не скрою, что когда-то и я так торговал, но анализ собственных сделок, а также анализ движения цен на акции лидеров рынка и аутсайдеров, заставили меня пересмотреть этот подход.

         Если вы уже давно торгуете на фондовом рынке, то наверняка заметили, что одни и те же бумаги растут сильнее рынка, а другие все время стоят на месте или даже падают. Примеров можно привести много: это и ВТБ, который разместился на IPO в 2007 году по 13.6 копеек, а сейчас стоит менее 4 копеек, это и Газпром, который когда-то в 2008 году стоил более 300 рублей, а сейчас, спустя 10 лет, стоит в два раза меньше. Да и каждый из вас без труда может привести множество подобных примеров. В то же время есть бумаги, которые выросли за это время в несколько раз, оставаясь лучшими много лет подряд.

( Читать дальше )

Сразу оговорюсь, что утверждение, вынесенное в заголовок, не касается внутридневных операций, речь идет о позициях от нескольких дней до нескольких недель.  Итак перед вами график подневной доходности простейшей синтетической облигации «лонг  Сбербанк — шорт ближайший фьючерс на Сбербанк» с учетом расходов на перевкладывания из фьючерса во фьючерс за день до экспирации, дивидентов и средств ГО и вариационной маржи, необходимых для поддержания шортовой позиции.



Он означает разницу в доходности (к номиналу) между «купил и держи» акцию сбера (с учетом дивидендов) и «купил и держи» ближний фьючерс на сбер или, если перевернуть формулу разницу в доходности (опять же к номиналу) «продал и жди» ближний фьючерс на сбер и «продал и жди» акцию сбера без учета платы за шорты(!). В принципе в этом графике для «купил и держи» нет ничего удивительного, так как обладатель такой позиции во фьючерсе может легко компенсировать эту разницу, разместив средства, свободные от ГО и вармаржи под безрисковую ставку (кроме «скачка» на графике под стрелкой, о котором ниже).  А что делать держателю шорта на споте? У него ведь нет свободных средств, да и еще к тому же эта отрицательная для него разница совсем не учитывает комиссию брокера за шорты. Получается «двойной удар» по счету.

( Читать дальше )

В этой статье мы поговорим о вопросе который зачастую мучает большинство начинающих трейдеров: “Где брать котировки?!”

Каждый решает эту проблему по-разному: кто-то пользуется различными демо-терминалами; кто-то специально для этого открывают счета у брокеров и т.д. Надеюсь, что благодаря этой статье проблема хотя бы частично решится.

Речь пойдет о западном сервисе с трансляцией котировок в режиме реального времен. Сразу скажу, что это не терминал как OEC или SmartTrade, это сайт, на котором можно смотреть котировки с низкой задержкой.


Ну и как неплохое дополнение есть встроенный чат для трейдеров, возможность просматривать стратегии которые выложили трейдеры на сайте и выставлять на обзор свои.


( Читать дальше )

перепост моей записи, удаленной с комона.....
Стохастики, средние, MACD и прочие индикаторы – это конечно хорошо, а в некоторых случаях и очень хорошо. Но вздумалось мне посмотреть, а в какие часы чаще всего достигается минимум и максимум дня. И вот, что из этого вышло.
Говорю правду, только правду, и ничего кроме правды  . Для анализа использовал «сводный» контракт на индекс РТС, проще говоря – то, что на сайте финама называется «Фьючерсы ФОРТС -RTS».  Что хотим узнать – в какие часы чаще всего достигаются максимумы и минимумы дня, т.е. когда максимум (или минимум) часовой свечи равен максимуму (или минимуму) дневной свечи.
Вот, что из этого получилось:
Максимумы :



( Читать дальше )

В связи с тем, что комон самоубился и оживляться, похоже не собирается, да еще грозится похоронить под собой многочисленный контент начну постепенно перетаскивать сюда свои блоги, которые могут оказаться полезными.
 
Начну с индикатора силы рынка, на котором, собственно построен сейчас фрактальный барометр.
 
Фрактальный индикатор силы рынка
 
Для принятия решений об операциях на реальном счете я использую фрактальный индикатор силы рынка. Конечную формулу в этой публикации я выписывать не буду, поскольку она «трехэтажная», да и методика еще не закончена в том виде, в котором мне мы бы хотелось. Здесь будут описаны основные ход мысли, использованный при построении, принципы построения и свойства индикатора. При некотором достаточно небольшом усилии получить аналогичные результаты может любой желающий, знакомый с фракталами не по книгам Вильямса.
1. Основой индикатора является фрактальная размерность графика цены. Что она показывает? Математические ответы типа «изрезанности графика» оказываются неудовлетворительными. Необходимо было найти некую «физическую» интерпретацию, объяснявшую свойства фрактальной размерности, связанные с динамикой цены. Эти свойства я многократно описывал в различных блогах, поэтому здесь не буду подробно на них останавливаться.


( Читать дальше )

По просьбе Тимофея 2011 добавлю и хорошего помаленьку.  :)

PAST PERFORMANCE IS NOT INDICATIVE OF FUTURE RESULTS