Как учат классики, рациональной основой прогнозирования, является – априорная вероятность, например цены.

Стратегия « регрессия к среднему » в качестве такого априорного значения определяет среднее значение временного ряда, однако, его продолжительность не устанавливает.

 В одной из статей по этому вопросу Тайлер Чессман http://www.osp.ru/win2000/2013/10/13037710/ отмечает

 « Работая с временным рядом, история которого уходит далеко в прошлое, вы можете захотеть включить в модель все исторические данные. Однако подчас дополнительная история не повышает точность прогнозирования.  Давние данные могут даже исказить прогноз, если условия в прошлом существенно отличаются от условий в настоящем...

 Мне не попадалась какая-то особая формула или практический метод, которые подсказали бы, какое количество исторических данных необходимо включить...».

 Учитывая, что Чессман, не математик, какова практика решения этого вопроса более обоснованным образом...?!  

2-я часть статьи на тему оптимизация торговой системы. В первый части smart-lab.ru/blog/305959.php я описал свой подход в начале тестов. Эта же часть будет посвящена основным ошибкам, мешающие сделать объективный тест. Все эти ошибки я когда-то делал сам, и на каком то этапе они не давали мне возможности извлекать ожидаемый уровень дохода Эти критерии для меня являются базовыми при оптимизации и выборе торговой системы:

— Количество операции в системе. Стоит понимать, что чем больше операций, тем лучше выборка, и меньше вероятность простого подгона. Если дель выбор между 2 системами, которые почти одинаковые по параметрам прибыль/риск, но сильно отличаются по количеству операций, например в одной 500 за год, а в другой 50, я выберу ту где 500, так как в ней будут объективные результаты, труднее подогнать 500 операций нежели 50.

— Количество данных. Даже если у вас будет большое количество операции, но это все протестировано на коротком промежутке времени, то очень маленькая вероятность того, что эта система отработает себя в последующем периоде. Здесь еще важно понимать, что в тесте должны быть выбраны разные фазы рынка, потому что если у вас трендовая система и вы будете тестировать ее только на трендовом рынке, то толку не будет никакого. Вы только порадуетесь результатам, а затем на практике при первом флете залезете в просадку

Оптимизация: быть или не быть? Часть 1

Где то 3 года назад, я впервые провел оптимизацию систем на основе пересечений двух мувинг и параболика, с реинвестированием и увеличением объемов. Получив тысячи процентов, мне показалось, что мой миллион уже где-то рядом. Когда поторговал, я понял, что не все так просто. Прошло время, я существенно усовершенствовал свои методы и подходы к тестам и оптимизации торговой системы, но так и четкого алгоритма данного процесса я не выстроил. Хочу поделиться своим подходом и методами с вами, для кого-то эта информация будет новой и полезной, а кто-то, надеюсь, что то и подскажет.

За все годы в трейдинге, я так и не смог сделать систему, где бы не было ни одного элемента оптимизации, это могут быть разные вещи, начиная от точки входа, завершая стопами и профитами, но когда то, я больше перебирал цифры и параметры, сейчас больше двигаюсь в направлении отбора условий. Цель, которую я ставлю перед собой сейчас: найти стабильную систему, которая менее влиятельная от изменения параметров. Когда отбирал какая самая лучшая в теории и на тестах, то результаты на практике разочаровали.

Хочу немного рассказать о своем [скорее негативном] опыте работы с TSLab.

Как-то раз услышал я про Welthlab и TSLab и решил посмотреть чего это такое. Решил остановиться на последнем, поскольку слышал что это почти аналог первого, разве что приспособленный еще и к торговле на российском рынке… и бесплатный для разработки и тестирования.

Имея некоторый опыт программирования, с блок-схемами разбираться не стал, а начал сразу с изучения и переделки нескольких скачанных примеров на C#. Разобравшись немного с API методом научного тыка. Вернее с основными понятиями — как сделать вход, как сделать выход. И как протестить то что получилось на истории. Больше, как мне казалось, ничего и не надо.

