С середины лета я в течение двух месяцев публиковал свои ежедневные отчеты о торговле, но сейчас перестал. Я хоть и сказал 22.09.11, что больше отчетов не будет, но вижу, что оставил неясность.За те три недели, которые прошли с момента последнего отчета, мне задали уже два десятка раз вопрос «Почему больше не пишешь?». Цель данного поста – ответить один раз всем сразу.
 

( Читать дальше )

При тестировании торговых систем очень важно не заниматься самообманом и стараться ставить систему в максимально жесткие условия моделирования. Одним из таких условий является учет проскальзывания.

К примеру, ниже выходные данные моей системы протестированной с 2005 по 2011 на фьючерсе РТС на часовках. Просскальзывание равно нулю. 


 


А вот та же система, но с проскальзыванием равным 100 пунктов на один контракт, что ближе к реальным условиям (при торговле суммами более 10 млн. рублей).

Скрипты на питоне для выкачивания данных из статистики ЛЧИ и пост процессинга:
http://narod.ru/disk/27799043001/lchi_script3.rar.html


Как использовать?
1.  Скачать и установить сборку питона(если не установлен) 
http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.4.1/numpy-1.4.1-win32-superpack-python2.6.exe/download

.
http://www.python.org/ftp/python/2.6.2/python-2.6.2.msi
  
2. Набрать в командной строке «python» должна появится консоль питона (если нет, прописать в PATH путь к интерпретатору)
3. Скрипт download.py скачивает данные для заданного года и участника. Например: python download.py 2011 dr-mart 
4.  Скрипт agregate.py агрегирует скаченные данные (раскладывает по инструментам, фиксит вечернюю сессию в хронологический порядок, немного склеивает сделки, и считает балансовую позицию)
Например: python agregate.py 2011 dr-mart
5. В результате должно получится(dr-mart_RIZ1.csv):
code,direction,price,amount,time,date,balance

( Читать дальше )

В этой заметке я расскажу как при помощи простого трюка в некоторых ситуациях нейтральный вариант можно превратить в прибыльный.



Посмотрите на этот график. С точки зрения результата его можно охарактеризовать как боковик, поскольку начальная и конечная цены совпадают, а значит, итоговая доходность равна нулю. Вопрос: можно ли каким-то образом извлечь доходность из такого боковика? Сразу скажу, что варианты с техническим анализом и прогнозированием не рассматриваются. Ясно, что, имея правильный прогноз, можно извлечь прибыль при любом раскладе. Так, в нашем случае можно купить на старте в точке A и закрыться в точке B, далее переждать, зашортиться в точке C и зафиксировать прибыль в точке D, снова переждать, и, наконец, открыть длинную позицию на период E-F. Поступив таким или подобным образом, можно получить нехилый профит. Однако ясно, что правильно угадать/спрогнозировать все эти точки входа и выхода практически нереально. Оказывается это и ненужно! Такой график можно сделать прибыльным гораздо более простым способом. Для успеха надо лишь знать в момент времени A, что цена в итоге хотя бы не упадет. Согласитесь, что это гораздо более скромное предположение, чем правильное определение всех обозначенных точек входа и выхода. Каким образом это возможно? При помощи реинвестирования.



Реинвестирование предполагает, что размер позиции периодически, напр., раз в день корректируется в зависимости от текущего состояния эквити. Поступая так, трейдер удерживает финансовый рычаг (плечо) на постоянном уровне. При такой стратегии управления капиталом под риском все время находится одинаковый процент депозита. Если же не использовать реинвестирование (все время открывать позицию одинакового размера, напр., 1 лот), риск будет колебаться в зависимости от состояния счета. При рычаге выше 1:1 он будет уменьшаться при росте капитала и увеличиваться при падении. При рычаге ниже 1:1 будет наблюдаться обратная ситуация. Чтобы было яснее, приведу конкретный пример.


