убеждаюсь, что это лучшее из того, что я читал по трейдингу. Даже с учетом того, что я сам написал эту книгу, читать интересно и полезно. Даже несмотря на то, что я делаю это в 4й раз. Почему мне снова приходится перечитывать? Потому что после вмешательства редактора появились десятки ошибок. Они сильно на содержание не влияют, но читатель ведь подумает, что это я так невнимательно и криво написал, а не редактор, хотя в моей финальной версии все было максимально чётко. Поэтому, боюсь, мне еще и в 5й раз придется перечитывать, чтобы проверить — как они исправили свои ошибки. Хех. Теперь мне ужасно интересно, как народ воспримет мою книгу.

Лучший комментарий к книге оставил Виталий Шлыков:

Я свой экземпляр дал дяде почитать, так он уже на несколько раз ее прочел и до сих пор отдавать не хочет… Говорит, что готов со многими словами Тимофея согласиться и что такой правды о рынке еще нигде не читал! Дядя на рынке уже почти 10 лет…

У данной торговой системы есть три параметра: время входа, время выхода и направление (купить-продать).

Делаем два простых шага:
1. Просчитываем эквити всех систем. Например, на часовом тайм-фрейме таких систем будет 105 штук.
2. Отбираем только те системы, которые достаточно стабильно зарабатывают и включаем их в портфель.

Результаты такого портфеля на часовиках (Si, RI, SR):






















( Читать дальше )

Сегодня суббота, есть возможность отвлечься от повседневных забот и задуматься о главном — о ЗДОРОВЬЕ. Набраться храбрости и дать себе обещание начать новую жизнь с понедельника. Что бы заботиться о своём здоровье нужно только одно -заставить себя.Просто выйти во двор и подойти к турнику.Или дома расстелить коврик на полу.Есть масса упражнений, не требующих много времени, но дающих отличный эффект. Тем более это актуально для трейдера, проводящего много времени за компьютером.Например, вот эти:




( Читать дальше )

Еще одна статья с ресурса www.talaikis.com по разработке простой стратегии на модели Маркова с использованием Python.

Модель скрытых состояний Маркова — это производительная, вероятностная модель, в которой последовательность наблюдаемых переменных генерируется некоторыми неизвестными (скрытыми) состояниями. Мы попытаемся найти такие неизвестные вероятностные функции для, скажем, S&P500. Все опишем кратко, без проверок на ошибки, без тестов вне выборки и т.д. Мы делаем это для того, чтобы минимизировать склонность к ненужному усложнению для начинающих. (Подробнее о модели Маркова см. на моем сайте — www.quantalgos.ru)

Что будем использовать:

библиотеку Python - hmmlearn.

1. Данные. Возьмем данные по свечам (OHLC), включающие объем, из нашей базы 

( Читать дальше )

Мы рады сообщить вам о добавлении нового торгового инструмента –  глубина рынка, часто называемого “стаканом” котировок (Depth of market — DOM).

Он доступен уже сейчас на странице графика пользователям CQG.

Как открыть стакан котировок?

Подключитесь к брокеру CQG – на верхней панели графика, справа от кнопки сохранения появится кнопка со значком ↑↓, нажмите её. Стакан построится для выбранного на графике символа. Если он пуст это означает, что выбран символ, не торгуемый через CQG.

На картинке представлены основные элементы интерфейса стакана.
 

Данные

Источник данных стакана котировок – CQG. Имейте в виду, что данные на графике могут отличаться от данных в нем, на графиках используются другие источники данных.

Данные отображаются в полустатическом режиме. Это означает, что ценовые ячейки имеют фиксированное положение до тех пор, пока цена движется в пределах ценового столбца. При уходе цены за верхнюю или нижнюю границу запускается таймер – по истичении пяти секунд ценовой столбец будет автоматически оцентрован. Процесс истечения таймера отображается в виде круговой диаграммы на кнопке центровки.
 