Оказалось однако что не все так просто. Имеющийся API оказывается позволяет в тестере покупать на уже прошедших барах и заглядывать в будущие бары. То есть допускает написание торгового алгоритма, который будет тестере (работая по открытиям баров) вести себя одним образом, а в реальной торговле — совершенно другим. То есть подход изначально порочный и большого доверия не вызывающий. Тем не менее, покопавшись в интернете я узнал, что соблюдая некоторые «the rule of thumb» правила работы с индексами баров, то в принципе можно быть уверенным что алгоритм в будущее заглядывать не будет, и на прошлых баров тоже не станет покупать… так что вздохнув и утерев пот со лба я продолжил ковырять код, пока не получил нечто, что мне захотелось проверить на реале.

Недавно столкнулся с таким феноменом — про язык программирования R слышали многие. Но знают что это такое очень мало людей.

Поскольку являюсь носителем этого языка и заинтересован в его популяризации, попытаюсь немного раскрыть тему в этом посте. Будет интересно!

План простой:

1) Что такое язык R

2) Популярность в России

R (вики) — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU.

По нашему: Язык идеально подходящий для поиска рыночных закономерностей. Бесплатный, быстрый и свободный.

Он позволяет вести статистические исследования всего до чего могут дотянуться руки. За годы его существования появились десятки и сотни расширений для решения практически любых прикладных задач.

Многие пытаются сравнить дивидендную доходность с депозитной ставкой, что 5% или 10% это такая мизерная доходность, проще разместить на депозите по 13% годовых! Но это иллюзия!

Для примера возьмем текущую ситуацию и бумагу GTL!

Размер дивиденда мы знаем, и он не изменчив-0,042 рубля на бумагу

Цена на утро(пятница 22 января) 0,3091руб

Считаем дивидендную доходность

0,042/0,3091*100=13,58%

Много это или мало? Время для получения доходности 12.04.16 плюс 15 дней, получается конец апреля, следовательно, три месяца на получение дохода в размере 13,58% * 4=54,32% годовая доходность!

Принимаем решение и покупаем, но и многим участникам данная годовая доходность привлекательна, бумага начинает расти, пусть даже по времени медленно и не за день или два!

Курсовая стоимость акции увеличилась на размер дивиденда и наш доход составил 13,58%

Считаем 0,042/(0,042+0,3091)*100=11,96% дивидендная доходность при изменении курсовой стоимости акции на размер дивиденда, а это годовая доходность 11,96*3=35,88%

И для многих участников торгов 35% годовых так же привлекательна! Предположим, рост продолжится, и бумага вырастет на 2 дивидендые доходности, то есть на 13,58*2=27,16%

Спред это такая разница между покупкой и продажей на одно и то же. Фьюч на рубле стоит 81 рубль и в то же время 79 рублей. Это спред. В общем я не буду тупить, а начну про опционы. Опционы у нас  квартальные с погашением каждый месяц. Спецификация описана на бирже. И вот здесь возникают некоторые неэффективности, которые можно использовать. Каждая серия опционов имеет свою волатильность. Опционы разных серий имеют свои свойства. И эти свойства соответствуют БШ. Возникают заманчивые идеи использовать эти свойства. Постараюсь объяснить это на примерах с помощью пальцев и картинок.

Мы рассмотрим спред в виде кошечки. Купленный стреднгл дальний и проданный ближний. Но начнем по порядку. Эту стратегию называют, еще, опционной топкой. Мы балансируем между большей теттой ближнего стренгла и нейтралим вегу дальней серии. Представим себе бытовую ситуацию. Вам надо сварить суп, или выплавить тротил из бомбы второй мировой войны. Для работы на бирже, второе более близко по сути. Вы берете большую кастрюлю с некоторым количеством воды и ставите на огонь.