Для простоты возьмем условные цифры и предположим, что можно покупать/продавать даже дробное количество акций (на практике коррекция будет совершаться, когда изменения достигнут минимального порога – лота). Допустим, имея капитал 200000, покупаются акции на 400000. Рычаг 1:2. Если акция вырастет на 50%, стоимость активов составит 600000. Из них 200000 – заемные, 200000 – свои. Значит, прибыль составит 600000 — 200000 — 200000 = 200000. Текущее эквити вырастет с 200000 до 400000, а рычаг уменьшиться с 1:2 до 1:1.5 (600000/400000). Чтобы восстановить рычаг нужно докупить акций на сумму 400000 х 2 — 600000 = 200000. Если же цена упадет, рычаг, наоборот, вырастет, и чтобы его выровнять придется продать часть акций. При рычаге меньше 1:1 наблюдается обратная ситуация: при росте цены рычаг растет, а при падении – падает. Так, имея капитал 200000, можно 100000 вложить в безрисковую облигацию (банковский депозит), и 100000 – в акцию. Рычаг (доля, вложенная в акцию) в этом случае равен 1:0.5: 100000/200000. Если акция вырастет на 50%, стоимость активов составит: 100000+150000=250000, а доля, вложенная в акцию: 150000/250000 = 0.6 (60%). В этом случае стратегия реинвестирования предполагает, что часть акций продается, а на вырученные деньги докупаются облигации, чтобы пропорции портфеля были выровнены к исходному значению 50/50. Подробнее о понятии финансового рычага и его оптимизации можно почитать в нескольких статьях здесь.

Каким образом реинвестирование воздействует на рост капитала? Рост капитала за единицу времени довольно точно описывается формулой exp(µℓ — ½σ²ℓ²), где µ – средняя доходность, σ – волатильность, ℓ – рычаг, exp() – экспоненциальная функция. Самый интересный факт заключается в том, что рост зависит не только от средней арифметической доходности актива, но и от волатильности. При высокой волатильности возможны ситуации, когда при положительной доходности наблюдается боковик или даже медвежий тренд. В частности, когда доходность равна половине квадрата волатильности, имеет место боковик. Однако эту ситуацию можно исправить, подобрав такое значение рычага, при котором доходность превысит эту величину, а значит, будет наблюдаться рост капитала. Так, в нашем примере график был сгенерирован таким образом, чтобы годовая доходность и волатильность были 200%. Если подставить эти цифры в формулу не трудно убедиться, что под знаком экспоненты получается ноль: 2 — 2²/2. Экспонента нуля равна единице, что означает отсутствие роста. Однако ситуация кардинально меняется, если задействовать реинвестирование. Можно показать, что максимальный рост наблюдается при рычаге равном: ℓ = µ/σ². В нашем случае получаем: 2/2²=0.5. Значит, если все время держать долю вложений в акцию на уровне 50%, боковик превратиться в бычий тренд, в чем можно наглядно убедиться из следующего графика.



Таким образом, при сильной волатильности для извлечения прибыли цене достаточно хотя бы не падать. Используя реинвестирование, боковик на инструменте можно превратить в бычий тренд на эквити. Что интересно, оптимальная стратегия в этом случае всегда бывает одна и та же: 50/50. Если вы предполагаете, что цена хотя бы не упадет, а волатильность будет высока, заработать на этом можно, сформировав портфель на 50% состоящий из акции (или другого рискового актива) и на 50% из кэша. Доходность данной стратегии будет тем выше, чем выше волатильность. Можно показать, что она составит exp(σ2/8). Напр., при волатильности 100% годовых доходность составит около 13%, а при волатильности 200% уже около 65%. Отсюда видно, что стратегия хорошо работает при высокой волатильности. Это ее основной недостаток, поскольку такая волатильность наблюдается относительно редко. Однако даже если действовать в расчете на нейтральный вариант боковика и относительно «невысокую» волатильность, а в реальности цена хоть немного вырастет, это может существенно увеличит доходность. Так, при волатильности 100% годовых и росте цены на 10% стратегия 50/50 дает почти 19% годовых, что уже не так и плохо. В общем, возможны вполне реалистичные и доходные комбинации. Почему так происходит? Давайте посмотрим на совмещенный график.



