О трейдинге

Бди!

Лучшим каждому кажется то, к чему он имеет охоту.

Не в совокупности ищи единства, но более — в единообразии разделения.

Вред и польза действия обуславливаются совокупностью обстоятельств.

Отыщи всему начало, и ты многое поймешь.

Бывает, что усердие превозмогает и рассудок.

Трудись, как муравей, если хочешь быть уподоблен пчеле.

Одного яйца два раза не высидишь!

Где начало того конца, которым оканчивается начало?

Не все стриги, что растет.

Не робей перед врагом: лютейший враг человека — он сам.

Всегда держись начеку!

Об околорынке

Специалист подобен флюсу: полнота его односторонняя.

Иногда достаточно обругать человека, чтобы не быть им обманутым.

Мудрость, подобно черепаховому супу,  не всякому доступна.

Не всякому человеку даже гусарский мундир к лицу.

Взирая на солнце, прищурь глаза свои, и ты смело разглядишь в нём пятна.

Единожды солгавши, кто тебе поверит?

Фондовая биржа Тель-Авива (Израиль) http://www.tase.co.il/Eng/Pages/Homepage.aspx

Дубайская фондовая биржа (ОАЭ) http://www.dfm.ae/Default.aspx

Кувейтская фондовая биржа http://www.kse.com.kw/ (http://www.kuwaitse.com/default.aspx)

Саудовская фондовая биржа http://www.tadawul.com.sa/

Катарская фондовая биржа http://www.qe.com.qa/pps/qe/qe%20english%20portal/Pages/Home/

Оманская фондовая биржа https://www.msm.gov.om/

Приветствую всех.

Записал новый видео контент, на тему "Как определить разворот рынка без индикаторов". Делюсь своим опытом и наблюдениями.

Надеюсь что данное видео кому то поможет в этом не легком виде деятельности, как трейдинг.

Точки входа в рынок http://smart-lab.ru/blog/320030.php

Как торговать пробой уровня http://smart-lab.ru/blog/309278.php

Как торговать ложный пробой http://smart-lab.ru/blog/308489.php

Как торгует крупный игрок http://smart-lab.ru/blog/312026.php

Как торговать паттерн 1-2-3 http://smart-lab.ru/blog/313247.php  

Мой YouTube канал по трейдингу, для тех кому интересно.

Если данное видео вам понравилось, либо было полезно, поставьте ++++++++++++++++++++++

Спасибо.

Первую часть интервью смотрите здесь.

Что нужно учесть при запуске стратегии в производство?

Новичкам нужно обратить внимание на соответствие «реальному миру» — на нюансы типа дней экспирации и праздников. Когда вы калибруете систему на исторических данных, можно допускать аппроксимацию без таких дней. Но когда вы переходите к реальной торговле, то не можете быть небрежным, все должно быть максимально точно.

Другой аспект заключается в том, что скорость критична. Я не могу рассчитывать модель в реальном времени (градиентный поиск очень медленный), поэтому нужно все сократить до линейных аппроксимаций изменений. Все это влечет за собой много матричных манипуляций.

Обычно создается исполнительный прототип, который делает все правильно, но не очень эффективно. Затем я поручаю моим сотрудникам-инженерам сделать производительную версию стратегии на языке Python или даже С, используя библиотеки для реального рынка, которые они создавали и совершенствовали годами. И эта версия подключается к  моей торговой системе, для запуска данной стратегии «в бой».

Есть правда ограничение — максимальная сумма освобождаемых от налога доходов рассчитывается по формуле: количество лет * 3 млн. рублей. То есть после 3-х лет владения акциями вы сможете освободить от НДФЛ 9 млн. руб. дохода от их продажи, что вполне достаточно для подавляющего числа частных инвесторов. Важно, что размер освобождаемых от налога доходов увеличивается каждый год на 3 млн. рублей, то есть за инвестиционный период в 30 лет вы сможете не платить НДФЛ с 90 млн. рублей дохода от продажи акций. 

Для получения освобождения никаких документов по общему правилу подавать не нужно, брокер сам все рассчитает и удерживать налог с вас не будет. Однако для того, чтобы не продать акции раньше 3-х летнего срока и не попасть на налог, даты и сроки покупки акций нужно учитывать

Копался в статьях по алготрейдингу, решил присмотреться в сторону машинного обучения. Но это в моем случае не про какой-то искусственный интеллект с нейросетями, в нейросети пока не хочу лезть, слишком сложно. Для начала хочу использовать простые алгоритмы для классификации и оценки хороших точек входа на основе обучения модели на истории.

