Статья из блога Robot Wealth.

Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об этих моделях и основной процесс нахождения их параметров, а также простая торговая стратегия, основанная на предсказаниях полученной модели.

Сначала дадим несколько необходимых определений. Я не хочу воспроизводить всю теорию целиком, ниже дан краткий обзор моделирования временных серий, в частности ARIMA и GARCH моделей:

В первую очередь, вычисление ARIMA и GARCH моделей это способ узнать, при каких прошлых наблюдениях, шуме и дисперсии временной серии возможно предсказать следующее значения этой серии. Такие модели, параметры которых правильно установлены, имеют некоторую предсказательную способность, предполагая, конечно, что эти параметры остаются постоянными на некоторое время для данного процесса.

В комментарии к недавнему топику о США некий гениальный  коллега разместил график, который с его точки зрения напрочь перечеркивает любые утверждения о деградации соединенных штатов.

Ничего не скажешь, график красивый, убедительный, с 1970 года рост ВВП на душу населения в 2 раза. Именно такие графики и показывают никчемность соединенных штатов как государства. Трудно понять, как имея подобную экономическую мощь, государство не справляется со своей основной функцией – обеспечением благосостояния и здоровья населения. Итак, попробуем разобрать, что дал этот 40-летний рост американскому обывателю.

 Начнем с минимальной зарплаты. Видим, что в 2014 году минималка с учетом инфляции меньше!!!, чем в 1970. В 2016 в нескольких штатах и городах минималка была повышена, что не сильно меняет картину, к тому же учитываем, что официальная инфляция существенно занижена.  Скажем, в 1970х унция золота стоила примерно 20 минимально оплачиваемых часов работы, сейчас – 160 часов

Предыдущий выпуск этого сериала здесь

Прежде чем поделиться опытом разработки торговой системы, подумал, что полезно систематизировать мои посты, так как они в общем то группируются в три серии: (1) Александр едет к в гости к Дедушке Баффету (2) Долгосрочный пассивный портфель на основе идей Стратегического Инвестирования АКА портфель, который сделает Сипи, Арсагеру и Чорный квадрат и (3) Торговая система на машинном обучении
В самом конце этого поста приведены ссылки ни эти три цикла, если кому-то интересно их перечитать.

Итак, про машинное обучение.
Краткое содержание предыдущей серии.

• В предыдущей серии автор пришел к выводу, что ручная торговля не может тягаться с правильным классификатором, построенным на основе принципов машинного обучения.
• Будучи приверженцем секты долгосрочного инвестирования (свидетелей Дедушки Баффета ака Шадринистов), автор не верит в идею торговли как долгосрочный способ заработка
• Тем не менее, для апробации вновь приобретенных знаний, автор решил постоить торговую систему на основе машинного обучения, и опробовать ее на реальном рынке и своих деньгах.

ВОПРОС — какой результат даст эта конструкция при экспирации.

Сегодня Сергей Голубицкий начинает цикл статей, посвящённых самому передовому и одновременно самому «секретному» аспекту биржевой науки — спектральному и нейросетевому анализу.

Графические построения любой степени сложности (от банальных шаблонов вроде «Головы и плеч» до веера Ганна и вилл Эндрюса) и технические индикаторы (включая все индикаторные системы) — лишь вершина айсберга под названием «технический анализ финансового рынка». Между тем, именно на графических шаблонах и индикаторах начинается и заканчивается образование подавляющего большинства игроков на бирже.

Основные мировые биржи

Организация торговли ценными бумагами вопрос, волнующий инвесторов по всему миру более 100 лет. Всё началось с потребности в контрагентах: покупателям нужно было найти продавцов акций, а тем, в свою очередь, было необходимо свой товар реализовать. Поэтому ещё в начале ХХ века прообразы современных бирж, — мест, где трейдеры собирались и договаривались о сделке. Логично, что нашлись предприимчивые люди, которые решили заработать на посреднических услугах, что в свою очередь привело к появлению конкуренции на рынке биржевых услуг. Чтобы привлечь клиентов торговые организации стали обеспечивать надёжность сделок, работать с эмитентами, расширять список доступных эмитентов и многое другое. В итоге сегодня не так много лидеров в этой области.

Законодателем моды в области торговли акциями традиционно считается Нью-Йоркская фондовая биржа — NYSE. Это старейшая мировая торговая организация. Она известна своими требования к эмитентам ценных бумаг. Нормы корпоративного управления, ликвидность акций и многие другие показатели должны соответствовать высоким стандартам. Однако, дело здесь не только и не столько в желании самой биржи, сколько в законодательстве страны, которое после ряда корпоративных скандалов стало весьма строгим.