Какая из стратегий лучше?

Пока я не имею точного ответа на этот вопрос — пытаюсь найти статистически лучший критерий оптимизации стратегии. 
Их существует очень много, а нужно выбрать тот, который получает не только прибыльную, но и устойчивую эквити.
Для этого:

• на оптимизационных(исторических) данных стратегия совершает 4500 сделок — получаю эквити
• беру следущую часть истории и проверяю полученную стратегию — в моем случаем это ещё 675 сделок
• анализирую результат использования критерия оптимизации

НО:

Мучает теоретический вопрос об определении того, является ли стратегия статистически устойчивой или нет.

Есть случайная величина(СВ) — цена, с практически нормальной (гауссовской) плотностью распределения. Эта СВ статистически устойчива, с мат ожиданием близким к +0.
Плотность распределения может изменяться в зависимости от рыночной волатильности.

Есть стратегия — функция, которая преобразует одну СВ (цену) в другую СВ (эквити). Мат ожидание последней плюсовое, но так же может меняться в зависимости от изменения функции плотности исходной СВ (волатильности).

Вопрос аудитории: как определить, что эквити является статистически устойчивой? Возможно ли это вообще?

Сегодня задачей ставил проверку передачи пакетов в GATE_trans2quik
(С++ код, передающий данные от quik по сокету в java модуль робота) к моему асинхронному сокету клиенту (на java). Также проверял корректность парсинга разных пакетных компановок от с++ модуля, плюс подкорректировал синхронизационные механизмы и ожидающие алгоритмы (для экономии процессорного времени). В общем :) все проработало весь день не потеряв не единого пакета данных :) и не свалившись в ошибку-исключение.
Тройной ГИП-ГИП УРА! :)))))

Так же задачей ставилось корректное поддержание-подсчет открытых позиций и заявок висящих в стакане в режиме ожидания. :) Все тоже в процессе корректно  вычислялось. Так же сформировал механизм подсчета эквити «налету» без обращения к квику с подсчетом прибыльно-убыточных пунктов, что брала каждая закрывающаяся сделка.


( Читать дальше )

Доброго времени суток!

Такие вопросы возникли.
— как выбрать лучшую систему;
— как выбрать лучшую систему из лучших.

По первому вопросу, из 10 доступных (WL), отбраковке подлежат почти все, за исключением Profit Factor.
Почему?:
— получается растущая прямая эквити;
— % профит сделок значительно превышает.

По каким параметрам Вы бракуете систему?
Систему с какими параметрами следует запустить в торговлю?

Первые впечатления о первом торговом дне в новом году.

Встретил его в Si.
Вообще, до НГ,  решал вопрос, стоит ли уйти в позиции по фСбер, но взвесив «за» и «против» отрешился от этой мысли. Si даже не рассматривал, как оказалось, был прав.
Хотя да, куш во фСбер на сегодняшний день приличный был бы, но уже без меня)

По Si, если честно, даже какое-то разочарование. Ожидал сильный гэп, торговал бы mean reversion, но такого не случилось.

Первая мысль, что-то не так и гэп явно расходится с реалиями.

Рынок «натягивают» на максимумы. Казалось бы, сегодня идеальная точка входа в шорт по фСбера, но это не так, и шорт будет не правильный. Шортить в начале месяца это ошибка. Ждемс временной лаг в 3-5 торговых дня, затем по обстоятельствам в шорт.

Буду мониторить фСбер'а для хорошего входа.

Но день, начал я в Si.
Есть известная идея,  первый час торгов, лучше не стоит вообще торговать. 

