Алгоритм

Всем привет.

Больше 10 лет профессионально занимаюсь программированием.

Предлагаю услуги по алгоритмизации (и формализации если требуется) торговых стратегий в любом терминале или языке программирования.
Возможна также разработка полуавтомата или специфической визуализации рыночных данных.
По завершению работы обеспечиваю техническую поддержку (bugfix, внесение минорных изменений).
Для тех кто боится «спалить грааль» рассматривается вариант разработки каркаса системы и обучению основам программирования на выбранной платформе.

Пишите в личку или на sergey.programmer1@gmail.com

Интересные соображения по поводу вычисления правильной корреляции изложил в своем блоге Eran Raviv. По моему мнению данный подход можно попробовать использовать в статистическом арбитраже и парном трейдинге. Ниже даю полный перевод статьи с кодом на языке R.

В случае постоянной скорости, время и расстояние полностью коррелированы. Дайте мне одну переменную, я дам вам другую. Когда две переменные не имеют ничего общего между собой, мы говорим, что они не коррелированы.

Вы думаете, что это все, что можно сказать, но это не так. Как правило, ситуация более сложная. В большинстве обычных применений используется корреляция Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона отражает линейную зависимость. Поэтому мы говорим, что это параметрический показатель. На самом деле он может возвращать ноль даже если две переменные полностью зависимы ( наглядно показано здесь).

В прошлой части мы проводили симуляцию для одного определенного процесса — геометрического броуновского движения с положительным дрифтом. Можно сделать подобный же анализ для более сложных и более реалистичных наборов данных. Мы можем добавить толстые хвосты распределения, ассиметричность и т.п. Также можно сделать результат одной сделки зависимым от предыдущих. Во всех этих случаях результат будет одним и тем же — стоплоссы снижают средний доход и меняют его распределение на что-то подобное бимодальному. Но что произойдет на реальном рынке, где процесс приращения цен неизвестен и точно не соответствует нормальному? Давайте перенесем теорию в реальную торговлю.


Очевидно, многие инвесторы используют стопы. Некоторые настаивают, что стоплосс абсолютно естественнен и его правильное использование приводит, в общем, к долгосрочной успешной торговле. Не будем  принимать это утверждение на веру просто из-за его распространенности и проверим, так это или нет. Учитывая, что большинство тестов показывают — стопы стоят денег, что по этому поводу думают трейдеры?

В прошлой части мы сделали теоретические предположения насчет влияния стоплоссов на общий результат торговой системы. В данной статье проверим эти утверждения на симуляции.

Симулируем десять тысяч сделок. Перед применением стопов мы получили распределение со средним значением 10% и стандартным отклонением 20%. Это похоже на производительность S&P500, начиная с 1950 года, этот контракт показал годовую доходность 7,4% и стандартное отклонение 15,4%. Результаты симуляции показаны на графике в заглавии.

Теперь разместим стоп на уровне 15% ниже нашего начального вхождения. И получим распределение, показанное на рисунке ниже.

Много дискуссий возникает на тему вреда или пользы применения стопов в трейдинге. Ответ на этот вопрос попытался дать автор блога blog.factorwave.com.

Вам не нужно читать много книг или статей по трейдингу, чтобы понять важность стоп-ордеров — определенных точек выхода для прекращения убытков и закрытия позиции. Обычно утверждается, что использование стопов естественно. Идея ограничения убытков больше определенного значения выглядит привлекательной. Что может быть неправильным, если мы обрезаем убытки и позволяем прибыли «течь»?

Но если что-то часто говорится, это необязательно должно быть правдой, не зависимо от того, кто это утверждает. Так что же действительно происходит, когда мы пытаемся следовать таким, вроде бы безобидным, высказываниям, в нашей торговле? Возможно, здесь есть преимущества, но во сколько они обходятся?