Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за апрель (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/461812.php). На рынках продолжалась неопределенная динамика, сопровождаемая движением вверх кривой процентных ставок. Итого — модель сильно (более чем на 1.5%) отстала от своих бенчмарков — SPY & EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

      wts     ret
XLY 0.000  0.0238
XLP 0.000 -0.0414
XLE 0.000  0.0949
XLF 0.088 -0.0044
XLV 0.144  0.0106
XLI 0.129 -0.0279
XLB 0.000  0.0012
XLK 0.071  0.0006
XLU 0.000  0.0204
IYZ 0.000  0.0137
VNQ 0.000  0.0082
SHY 0.000 -0.0023
TLT 0.310 -0.0209
GLD 0.258 -0.0095

Предыдущие веса были опубликованы 1-го апреля, доходности приведены за период с закрытия 30-го марта по 30-е апреля. Корреляция между весами и ретурнами сильно отрицательная — (-0.37), на моей памяти это происходит первый раз за последние пару лет. Как следствие — сильный андерперформанс модели: (-1.1%) LQI vs +0.5% SPY & EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель чуть лучше SPY и чуть хуже EQW: 2.3% у модели vs. 2.7% SPY vs. 2.0% EQW.

( Читать дальше )

Дисклэймер: далее идет скучный лонгрид.

В 2004-2008 годах мы искали естественное для рынка разложение. Был перебран широкий арсенал от SVD и SSA до спектральных методов типа Фурье-Хаар-вейвлет. Мой кусочек работы был связан с Фурье, Уолшем и вейвлетами. В качестве оценки естественности мы исходили из наивного допущения: что лучше работает, то и естественнее. Лучше — значит обладает лучшими прогнозными свойствами. Т.е., по-простому, какой из базисов позволяет подальше заглянуть (по-честному) в будущее, тот и лучший, стало быть, самый естественный.

Плюс к этому наивному представлению были еще и такие: естественный базис должен не сильно противоречить условиям конечности, нестационарности и т.п. Как это всё проверять? Не очень понятно, но было очевидно, что это необходимо, а также то, что развитая математика не любит нестационарности, конечности, сингулярности и всякое такое прочее.

На 90% рыночным материалом для исследований были данные основных валютных пар (FOREX).


( Читать дальше )

Для тех, у кого проблемы со скачиванием. Вчера получили рассылку от StockSharp. Как решить проблему и найти альтернативу.

Инструкция по ссылке https://stocksharp.ru/news/9352/dannye---vsyo-/

Копировать не буду, там много текста, а я с телефона. В кратце как качать с других сервисов, которые оказались существуют. Что есть у Алора услышал впервые.

     Сейчас прекрасное время — на биржу приходят и приходят новые игроки, молодые, с амбициями. Горящие желанием победить рынок и найти своё место под тёплым биржевым солнышком.

     Я уверен, что далеко не все знакомы с одним литературным шедевром. Виктор Ильин. «Инсайдер. Биржевой триллер».

     По понятным причинам ссылку не даю. Просто скажу, что любой желающий может найти в интернете.

     Я хорошо помню те события 2004-го года. 

Шортите Моську на хаях.
             (Трейдерская мудрость)

     Вы сможете окунуться в то время, в мир диких биржевых «заработков» и проигрышей. Кровь, слёзы, смерть...
     И просто побыть там, посмотреть на те игры глазами участников. Изнутри.
     Я, когда читал и перечитывал, ощущал себя перед терминалом, с колотящимся сердцем и потными ладонями, сжимающими мышку. И дрожащий палец на спусковом крючке.

     Корнер в «Моське» — событие крайне редкое для всех рынков, а тут у нас, в России!

( Читать дальше )

Печально я гляжу на наше поколенье.
Его грядущее иль пусто, иль темно.
Меж тем, одно прекрасное мгновенье
Все сделки превратит в говно....
                 (М. Лермонтов и М. Лоссбой)

       Выдался внештатный выходной — отчего бы и не пословоблудничать?

