Исследуя вариации простых трендовых систем на мосбирже, наткнулся на любопытный эффект, который есть в RI и нет в других инструментах.
Трендовуха в RI до фильтра (только лонг):

После фильтра:


( Читать дальше )

Мой дорогой друг, если ты недавно решил разбогатеть на бирже, значит ты тот самый новичок, за деньгами которого охотятся опасные насекомые, типа продавцов роботов. Вот тебе совет, как протестировать робота перед покупкой. Следуй этому совету и сохранишь свои деньги.

Метод тестирования называется Walk-Forward Test (WFT). Выглядит метод так:



Короткое описание:

Всякий робот состоит из двух основных блоков — блок логики и блок транзакций. Блок логики обрабатывает данные и выдает сигналы блоку транзакций. Блок транзакций интереса не представляет. Пусть программисты в нем копаются. А мы поговорим про блок логики. Как он работает и откуда знает — когда покупать и когда продавать?

Человек (обычно это прыщавый программист) читает теханальную литературу, скачивает

( Читать дальше )

Если вы используете стратегии в трейдингвью, например чтобы быстро накидать прототип идеи из какого нибудь источника и посмотреть её, то у вас наверняка также появлялся вопрос поиска приемлемых параметров и проверка как они влияют на стратегию. Делать это вручную крайне трудозатратно. Простейшая стратегия двух скользящих средних может давать 400 и более вариантов параметров. А любое увеличение кол-ва параметров и диапазона их значений приводит к необходимости перебора значений растущих в геометрической прогрессии. Например стратегия из 5 параметров по 15 значений дает 15 ^ 5 = 759 375 вариантов. Подобрать их руками, когда один вариант вычисляется пару секунд не реально.

А можно ли автоматизировать этот процесс? Ниже описание решения через расширение для браузера на основе Chrome.

В прошлый раз я публиковал статью, в которой говорил об ассистенте для

( Читать дальше )

Я столкнулся с необходимостью загрузить на график трейдингвью сигналы покупки/продажи робота и бактеста для их графической проверки на истории. В итоге сделал расширение для гугл хрома, цикл загрузки выглядит примерно так (тестовые данные):

Чуть подробней и как попробовать ниже.

В сообществе рекомендуют автоматически формировать Pinescript с условиями времени на каждое событие. Но это крайне неудобно и лимит 900 строк, а значит 900 сигналов.

Эту задачу можно решить лучше и проще, передать сигналы в индикатор как строки со штампом времени и проверять на их совпадение с текущим временем бара. Ограничение только в точности совпадения штампов времени. Есть ещё на лимиты в длине строке параметров и времени вычислений, но на тестовых 5000 сигналов я не столкнулся и ни с тем, ни с другим.

( Читать дальше )

Большинство игроков, к счастью, не понимает, в какую игру они играют. А многие не понимают и того, что трейдинг является игрой, причем, одним из лучших примеров игры в терминах «Теории Игр». Какой игрой является трейдинг? Некооперативной, последовательно-параллельной игрой с нулевой суммой. Формально инвестиции и трейдинг можно отнести к ненулевой игре в связи с постоянно растущим фондом игры. Однако большая часть излишков «изымается» из игры на ранних стадиях их образования т.н.«умными деньгами», а оставшаяся их часть распределяется между игроками очень неравномерным образом (5/95), зависящим от их навыков и умения, которые и представляют собой пресловутые «торговые стратегии». По этой причине можно с легкостью назвать трейдинг игрой с нулевой суммой.

То, что трейдинг является некооперативной игрой, понятно и на интуитивном уровне, а также следует из его определения как игры с нулевой суммой. А ярким тому примером служит одна из причин формирования зон поддержки/сопротивления. Ею в данном примере являются действия залоченных в своих позициях игроков, препятствующих движению цены в выгодном для них направлении. Так поступать их заставляет хорошо изученная финансовой психологией ассиметрия в принятии рисков, которая заставляет массу игроков действовать нерационально в отношении своих прибылей и убытков. Ведь рациональным поведением в данном случае было бы беспрепятственно пропустить цену сквозь свои убыточные позиции, чтобы они превратились в прибыльные. Такая тактика превратила бы эту игру, хотя и временно, в кооперативную. Уже потом, на уровне цен со значительной прибылью, эта игра все равно вернулась бы в разряд некооперативных из-за высокой конкуренции и невозможности для всех разом найти контрагента для фиксации прибыли.

( Читать дальше )

Искал откуда можно скачать исторические котировки. Да так, чтобы все было в одном месте: и рынок РФ, и рынок США, и фьючерсы, и крипта. Да ещё и бесплатно.