Я исходил из того, как сам разрабатываю обычно торговую систему: ищу хорошие точки входа на истории и классифицирую их. Но так как человеческие возможности ограничены, использую только 3 таймфрейма и около 10 индикаторов в сумме. Кроме этого, история в точности никогда не повторяется и нужна какая-то более умная модель, которая не просто сравнивает индикаторы, как делают сейчас мои роботы, а дает оценку данной рыночной ситуации на основе всей совокупности индикаторов.

С помощью машинного обучения можно создать и обучить много моделей по разным алгоритмам, эта область уже хорошо развита (Logistic regression, Linear discriminate analysis, Stochastic gradient boosting, Decision trees, Support Vector Machine, KNN и другие). Можно быстро попробовать разные модели (Spot-checking algorithms). Модели могут работать вместе и делать предсказания. Можно улучшать точность моделей (Algorithm parameter tuning, Ensemble methods). Можно посчитать точность предсказаний по модели, обучив сначала модель на части выборки, а затем протестировав ее на другой части выборки (resampling). 

Как я понял, R для машинного обучения идеально подходит. Сделал первые шаги сегодня: cоздал модель по туториалу, которая определяет по размеру чашелистиков и лепестков растения ирис точный вид (всего 4 вида) какого-то одного растения(особи) на основе обучения по выборке из 500 других растений(особей). 

Код: 

# Скачивание и инициализация библиотек mlbench(используется для machine learning), caret (используется для нормализации данных)
install.packages("mlbench") 
library(mlbench)
install.packages("caret") 
library(caret)

# Краткая информация про базу данных iris
data(iris)
summary(iris)

# Определение тренировочной выборки
trainControl <- trainControl(method="cv", number=10)

# Оценка точности алгоритма Naive Bayes на данном dataset
fit <- train(Species~., data=iris, trControl=trainControl, method="nb")

# Вывод оценки точности
print(fit)

Сейчас я точно так же хочу сделать модель, которая на основе 30-300 хороших точек входа на истории определяет, насколько хороша данная пятиминутка для входа в лонг или шорт. 

Что скажете? Есть ли там грааль? Есть ли у кого-то опыт использования машинного обучения для торговли? Что посоветуете? 

# Инициализация библиотеки rusquant (русская версия от quantmod, поддерживает все функции quantmod)
library(rusquant)

# Получение исторических данных с Финама
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="day")

# Рисуем график, чтобы увидеть данные
candleChart(SIM6)

# Расчет доходностей встроенной функцией библиотеки rusquant (унаследована от quantmod)
rr <- OpCl(SIM6)

# Цены закрытия
p <- Cl(SIM6)

# Получение абсолютного значения среднеквадратичного отклонения доходности
sd(rr)*mean(p)

[1] 757.7013

# Аналогично для часовика
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="hour")
candleChart(SIM6)
rr <- OpCl(SIM6)
p <- Cl(SIM6)
sd(rr)*mean(p)

[1] 234.9929

#Аналогично для BRK6. 

Предлагаю идею продажи фьючерсов на обыкновенные акции Сбербанки и покупки префов в пропорции 3 к 4. На нынешней эйфории обычку задрали настолько сильно, что спрэд перешёл уже за два стандартных отклонения от средней и подбирается к третьему.

Не думаю, что такая ситуация продлится долго, поскольку корреляция между двумя инструментами составляет 95%.

Ниже представлен часовой график спрэда с начала января 2012 года. За основу взята средняя за 100 баров (примерно 7 торговых дней).

Чёрные линии — скользящая средняя и 2 стандартных отклонения;

Красные линии — 3 стандартных отклонения;

Синяя линия — график спрэда.

А ниже этот же график, но за последние полгода.

• С августа 2015 года поднимал матчасть. А именно, Price action, VSA, Опционы. Просмотрел десятки часов вэбинаров. Отдельное спасибо Илье Коровину за его передачу «Опционы» в «YouTrade.TV».  Реально, пересмотрел все вэбинары с его участием. Огромное количество вопросов закрыл для себя.
• С ноября 2015 года на бумажке практиковался в направленной торговле Опционами на акции США. Начиная от отбора подходящих инструментов и заканчивая применением различных направленных стратегий на этих инструментах. Итого скопил приличный опыт среднесрочной демоторговли, где позиции держались до полутора месяцев. 
• Собрал необходимый торговый капитал.