• hft
• институционалы
• физики

• топ-30 клиентов за день
• топ-70
• топ-100

В своей торговле применяю комбинации рыночных и лимитированных заявок, (методику описывал ранее, "Настоящая торговая стратегия."  и "US500: Объемы больше, спреды уже!" ). Временами количество одновременно работающих стратегий зашкаливало за сотню и на некоторые из них не хватало денег под выставление заявок, они отключались, иногда ломая логику работы связанных с ней стратегий. В QUIK в таблице «Состояние счета» считается цифра — «Свободно» — свободные средства под заявки, но сходу вытащить ее из Lua у меня не получилось. И пришлось вписать расчет этой величины в робота.
Сегодня предлагаю вашему вниманию доработанный скрипт Fn044.lua (https://yadi.sk/d/O-6JzZdXkOxyow)


в котором реализован расчет свободных средств для заявок на ФОРТС с учетом имеющихся контрактов и заявок.
Один в один вывести не получилось, как смог.
As is, и все такое!

ТСЛАБ+IB опыт торговли америки

Давненько не писал. Много работал.

0 Пишу про акции. Фьючи дороже. Там нужен счет от ляма грина и выше. В техническом плане связка Тслаб+IB весьма стабильна. Напрягает сильно 13-14ти часовой рабочий день с 10 утра до 23-24 ночи без праздников.

1 В марте 2017г появилась возможность протестить америку при помощи связки тслаб2+IQfeed. Что позволяло выйти на алготорговлю на америке. Где то к августу сформировалась общая картинка. В мае 2018 закинул 74000 баксов. И где то в конце июля стал торговать роботами под америку на связке тслаб2+ IB через TWS. Приоиграл -10к баксов из них где то больше половины на багах и глюках. Наработал опыт. Делюсь.

2 Сразу скажу что по деньгам это дорого и затратно. Тслаб 4000руб в месяц + IQfeed 7000руб + выделенный сервер в датацентре 5000 в месяц + 1500 расходы на IB. Чтоб просто посмотреть и торговать надо иметь расход в районе -18000 в месяц или -210к в год. Дорого вкрай. Чтоб расходы были хотяб на уровне <5% в год размер размер счета должен быть более  4мио руб.

Оптимальное количество бумаг в портфеле

         
          Очень часто, когда заходит речь о диверсификации, на лице слушателя появляется скептическая улыбка. Казалось бы, что тут можно придумать нового: все уже давным-давно известно, писано и переписано тысячами трейдеров. Если вкратце резюмировать суть большинства рассуждений на тему диверсификации, то можно выделить две основные идеи:

1. Диверсификация необходима.
2. Избыточная диверсификация неэффективна, ибо не позволяет много заработать.

         Не знаю как вас, а меня всегда интересовал вопрос: каким же должно быть оптимальное количество различных бумаг в портфеле? Интуитивно кажется понятным, что если все деньги поставить на одну бумагу, то риск будет очень велик, и подобная торговля уже сильно смахивает на лотерею (угадал/не угадал). С другой стороны, если купить акции около 100 различных компаний, то, помимо проблем с управлением и анализом такого большого портфеля, рассчитывать на приличную доходность тоже можно с большой натяжкой. Как же быть? Сколько бумаг покупать? Прежде чем дать свой ответ на этот вопрос, мне кажется необходимым сделать небольшую оговорку: я вполне отдаю себе отчет, что каждый раз бывает по-разному, иногда портфель, сформированный из всего 2 бумаг, обгонит портфель из 10 бумаг, а когда-то будет наоборот. Тем не менее, мне хотелось бы провести исследование на статистических данных для ответа на вопрос, какое же число бумаг будет оптимальным наиболее часто или даже точнее будет сказать так: какой интервал бумаг (от и до, например от 6 до 10, или от 10 до 15 и т.д.) обеспечит наибольшую доходность.

Good Stocks Cheap — Kenneth Marshall

Достойная книга, в которой автор рассказал про свой подход к инвестированию и анализу компаний, который, впрочем, почти ничем не отличается от подходов других известных инвесторов. Какой-то «уникальной фишки» я в книге не нашел, книга – хорошая саммари в целом про value investing.

Обзор книги

Автор – больше теоретик, чем практик (преподает в Стэнфорде и Стокгольмской Школе Экономики)

Его подход:

• Придерживается value подхода (покупать недооцененные компании, четко разделяя понятия «цена» и «стоимость» акции, старается покупать акции у которых большой «запас прочности» (margin of safety))
• Держит акции в долгую, не использует «плечо» и не шортит акции. Количество акций всегда меньше дюжины
• Для себя ставит цель – 15% доходность в год в долларах

Считает, что value стратегии показывают лучше доходность и приводит в пример исследование от Tweedy, Browne (http://www.goodstockscheap.com/1.1.htm). В первую очередь, ему интересны акции, так как исторически они были самые доходные.

Для анализ компаний предлагает следующий «фреймворк»:

          В своей предыдущей статье “Как обогнать индекс” https://smart-lab.ru/blog/499362.php я привел пример выигрышной торговой стратегии, в данной же статье мне бы хотелось привести пример одной из стратегий, которая практически гарантированно способна проиграть индексу акций в длительной перспективе. У читателя может возникнуть закономерный вопрос, а зачем вообще изучать такую стратегию? Вполне очевидно, что каждый из нас способен придумать бесчисленное множество проигрышных стратегий, ведь основная проблема найти именно тот метод, который позволит заработать на рынке, а для того, чтобы терять деньги много ума не надо, процесс потери денег протекает легко и не требует каких-либо усилий со стороны новичка. И, тем не менее, чтобы избежать очень распространенных в трейдерской среде ошибок, я и написал эту статью.

         Если вы не первый год торгуете на фондовом рынке, то наверняка заметили, что из года в год одни и те же бумаги растут лучше рынка, а другие толкутся на месте или даже падают из года в год. Отличным примером являются Роснефть и Газпром. Для меня торговля на фондовом рынке началась с покупки акций Роснефти на IPO в июне 2006 года. Тогда Газпром стоил дороже Роснефти. С тех пор Роснефть выросла более чем в 2 раза, а Газпром более чем в 2 раза упал. Подобных примеров можно привести много. Отсюда возникает следующая гипотеза: индексу акций можно проиграть, если покупать только худшие бумаги, т.е. те, которые продемонстрировали наименьший рост (или наибольшее падение) за определенный предшествующий текущей дате период. Совершенно очевидно, что доказать строго математически подобную гипотезу невозможно, но мы можем провести тестирование подобной стратегии на исторических данных.