Все эти котировки есть в tradingview, но скачать оттуда можно только в платном аккаунте.





Кстати, при регистрации дают пробный период на 30 дней на любом тарифе. Во время пробного периода можно купить платный аккаунт со скидкой до 60%.



( Читать дальше )

Это исследование я сделал под влиянием бурной дискуссии на форуме  о распределении «хвостов» приращений логарифмов цен, возникшей, казалось, на «пустом месте»: насколько корректны доверительные интервалы для оценок параметров линейной регрессии в альфа-бета модели?

Кроме указанной ссылки, дискуссия продолжилась в еще двух ветках: тут и тут.

Действительно, эти оценки в классическом случае строятся на основе центральной предельной теоремы для статистик оценок параметров линейной регрессии. Однако, как я уже писал на смартлабе, необходимым условием которой является скорость роста дисперсии суммы слагаемых как О(N), N – число слагаемых, а для быстрой сходимости в центральной области еще и требуется конечность абсолютного третьего момента любого слагаемого (если говорить о сходимости на всей прямой, включая «большие уклонения»,  то еще требуется  и конечность всех моментов отдельных слагаемых). Однако эти условия не выполняются для части распределений Парето и Стьюдента с полиномиальной скоростью убывания «хвостов» и поэтому для «хорошего» приближения суммы таких слагаемых нормальным законом требуется очень большое число испытаний, которых, как правило, в альфа-бета модели, построенной на дневных данных, нет. А значит традиционные методы построения доверительных интервалов для оценок параметров этой модели «не работают».

( Читать дальше )

Мой дорогой друг, если ты признался жене, что покупаешь робота, который будет таскать деньги с биржи, то этот пост — для тебя. Он поможет тебе найти ответ на важнейший вопрос, мешающий тебе спать, бухать и уверенно заниматься сексом:

Как понять, что робот — не говно???

Ты не поверишь, но понять это очень просто. Заставь продавца робота прогнать (или сам прогони) Walk Forward Test (WFT) на достаточно длинном периоде. Суть теста понятна из картинки:



Если робот покажет достаточно ровную совокупную эквити на периодах верификации, то весьма высока вероятность, что такой робот притащит тебе бабло и ты наконец-то сможешь купить жене сапоги. Но если робот завалит тест, то не покупай его ни под каким соусом. Не слушай стоны продавца про его тяжелую, одинокую жизнь и не ведись на сказки про разбогатевших покупателей.

( Читать дальше )

Будь моя воля — я бы сделал так:
Присваивать автору место в рейтинге не по сумме плюсиков за все его посты на смартлабе, и не по сумме плюсиков за его посты за последние 30 дней — а по среднему арифметическому плюсиков за период (например, за месяц или за год).
Т.е. нужно просуммировать плюсики за месяц и поделить на количество постов.
Тогда автор, который пишет качественные посты и получает за них много плюсиков, будет находиться в рейтинге выше того автора, который пишет много постов среднего качества.
Сейчас ситуация такова, что автор, который напишет за неделю 5 говно-постов и получит за каждый по 50 плюсиков, по их сумме (250) обгонит в рейтинге автора, который напишет за неделю один полезный пост, который будет оценен в 200 плюсиков.

( Читать дальше )

Как учили «знающие» люди – торгуй график, на графике видны все действия игроков. Вот я и торговал график. И, если в моменте я был практически миллионером, то на дистанции утрачивал почти все преимущество. Что не так? Торгуя график, я полагался только на свои зрительные ощущения, а это влекло за собой досадные ошибки.

 

Поэтому я решил разобраться, а что я, собственно, торгую. Попытался сделать так, чтобы моей торговой системой мог управлять человек, который понятие не имел о трейдинге. Для этого пришлось препарировать бары и извлечь из них полезную, на мой взгляд, информацию, чтобы выявить закономерности. А уже эти закономерности представить в виде алгоритма, понятного всем.

 

Торговал я в то время фьючерсными контрактами на часовом и пятиминутном тайм-фреймах. Для примера, давайте разберем фьючерс на акции Сбербанка — часовик. Я заметил, что на рынке время от времени, возникают моменты, когда происходит жор. В это время игроки покупают актив прямо по рынку, по любой цене – лишь бы купить. Кто-то говорит, что это крупный игрок разгоняет цену, но я, больше, чем уверен, что крупный игрок так рынок не разгоняет, а делает это через новости. А жор – это пир спекулянтов, которые узнали о чем-то самыми последними.

( Читать дальше )