Избранное трейдера klimvv
Окончание. Начало см. в блоге и на моем сайте.
В этой, последней части цикла разберем пример вычисления PIN с применением языка R. Кроме библиотеки PIN языка R будем использовать также библиотеку highfrequency.
Для примера автор берет сгенерированные данные, которые соответствуют формату TAQ — стандарт для акций NYSE. Данные состоят из двух наборов — временной ряд ценового котирования (sample_qdata) и сделки (sample_tdata) и предоставляются в открытом доступе вместе с библиотекой highfrequency.
Нужно отметить что используемые данные взяты только за один торговый день. Обычно, для вычисления PIN применяют больший набор данных, не менее, чем за 60 дней, чтобы выборка была достаточной для правильного определения параметров. Наши данные нужны только для демонстрации процесса получения PIN. Библиотека PIN позволяет это сделать для выборки с любой размерностью, что позволяет применять ее и для высокочастотной торговли. Пример, приводимый здесь, может быть легко расширен для вычисления на другом временном горизонте, большим, чем один торговый день.
Уже не раз писал о самом главном преимуществе успешного трейдинга. Это СВОБОДА! Летом 2015 года этим я решил воспользоваться в полный рост, переехав на три месяца в Сочи.
Живу я в Саратове уже около 12 лет. Честно — надоело. Климат никакой. С детьми покупаться в Волге могу только в июле.
Зимой снега толком нет. 1-2 месяца. Редко когда 3. Вечное межсезонье.
Надоели ужасные дороги. С приходом кризиса ситуация стала еще хуже. Даже в центре перестали делать заплатки, за редким исключением.
Хочется хорошего и теплого климата!
Именно поэтому рассматриваю Сочи как основное и лучшее место для переезда трейдеру.
Все друзья переселяются в Москву. И это понятно. Им нужна работа. Свободному трейдеру это не требуется, поэтому он волен выбрать то место, где будет лучше ему и его детям.
Я не хочу жить в вечных пробках и бетонных коробках. Я хочу засыпать под шум прибоя, а вечерком после тренировки желаю пройтись пешком до моря, что бы искупаться.