Не путать с работорговлей :). Как автор блога об алгоритмической торговле, считаю нужным выкладывать эквити моих роботов, которые запущены на бирже в настоящее время. В заглавии поста результаты за март, в процентах от капитала на начало месяца.  В боевых торгах алгоритмы принимают участие с 10 марта.

Немного расскажу об используемых роботах. Общая архитектура этих программ основана на структуре robot_uralpro, но значительно усовершенствована в плане гибкости, что позволяет добавлять любой новый алгоритм без перестройки основного скелета робота, вплоть до опционных стратегий. Новый робот торгует валютным фьючерсом Si, но применяются некоторые элементы старого алгоритма robot_uralpro. Всего реализовано 3 стратегии на данный момент, в торгах принимают участие пока только две, третья не набрала достаточного количества статистики, так как медленнее остальных, поэтому только тестируется. Сделана диверсификация по параметрам для каждого алгоритма на 10 разных наборов, следовательно, торгуют одновременно как бы 20 роботов. Стратегии основаны на наблюдениях, сделанных при тестировании математических моделей, никаких ценовых паттернов не используется. Роботы подключены к бирже через Plaza2, колокейшена нет, выбран обычный хостинг с минимальным пингом до плазовских IP. На данный момент он равен 3 мс. Средний раундтрип заявок составляет около 10 мс. Эквити за один день — 23.03.2015 — на графике ниже. Выбрал, конечно, один из лучших:)

( Читать дальше )

Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана. 

Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на  диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами. 

( Читать дальше )

     Про куклов пишут и говорят только дети или далёкие от реального рынка трейдеры! Некоторые даже сравнивают кукла с мифическим существом. Вобщем маразм крепчал и будет крепчать дальше, потому что большинство не хотят разбираться и вникать в самые важные вещи, такие как, почему и как двигается цена любого актива.  Как набирают большую позиции крупные игроки и как они её разгружают. Некоторым может это и вовсе нужно, особенно инвесторам, которые готовы сидеть пол жизни в активах и пересиживать любые коррекции.

     Нет никаких куклов.  Есть крупные игроки, и есть на рынке инсайдеры, про них я и рассказывал, причём на недавних примерах всем всё доказал. Крупные игроки инсайдеры всегда работают на другом временном интервале, зачастую в контр тренде к толпе, причём почти все их действия не могут не оставаться не замеченными.  Не оставлять следов они просто не могут, тем более на нашем мало ликвидном рынке. Только на основании их действий тяжело построить торговую систему, для этого нужно ещё кое-что. Из чего состоит моя торговая система я на встрече смартлаба показал, там семь пунктов. 

( Читать дальше )

(Информация ниже касается исключительно фьючерсной торговли на СМЕ и содержит материалы с сайта www.cmegroup.com, в особенности, мануала для начинающих трейдеров)

Сразу хочу предупредить опытных трейдеров: вероятно, что вам известно практически все, описанное ниже, и покажется элементарным, но среди нас много людей, только начавших изучать СМЕ,  или переходящих на СМЕ с других площадок, данной информации нет на русском языке нигде.  Если у вас есть дополнения или полезные ссылки из официальных источников по теме, с удовольствием включу их в исходный пост. :)

В недавней беседе о раутинге ордеров на фондовые площадки сразу же возник вопрос о том, что же происходит при перемещении ордеров на СМЕ. С СМЕ все, на самом деле, намного проще. СМЕ- монополист с точки зрения своей продукции.

( Читать дальше )

«Я торгую NYSE, идут ли мои ордера из терминала прямиком на бижу?»

Правильный ответ- нет.

( Читать дальше )

Трейдеры, которые приобрели мою программу robot_uralpro (см. пост на смарт-лабе), спрашивают, можно ли доработать алгоритм для применения его на современном рынке? Напомню, стратегия робота основана на взаимоотношении цен синтетического индекса, составляемого динамически из рыночных цен акций, входящих в индекс РТС, и фьючерса RI. Идея «одноногого» статистического арбитража, реализованного в роботе, будет работать и сейчас, только в том случае, если научиться правильно определять, какой актив опережает другой в смысле динамики их цен. Эта статья посвящена правильному выявлению такого взаимодействия, которое в англоязычных источниках называется «lead-lag relationship» -опережение-отставание между разными активами.

Те алготрейдеры, кто не приобретал robot_uralpro, тоже сочтут эту статью полезной, так как lead-lag relationship может использоваться в стратегиях парного трейдинга и им подобным. Например, определив такое взаимодействие, можно исключить из парного трейдинга один из активов ( с учетом того, конечно, что отношение торгуемых инструментов было описано четкой моделью) и значительно увеличить тем самым прибыльность стратегии.

( Читать дальше )

Пани Олеси и печенькам госдепа на смарт-лабе этот пост не понравится.
 

Продолжаем разбирать численное решение уравнения Хамильтона-Якоби-Беллмана. В прошлой части мы составили выражение для оператора , в котором есть слагаемые, получить значение которых можно из реальных данных. Во-первых, что из себя представляют дифференциальные матрицы D1,D2. Это матрицы размерностью , где, для D1(согласно определению в части 4) в ячейках [j,j] стоят -1, если fj<0 и 1 в остальных случаях,  в ячейках [j,j+1] стоят 1, если fj<0 и 0 в остальных случаях, и в ячейках [j,j-1] стоят -1, если fj≥0 и 0 — в остальных случаях. Как составить матрицу D2, я думаю, вы догадаетесь сами, взглянув на ее определение в

( Читать дальше )

Наше управление в первом квартале этого года напомнило мне «американские горки», причем не только в переносном, но и в прямом смысле: и доходность и просадка были получены в первую очередь на фьючерсе на курс рубль-доллар:
 
 

Из приведенной таблицы помесячных доходностей мы видим, что в январе нами была получена максимальная месячная прибыль за всю историю реального управления, а в феврале – максимальный убыток. И хотя максимальная просадка не превзошла просадку прошлого года, но все равно составила значительную величину: -17,49%. При этом, как видно из приведенной выше таблицы, мы обновили максимальный дневной убыток. Именно этим и объясняется большой убыток февраля: 12 февраля наш убыток составил -10,39%. Что это был за день? Это был день заключения Минских соглашений с резкими и сильными движениями фьючерса на курс рубль-доллар, которые можно хорошо увидеть на графике цен закрытия пятиминуток с 19:00 11 февраля до 18:45 12 февраля:

( Читать дальше )

В биржевой торговле существует ряд алгоритмов, которые можно отнести к маркетмейкерским. Как правило, это означает выставление лимитных ордеров по обе стороны стакана, то есть как на покупку, так и на продажу, и целью такого алгоритма является получение прибыли от спреда - разницы между этими лимитными ордерами. Простейшая стратегия подобного рода — постановка ордеров одновременно на лучший бид и лучший аск — будет убыточной из-за действия следующих факторов:

1. Вероятность взятия ордера на стороне, противоположной движению цены в большинстве случаев выше, чем на стороне по направлению движения. То есть, если цена актива растет, то чаще будут исполняться ордера, выставленные на продажу, а ордера на покупку, соответственно — реже, в результате возникает убыточная позиция. В англоязычной литературе этот эффект называется

( Читать дальше )