       Каждый опционщик перед торговлей читает молитву — «Кукл, дай мне сегодня движений обширных и прибылей бурных...»

       С кого драть-то её будем, а? Прибыль енту? Чем? Кем?
       С другого конца — такие же, как мы. Чем мы лучше их? Правильно, ничем...

       Остаётся только поржать (как лошадка, типа И-и-и-об твою мать) и обратить внимание на маленький штришок.
       Мы все видим (благодаря Гномику в его шедевре), что дельта анноит, а тета капает. Торговал по-гномосячески. Капало многое другое. Еле вылечился. 

       Посмотрим в тот конец конца (нет-нет, не того, кто по Баркову «к нам одним концом прирос»...)

( Читать дальше )

Список составлен исходя из понимания системной торговли, т.е. с опорой на статистику (исследования+проверка) и правильную реализацию (дисциплина+контроль). Помимо этого списка есть много толковых авторов, но, либо концентрация толковых постов у них низкая, либо я о них не узнал, либо они ничего не пишут.

MadQuant 
КРЫС 
Amigotrader 
А. Г. 
rockybeat 
Frend 
Антон Кротов 
ves2010 
Евгения Случак 
Oleg Mubarakshin ~ Quant-lab 
Pratrader 
XXM 
Стас Бржозовский 
Светлана Орловская 
silentbob 
ELab 
wrmngr 

( Читать дальше )

Держим высоколиквидные ETF с капитализацией в млдр. долларов по принципу моментум инвестирования. Моментум — фактор импульса: покупаем то что растет и избавляемся от того что падает. Исследования показывают, что портфели построенные по такому принципу обгоняют рынок в долгосрочной перспективе. Во время неблагоприятных периодов стратегия уходит в защитный актив — гос. облигации США. Сделки совершаются всего лишь один раз в месяц от покупки без плеча.

Синий цвет — портфель стратегии ротации ETF
Красный цвет — равновзвешенный портфель из этих же ETF
Оранжевый цвет - Vanguard 500 Index Fund использован в качестве бенчмарка, доходность 500-та самых больших компаний в США.

Некоторые ETF были запущены не так давно, поэтому для тестирования на истории начиная с 1988 года были использованы данные взаимных фондов (mutual funds) как прокси на ETF, а где это было невозможно -  воссоздание ETF для тестирования.

( Читать дальше )

Все никак не мог доделать одну фишку. Думал, зря вожусь и опять ничего слишком выдающегося не получится. Но нет, не зря возился! Средняя сделка 0,7+%! Это очень неплохой алго на мой взгляд. Хвастаюсь:) Данные с 2010. Фртс. 50 годовых. Просадка не большая.Профит фактор высокий- пжста( хотя на мой взгляд это далеко не самое важное)! всё рабочее должно быть)

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

( Читать дальше )

Принято считать, что на большом периоде шаг\периодичность рехеджа купленного\проданного стрэддла не оказывает влияния на общий финансовый результат. Причины этого убеждения понятны, и, казалось бы, можно расслабиться и «выравнивать» свои позиции как Бог на душу положит. Однако, уже достаточно давно, на базовых активах самых ликвидных наших опционных контрактов я замечаю достаточно устойчивую особенность: реализуемая волатильность при малых (по цене) шагах рехеджа оказывается существенно ниже реализуемой волатильности при большом шаге. 

Два свежих примера.
Допустим, мы купили (продали) стрэддл Ri на центральном страйке 3 месяца назад, затем рехеджили его с разными шагами (по БА). Тогда зависимость реализованной в результате волатильности от шага рехеджа выглядит так:


Мелкий шаг рехеджа «отбил» бы нам покупку стрэддла примерно по 19% IV, но шаг в 13000 пунктов реализовал бы уже IV около 40%.

Точно такой же пример, но со стрэддлом полуторамесячной давности дает следующую картинку:

( Читать дальше )