К активному обсуждению предлагаются несколько переводов, перепостов, а также собственных идей:

Базовая идея анализа временного ряда по Фурье состоит в том, чтобы разделить данные на сумму синусоид с различными длинами циклов, где каждый цикл является частью длины общего или фундаментальной цикла. Например, Рисунок 1 показывает временные ряды, состоящие из линейного тренда и двух главных циклов, а Рисунок 2 дает разложение на составляющие синусоиды.

Рисунок 1


( Читать дальше )

Предлагаю всем успокоится. Особенно тем кого пугает задерг в верх в течение последних дней. Доу в районе 12700 на премаркете наверное наверное пугает всех, кто зашел в шорты в конце мая. Я встал в шорт 02.05.2012 — после официального объявления второй волны кризиса (01.05.2012 на аукционе Сотбис). Так как миллиардеры своих не кидают, объясню почему.


Миллиардеры могут кидать простых трейдеров, но они не могут кидать самих себя — так построена система. Около 200 000 самых богатых семей мира получили оповещение о начала второй волны,  поэтому удар второй волны уже состоялся и тренд не может быть изменен ибо тогда в рядах миллиардеров будет война, это допустить невозможно. 

Здесь на форуме часто пишут, что система не позваляет зарабатывать и 95% трейдеров сливают. Правильно. Дело в том, что система построена не для трейдеров — рынок акций это общак для элиты. Усовершенствованный общак — который существовал еще у криминальных группировок на заре сухого закона. Но общак технологически продвинутый. Фактически в этот общак стекаются все пенсионные накопления населения мира, через 2-й и3-й пенсионные уровни.

( Читать дальше )

Опрос: а какие русские хедж-фонды вы знаете?
(фонды с русскими корнями, и управляющими, к-е сидят в России)
прошу добавлять ссылки на сайты хедж-фондов в каменты.

p.s. каждый успешный управляющий/трейдер, мечтает о том, чтобы зарегистрировать свой хедж-фонд. Пока мы слышали много планов, но не слышали, чтобы у кого-то дошло до дела.

http://smart-lab.ru/blog/video/58684.php
* перезалил бракованную 3-часть.  Слушать всем!

Организатор: наши деньги
Спонсор: БКС
Спасибо за видео: Дмитрий Шагардин 

1 часть.



2 часть. Ссылка на запись
3 часть. Ссылка на запись
4 часть. Ссылка на запись

( Читать дальше )

   Это мой первый пост, чувствую, что походу и последний. :-) Просто обещал людям выложить результаты своего микроисследования, что и делаю.
       Много раз слышал про то, что есть люди, которые якобы успешно торгуют по звездам и решил проверить эту теорию практически. Различных версий о том что планеты воздействуют на человека существует много начиная с астрологических, типа Марс в созвездии Водолея, а значит для трейдеров стрельцов можно ожидать того то и того то…, до вполне логичных, то что воздействие Луны на Землю вызывает отливы и приливы морей и океанов. А так как человек состоит на 80% из воды, то вполне возможно, что некие «отливы и приливы» наблюдаются и у нас в головах. Также по статистике случаи  суицида и помешательств заметно увеличиваются в полнолуние, ну а что говорить о бирже — по сути своей и есть скопление эмоций, настроений ну и в принципе тех же помешательств. Собственно говоря возможно, что  и сверх влиятельные инвесторы могут пользоваться услугами астрологов (история показывает, что и правители государств иногда не брезгуют этим делом), так что закономерности могут расти и отсюда. Наша  задача состоит в том, чтобы выяснить есть ли какие-нибудь закономерности в движении цены (выбрал индекс Доу-Джонса) и движение близлежащих небесных тел, таких как Солнце, Луна, Венера, Меркурий, Марс, Юпитер, остальные брать не стал ввиду их большого периода обращения и расстояния. Для нахождения закономерностей использовал нейронную сеть на основе многослойного персептрона со скрытым слоем. Входными данными для нейросети служат координаты небесных тел, такие как горизонтальные координаты (азимут/высота), а также расстояние до объекта – выходными данными (то что мы и собираемся предсказывать) движение индекса Доу-Джонса, почему он, потому что «старенький» и так как тестировать собираемся на днёвках, то и история нужна соответствующая. Сеть обучалась на участке 1994-2002 г. (включая тестовый и контрольный участок), само тестирование проходило на участке 2003-2012 г. Тестирование ведется с начальной суммы в 1000 000 у. е. без плечей с учётом реинвестирования и только от лонга. Для чистоты эксперимента напрочь отсутствуют стоп-лоссы и тейк-профиты. В результате вот, что получилось алгоритм обходит стратегию купи и держи почти в 3-и раза! Средняя доходность за 9,5 лет составляет 15.16%(с учетом реинвестирования), общая 144%.