Как видно, стратегия Buy&Hold (100% вложение в акцию) показывала лучшие результаты, чем стратегия 50/50 (красная линия), до тех пор пока цена не обвалилась. Дальше «синяя стратегия» так и не смогла восстановиться выше стратегии 50/50. Это говорит о том, что реинвестирование не только помогает пережить просадку, но и в некоторых ситуациях позволяет выйти из нее с существенным профитом. Причем трюк здесь заключается именно в перераспределении средств, а не в безрисковой доходности получаемой по облигации. Эта доходность является приятным «бонусом», но не решающим моментом, поскольку при стратегии 50/50 облигация добавляет к доходности только половину своей процентной ставки, т.е. обычно речь идет о 1-5% «бонуса». Даже если нет возможности инвестировать вторую половину средств в облигации, ее можно просто держать в кэше – при высокой волатильности это даст положительный эффект! Отметим также, насколько выше оказалась просадка у «синей стратегии»: со стартовых значений она составила около 60%. У «красной стратегии» просадка намного ниже – только 20%.

Итак, я показал, что при помощи реинвестирования (ребалансировки портфеля) боковик можно превратить в бычий тренд. Для успеха этой операции нужно только, чтобы цена актива хотя бы не упала к моменту завершения инвестиции. В этом случае будет получена положительная доходность, величина которой будет тем больше, чем выше окажется волатильность. Если же повезет, и цена хотя бы немного вырастет, можно получить довольно существенную доходность даже при относительно «невысокой» волатильности. Кроме того, на это можно посмотреть и под другим углом. Если актив изначально движется как красная линия и к нему применяется реинвестирование с рычагом 1:2, график эквити будет выглядеть как синяя линия: чрезмерно высокий (для данного случая) рычаг убивает рост, превращая бычий тренд в боковик. Иными словами: высоковолатильные активы, как правило, уже и так находятся на оптимальных уровнях волатильности и использование заемных средств для покупки в этом случае бывает неоправданным.

Q-trading.ru

Мой первый пост.
Появилось желание потестировать ручные стратегии на истории. После обзора доступного софта, пришел к выбору NinjaTrader7. Опция для бектестинга называется Market Replay.
 


 Далее из-за особенностей NT7 пришлось написать программу для загрузки данных. Тиковые данные берутся с сайта финам.
Вначале необходимо настроить NT7:
1) Включить AT Interface в меню File
2) Включить Record for market replay в Меню Tool>Options>Data
3) Подключиться к External Data Feed
4) Настроить Market Analyzer как на первом скриншоте
5) Добавить инструменты в NT7, пример инструмента для фьючерса РТС.
Необходимо заполнить обязательные параметры:
Master instrument — название инструмента в NT7
Выбрать биржу — я выбрал Me
Присвоить соответствующее этому инструменты имя из базы finam(его можно узнать через программу или на сайте финам в разделе экспорта)


Таким образом получилось имя RTS 12-11 и соответствующее ему SPFB.RTS (склеенный фьючерс), 12-11 означают дату экспирации, автоматически добавляется при добавлении инструмента в список.


Интерфейс программы:
 
Start — дата начала скачивания
Stop — дата оканчания скачивания
NTName — имя инструмента в NT7
FinamName — имя инструмента в базе Finam
WriteFinamList — запись базы названий инструментов в текстовый файл(в папке программы) 
Start/Stop — запуск/прекращение импорта в NT7

Поддерживается пакетный импорт инструментов, для этого необходимо убрать   галку после поля FinamName  и настроить файл iList.txt, который находится в локальной папке.
Каждая строка в файле представляет собой комбинацию имен NTName и FinamName с разделителем @
 
В процессе импорта  дата и название инструмента будут отображаться в нижней строке, а в NT7 будут обновляься импортируемые данные.
После завершения импорта в журнал добавится запись Complete
Допольнительная информация/ошибки будут отображаться в журнале посередине. Также при некоторых ошибках, они будут записаны в log файл в локальной папке
Скачать программу можно здесь: ifolder.ru/25814767
PS при импорте большого количества данных процесс займет весьма длительное время.