( Читать дальше )

перепост: https://sites.google.com/a/alextrend.com/myrobot/home/optimizacia-torgovyh-sistem

Критерии оптимизации
Любой метод поиска должен иметь некоторый способ определения того, является ли торговая модель «хорошей», чтобы принять ее или отвергнуть. Хорошей торговой моделью может быть модель с максимальной прибылью, с максимальной прибылью на сделку, с максимальным процентом выигрышей или с комбинацией трех этих показателей. Такой метод определения качества торговой стратегии называется методом оценки. В статистике он также известен как целевая функция. Хорошая торговая стратегия зависит отнюдь не только от чистой прибыли. На самом деле, хорошая стратегия — это комплекс показателей.
При использовании методов поиска очень важным оказывается тип оценивания. Поскольку методы поиска, по определению, в процессе поиска лучшего пути постоянно принимают торговые стратегии или отвергают их, крайне важно применять правильный метод оценивания: именно этот метод обладает наибольшей предсказательной силой и будет успешным в реальной торговле. При использовании неправильного или неподходящего типа оценивания можно пропустить хорошую стратегию, и что еще хуже, можно выбрать для торговли в реальном времени плохую стратегию.


( Читать дальше )

Предыдущий топик http://smart-lab.ru/blog/94964.php

Продолжаю пилить робота, 3 дня потратил на сам алгоритм торговли. Для теста использую сервер Quik Junior. Акция сбербанка — один из самых ходовых и «запильных» инструментов на демке. Само собой такая торговля на акции (в 3-10 шагов цены) — себе лишь в убыток. Но я не ставлю целью разработать робота под акции — мне нужен HFT под фьючерсы, котировки которых будут доступны к сожалению лишь в боевом акаунте (но 100% депозита у меня в О2ТВ )) и ТКСМ… жду январский выстрел ;) )

В алгоритме робота пока использую только слежение за движением цены bid & ask. Объемы не анализирую. Все сделки пока совершаются лимитками. Менеджер ордеров  информацию на предмет исполнения заявки  не анализирует ( с того собственно пока и висят не исполненные целиком или полностью лимитки)

Какие перемены? :) робот делает прибыльные сделки!!! :) и их большинство!… но… дальше всплыл очевидный в плане наличия, но не очевидный «как часто косячащий» момент — неисполнение заявок. А это ключевой момент торговли: войти… и выйти по ЛУЧШЕЙ цене! А мы что видим? висят себе частично или вообще не исполненные лимитки… хорошо им, если депозит большой и плечо мелкое, а так на третьей заявке может придти сообщение «не достаточно лимита».  Ладно если не открылась — отменил заявку и радуйся (… упущенной прибыли ))) )… так оно ведь и частично может исполнится… или самое худшее — не закрыть контр трендовую заявку. В общем лог сделок со всеми открытыми-не исполненными лимитками сейчас выглядит так:

( Читать дальше )

Стаж человека внушает доверия. :)
Кирилл Ильинский, основатель и Chief Investment Officer управляющей компании Fusion Asset Management (London). Стратегии компании основаны на использовании серьезных исследований финансового рынка, и для этого господин Ильинский собрал команду экспертов в области управления рисками и систематической торговли активами (systematic trading). К.Ильинский начал свою банковскую карьеру в 2000 году в американском Chase Manhattan (позже JP Morgan Chase), и проработал в этом банке четыре года, вплоть до создания Fusion Asset Management. К.Ильинский начал работать в Chase в должности заместителя начальника аналитического управления экзотических продуктов для рынков Европы и Азии. Затем он перешел в market-making отдел деривативов на индексы акций европейских компаний, где руководил дельта-хеджированием и количественными стратегиями proprietary trading. В течение этого времени К.Ильинский придумал модель «Credit Risk Reversal» для хеджирования кредитных опционов и деривативов на акции. В 2003 он был одним из основателей JP Morgan Debt-Equity Relative Value Group. Господин Ильинский имеет степень кандидата наук по математической физике (1994). После защиты диссертации с 1994 по 2000 гг. работал исследователем на физическом факультете Бирмингемского университета (Великобритания). Во время своей академической работы, К.Ильинский опубликовал более 40 научных статей, которые, в основном, затрагивали проблемы применения методов теоретической физики в моделировании процессов на финансовом рынке. В частности, К.Ильинский разработал подход к неравновесному ценообразованию на финансовые активы на основе теории калибровочной инвариантности, и опубликовал в издательстве Wiley & Sons книгу (2001).