( Читать дальше )

( Читать дальше )

Доказываю математически:




 
Два варианта Шорта
Сумма 2 млн рублей.
1. Вариант такой, что Шорт от 200 р. до 1 р. на сумму 2 млн. дает профит 1,99 млн.
2. Второй вариант, что Шорт от 10 р. до 1 р. на сумму 2 млн. дает профит 1,8 млн.
 ну там разница в 190 тыс.

 Так есть смысл держать Шорт от 200 до 10 р., если Весь профит все равно лежит в Шорте от 10 р. до 1 р. ???  )))

Точнее выразиться… вы уже получите свой профит… и Шорт от 10 до 1 р. если его удерживать даст вам всего 190 тыс рублей.
 А Вашему оппоненту он даст 1,9 млн рублей с той же суммы.
 Т.е. Вам нужно ШОРТ ЗАКРЫТЬ и ПЕРЕОТКРЫТЬ СНОВА, чтобы получить прибыль еще 1,9 млн. рублей, что доказывает, что ДЕРЖАТЬ ШОРТ всегда БЕССМЫСЛЕННО.

( Читать дальше )

1. Запускаем студию, меню File — New project. Visual C# — Class library, не забываем поставить .NET Framework 2.0.



2. Добавляем ссылку на сборку WealthLab'a (WealthLab.dll). Add Reference — Browse — ищем папку с WLD (как правило это c:\Program Files (x86)\Fidelity Investments\Wealth-Lab Pro 5\ ). Выбираем WealthLab.dll. Жмем OK.

( Читать дальше )

Обещал выложить книжки по математике, начиная от азов, теорвера, и заканчивая моделями числовых рядов и машинным обучением.
Структура примерно такая:
1. basic  - матан, линейная алгебра, если прогуляли/никогда не знали/ничего не помните
2. probability — базовая теория вероятности/статистика
3. time_series — стандартные(в основном стационарные) статистические модели числовых рядов
4. advanced — про продвинутые модели и машинное обучение
bonus. cointegration/r/bayes — про коинтеграцию, R (пакет для стат. расчетов), и Байесовскую статистику

Ссылка на книги  

Собственно, понятие коинтеграции и лежало, в основе статистического арбитража, который только начал появлятся в конце 80-х и позволил первопроходцам из JP Morgan, нарубить не мало денег, пока…, но об этом в конце статьи. Поэтому в этот раз мы поговорим, про коинтеграцию, что это такое, зачем и почему. Но начнем из далека и рассмотрим такие статистически понятия как порядок интеграции процесса, и фиктивной (spurios) регрессии, которые и лежат в основе. 

Рассмотрим для начала простейший процесс, гауссовский шум:


 Теперь построим его кумулятивную сумму, то есть возьмем значения и последовательно их сложим, таким образом получим что Y_i = sum k = 0..i X_k, где X_k — это исходный гаусовский шум, Y_i — результирующий процесс. То есть в данном случаи взяли шум и его проинтегрировали, таким образом получив случайное блуждание. Так же мы можем повторить данный процесс еще раз, но на этот раз взяв в качестве исходных значений, полученное нами на предыдущем шаги случайное блуждание. Таким образом получим (сверху — интеграл шума, случайное блуждание, снизу — повторная сумма но на этот раз взятая по случайному блужданию):

( Читать дальше )