( Читать дальше )

Ссылки для скачивания:
1-я часть
2-я часть
3-я часть
4-я часть
5-я часть
6-я часть
7-я часть
8-я часть

Полный список текстов:

> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"

( Читать дальше )

Добрый день, уважаемые посетители данного ресурса, лудоманы, лже-профессионалы торговли и малочисленное количество компетентных в данном ремесле людей!
    В данном топике хотел бы поделится своим опытом торговли и к чему это привело. Попробую разделить описанное мной на несколько частей, чтобы уловить изменение в сознании автора. Может быть кому-нибудь поможет… Учитывая все истории, произошедшие у разных людей и описанные здесь, прошу вашего внимания и для моего откровения. Также данным письмом проведу некоторый самоанализ и проведу работу над ошибками.Я буду рад увидеть плюсы под данным топиком, в том числе и потому, что он первый.
    Итак, с чего все началось у меня...
    Впервые в данное сообщество(трейдеров, игроков, лудоманов) я пришел будучи студентом первого курса технического вуза, где я увлекся игрой в покер. Скажу сразу, что я всегда был неплох в математике и так получилось, что на бесплатный первоначальный капитал одного покеррума в 5 евро я сумел поднять 250 евро за 1 неделю! Чтобы вы представляли, я приехал в из области учиться в вузе, без денег, на шее у родителей, которые давали мне в неделю 1000-2000тыс рулей (2008 год) и до этого я никогда не работал, а тут я заработал 250 евро только выучив правила игры в покер. После таких неожиданных движений я вдохновился и уже считал свои будущие доходы… но увы, когда начинаешь считать то, чего у тебя нет, не имея соотвествующего опыта, теряешь и то, что у тебя было, и все эти деньги я проиграл за 1 час, сев на крупные лимиты… Это был первый удар-и это было сильно, как мне казалось (250 евро!!!). Но я знал, что я могу сделать так еще раз, и след раз не допущу предыдущих ошибок. И именно это заключение как оказалось и стало ошибкой.

( Читать дальше )

Прежде, чем пойдем дальше (а уже подходим к концу, середину точно прошили), нужно сказать пару слов о синтетических инструментах. Синтетический инструмент — это такое сочетание финансовых инструментов, которое имитирует другой инструмент. Можно было бы эту тему и не рассматривать, но для полноты картины не повредит.

Синтетическая облигация.

Подробно останавливаться не будем, потому что смысла нет (объясню ниже). Если коротко:

1. Покупаем акцию (или другой базовый актив).
2. Продаем фьючерс на нее (фьючерс должен быть в контанго).
3. Получаем бескупонную синтетическую облигацию — за счет арбитражной прибыли.
4. Если во время удержания позиции по акции выплачивается дивиденд, то обзываем его «купоном» и получаем синтетическую купонную облигацию. :)

Откуда тут берется доход? Фьючерс в нормальной ситуации торгуется дороже базового актива, а в момент экспирации — сравнивается в цене. Вот и доход. Такие инструменты делать не надо (по крайней мере вручную), потому что по смыслу синтетическая облигация — это

( Читать дальше )

В данной статье мы подробно разберем то, как распознавать четыре разных типа гэпов и связанные с ними настроения, а также то, как использовать эту информацию для получения прибыли.

Существует четыре разных типа гэпов: гэп инициации, продолжения, торговый и истощения. Гэп относится к одному из этих типов в зависимости от настроений, которые его создали. Технический анализ позиции включает в себя идентификацию гэпов и выявление настроений, которые к ним привели. Гэп вверх имеет место, когда между High предыдущего дня и Low последующего не было торговли, а гэп вниз — когда между Low предыдущего дня и High последующего не было торговли. На барных и свечных графиках гэпы отображаются в виде разрывов цены. Гэп оценивается по его направлению, расположению, величине и объему торговли в день возникновения. Величина и объем являются относительными показателями и сравниваются с величиной и объемом гэпов в прошлом.

( Читать дальше )