Здравствуйте. На смарт-лабе большинство торгует РИУ. По сути торговля опционов то же самое, только позволяет не просто сказать, куда пойдет рынок (вверх/вниз), а как быстро и до куда. Также опционы позволяют строить позиции с автоматическим стоп-лоссом(т.е. гепы утренние или после статы менее опасны). Можно также использовать статистику и иметь максимальный убыток больше макс профита с 80% прибыльных сделок. Все в наших руках.

Далее идет описание, как видит автор опционы. Много букаф.

Получилось немного сумбурно, в конце я написал сайты, которые мне помогли, в т.ч книги.

Для иллюстраций заходим сюда и строим позиции, которые были упомянуты в тексте.
www.option.ru/analysis/option#position

Теперь по поводу опционов. Это страховка иначе говоря.
Call опцион — возможность «позвать(call) товар по определенной цене»
Put опцион — возможность «положить(put) товар по определенной цене»

Определенная цена называется страйк.

( Читать дальше )

Навеяно постом http://123insaider.livejournal.com/560552.html
Решил проверить как часто отрабатывается данная фигура на 5-ти минутках во фьючерсе РТС за период с 11.01.2009 по 17.08.2011
Для определения данной фигуры зададим условия:
















Длина ручки Х, а тело 0,2-0,3 от Х, возможен хвостик в пределах 0,15 Х
При таких параметрах получаем:



Фигур, подходящим под условие 1 778 (940 + 838), однако не все они являются подходящими под условия — «перелом тренда» — т.е. при снисходящем тренде, фигура черный молот нам не интересна, а при восходящем — белый молот.

( Читать дальше )

(Первая часть)
(Вторая часть)
(Третья часть)
(Четвертая часть)
(Пятая часть)
(Шестая часть)

Продолжаем изучать статистику прошлых лет по фьючерсу РТС за период 03.08.05-09.08.11.

Чем больше анализирую статистику, тем больше проникаюсь ею. История фьючерса РТС хоть и относительно небольшая, но очень насыщенная, что делает ее очень ценной. Были времена и бурного роста, и  кризисный 2008-й год, и локальные спады, и подъемы. Казалось бы что может быть еще? Что-то еще более невообразимое? Падение рынка до нуля за день, неделю, месяц? Возможно ли такое?
Если и возможно теоретически, то там будут совсем другие «правила и законы».

Сегодня проанализируем амплитуду дня (high — low).
Вычислим все амплитуды для 1 493 торговых дня.
Первое что сделаем, проверим на «нормальность» распределения.
Проведем градацию по высоте амплитуд

( Читать дальше )

(Первая часть)
(Вторая часть)
(Третья часть)
(Четвертая часть)
Сегодня рассмотрим внутридневные максимумы и минимумы. Для анализа использую 15М бары за период с 3 августа 2005 года по 5 августа 2011 года.
 1 490 торговых дней (дневная + вечерная сессии) разложим на положительные, отрицательные и нулевые дни.
 Первым делом рассмотрим максимальные значения (high) при дневном движение вверх и минимальные значения при движении вниз.








































Как видим из таблицы, экстремумы при однонаправленном движении могут возникать в любом временном промежутке, лишь стоит отметить, что большое сосредоточение находится в промежутке с 17:00 часов до 19:15 и с 23:30 до 23:50 (наверняка влияние УД, т.к. суммарно 1,7%+2%+2,4%+2,1% = 8,2% примерно совпадают с 6% УД)
 Наиболее интересна другая таблица — показывающая low и high при разнонаправленном движении. Т.е. интересно посмотреть, когда формируется LOW в «положительные» дни и HIGH в «отрицательные»

( Читать дальше )

(Первая часть)
(Вторая часть)
(Третья часть)

В свете торгов последних дней интересно изучить волатильность рынка в те или иные моменты.
Разложим 1 487 торговых дней на часовые бары. Всего 16 985 баров. Рассчитываем разницу между high и low. Усредняем и раскладываем по времени:



























( Читать дальше )