( Читать дальше )

Продолжение постов http://smart-lab.ru/blog/94643.php

Вылизываю DDE экспорт. Соптимизировал передачу данных от нескольких инструментов (акции-фьючи) разных площадок одновременно. Свел к минимуму затраты памяти и цикл формирования структур на передачу новых пакетов в ядро робота. Внутри робота создал классы, формирующие данные от стаканов, таблиц лимитов, тиковых данных с множественными источниками, таблицы настроек торгуемых бумаг. Что в итоге получилось? :) 

1. внутри квика есть базовый набор таблиц, которые я по хоткею Ctrl+L экспортирую в робота
2. в каждой таблице задаю ровно те бумаги, которые хочу чтобы обрабатывал робот
3. робот автоматически обрабатывает «налету»  все эти бумаги, при этом формируя правильного формата заявки на боевой сервер через мой шлюз к trans2quik.dll (учитывает различие счетов для ФОРТСА и ММВБ, подсавляет корректные код бумаги и код класса, код клиента) Таким макаром сходу может торговаться и скажем фьючи рубля-ртс и какие ликвидки, вроде сбера, втб и лукойла… и все это работает параллельно. Еще не делал теста насколько снизится время отклика на сигнал об изменении цены… возможно придется смириться с тем, что робот для фьюча должен быть лишь одиночкой, без лишних данных (ибо DDE формирует относительно тормозной трафик даже на локальной машине и через встроенный в ядро робота DDE server)

( Читать дальше )

Кого и что читает Смартлабовец? Свой среди своих. Раскрываем карты)

Без всяких ссылок в никуда, исключаем тех, кто занимается каждодневной описательной писаниной того, что уже произошло и т.д.

Все они нам известны, и уже  продолжительное время мозолят нам глаза. Также закроем глаза на то, как они просто «лажают»...

Совсем другое, посты, которые помогут найти egg.
Есть блоги, которые «выстреливают/стреляют» изюминкой. Свежая идея.Или просто опыт.

Акцент теперь делаю не на интуитивный трейдинг, а на системный.

Теперь, идем в свое «Избранное» и выкладываем  этих «красавчиков» здесь!)  Попутно, уточняем чем понравился блог/пост!

Только исключительные и интересные посты. Естественно, за исключением себя любимого...
В общем, делимся и обсуждаем...
Попутно добавляем ссылки на блоги/посты требуемого характера, research'и и  прочее.

( Читать дальше )

Продолжаю пилить своего робота.
После первого боевого тестирования smart-lab.ru/blog/93986.php
понял, что скорости  выставления заявок даже в течении пары секунд достаточно для фикса профита-убытка 

Дальше встали ребром вопросы формирования стратегии:

— где и как можно тестировать стратегии?
— какой материал для тестов будет самым достоверным?
— как сэмулировать реальный стакан? 

Перечислю тезисные ответы:
— можно тестировать на Junior площадке, НО! Она работает в ограниченное время параллельно с основными торгами.
— синтетические эмуляторные инструменты сразу отвергаю потому как формируя стратегию на эмуляторных котировках я научу робота торговать эмуляторные котировки, то есть эмулятор не имеет ничего общего с рынком и это будет мартышкин труд
— тиковой информации с финам недостаточно по простой причине — нет признака «объем был куплен или продан» — это ключевой вопрос! Потому как имея этот признак я могу восстановить приблизительный срез стакана — получить спред.
— я решил допилить свою студию на предмет экспорта в файл котировок торгового дня получаемого из таблицы «все сделки» и сохранить этот очень важный параметр «продажа» или «покупка»

( Читать дальше )