Алготрейдинг

Был недавно пост smart-lab.ru/blog/474386.php
Человек не один год потратил на разработки с командой и разочаровался. Внизу приводится печальный опыт известных персонажей.

Прочитав этот пост на меня нахлынули воспоминания о своем неудачном опыте в этом долгом и нудном занятии. Сразу автоматом проверил все свои алгоритмы ещё раз на предмет возможной поломки. И отдельных основных ее частей. Подгрузил прошлые системы, которые были списаны из-за выхода из строя. Сразу автоматом возник вопрос, а нужно ли продолжать, если опыт у многих отрицательный или может купить облигаций и сидеть до очередного обвала на фондовом рынке, аля 2008 или 2014-2015, накупив на дне за бесценок много хороших бумаг, после чего просидеть года два или три? Хороший вопрос.

Выводы против занятия алготрейдингом:

1. Если почитывать подобные статьи, то можно и не начинать тратить на это время, тем более что время нужно огромное количество! И такие статьи очень часто стали появляться.
2. Действительно, ведь нет ни одного мультимиллионера или миллиардера, кто заработал бы исключительно на алготрейдинге. Если неправ, приведите пример!

( Читать дальше )

Сегодня я осознал, что не заработал за 3 года на бирже главным образом потому, что у меня была неправильная глобальная стратегия или моней-менеджмент.

В 2014 году я купил Мечел на 60 тыс рублей (1000 $) по 15, а избавился по 27. Сейчас он стоит 160 рублей.  Упущено около 600 тыс (10 000 $) прибыли.

Также, когда я начинал трейдить, первое что я купил были Сбербанк по 70, Газпром по 140 и Мегафон по 1100. Сейчас Газпром и Мегафон остались на месте, а Сбербанк стоит в 2 раза больше.

Друг мне советовал купить Аэрофлот по 30 рублей, я купил и тут же продал по 31, сейчас он стоит 150, а доходил до 180.  

Затем в 2016 году я изучил блокчейн и хотел купить на 60 тыс рублей (1000 $) Биткоин за 600$, сейчас он стоит 6000$, а доходил и до 20000$. Упущено около 500 тыс руб. прибыли. 

Вместо всего этого я торговал фьючерсами внутри дня и потерял за это время 500 тыс. на роботах и ручном тильте. Хотя стоит признать, в итоге я научился таки хотя бы не терять. В 2016 году я закрыл год в небольшой убыток в 50 тыс, совершив множество сделок. А в 2017-ом в моменте у меня было около +50% к счету, но год закрыл в небольшой плюс после вычета комиссии.

( Читать дальше )

В ходе эксперимента сделала 5 скриптов, идея одна, выходы разные. Базовый скрипт выход тейк=стоп и 4 скрипта по разным трейлингам 

История в профиле 

Загрузила все сделки в сервис статистики, комиссия на круг 10 руб, 1 контракт РТС. Котировки только 2018 г, примерно до 28 мая.  
Экспирация в марте: открытые сделки перед экспирацией закрываются, в день смены контракта котировки уже июньского контракта. 
Входы в 10:00 исключены, выходы на первых минутах торгов также исключены. 

Эквити



По результатам лидирует стандартный трейлинг, шорты у него сработали лучше лонгов 

( Читать дальше )

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за май (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/468636.php). На рынках продолжалась неопределенная динамика, модель уже второй месяц подряд отстала от своих бенчмарков — SPY & EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.000 1.99
XLP 0.000 -1.57
XLE 0.062 2.98
XLF 0.123 -0.98
XLV 0.101 0.18
XLI 0.139 3.03
XLB 0.000 2.05
XLK 0.000 6.71
XLU 0.050 -1.11
IYZ 0.000 -1.53
VNQ 0.000 3.68
SHY 0.000 0.35
TLT 0.317 2.01
GLD 0.208 -1.20

Корреляция между весами и ретурнами отрицательная — (-0.11), как следствие — андерперформанс модели: +0.84% LQI vs +2.38% SPY & +1.19% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель чуть лучше SPY и чуть хуже EQW: 1.2% у модели vs. 1.6% SPY vs. 0.8% EQW.

Динамика секторов была неоднозначная, но скорее с преобладанием роста — в плюсе оказались проциклические XLE, XLI, XLB & XLK, в убытках или около нуля закончили все защитные, за исключением TLT & VNQ. Значительная доля защитных активов в портфеле, плюс отсутствие выросшего почти на 7% за месяц кислотного в настоящее вермя сектора technology (XLK) и объясняет полученный результат.

( Читать дальше )

Суть эксперимента.
К базовому скрипту, который разрабатывался  с выходом тейк равен стопу, заменила выход на выход по трейлингам. 
Базовый скрипт здесь
История в профиле здесь

Для трейлингов параметры входа остались такие же, как и для базового, менялся только выход и соответственно фильтры, т.к. набор сделок с измененными выходами менялся.  
Использовала 4 трейлинга, стандартный, по АТР, по фракталам, по параболе. В сокровищнице нашла еще одну интересную реализацию, но сил уже не хватило )) 
Сводные итоги эксперимента
RTS 1 контракт

Для меня исследование получилось интересным, было очень любопытно, что получится в итоге. Также полезным было вообще проработать эту тему, вспомнить матчасть, изучить новую инфу.  

( Читать дальше )

Робот №1 — За две недели — 17%, просадка 4%





( Читать дальше )

Мотивирующим фактором в написании своего фрагмента истории, стал пост https://smart-lab.ru/blog/465721.php

В 2013 году собрал команду, для написания роботов. К этому времени была рабочая стратегия, которая давала Профит на фьючерсе индекса РТС. Основана была на индикаторе RSI. Торговал я её ручками, поэтому хотелось формализовать в робота.

 

Программа для написания робота была выбрана Omega Research TradeStation. Котировки и дополнительную информацию брали у Юрия Кондратенко, а так же с его сайта.

 

 

После написания и запуска робота в боевом режиме, начался поиск новых идей.

Было перелопачено куча информации по алго. Несчетное количество бэктестов. Получая положительный тест стратегии, глаза начинали загораться, думая вот он тот самый «ГРААЛЬ». Но по истечении определённого времени " Система ломалась" и вера в «Вечный двигатель» угасала. В это время проходил постоянный поиск новых стратегий. Временами компьютер работал сутками, оптимизируя те или иные стратегии.

( Читать дальше )

Первая часть вроде бы вызвала некоторый интерес, поэтому, как и обещал, пишу продолжение.

Напоминаю, что мы тут пытаемся формализоввать тренд и создать на основе этого фильтры и идеи для алгоритмических стратегий. Работаем в ТСЛаб.

В прошлый раз мы рассматривали “индикаторный” вариант, в этот же раз попытаемся описать тренд машинным языком по всем канонам “ручного” трейдинга;).

Итак, из миллиона вариантов описания тренда, возьмем наиболее популярный, простой и общий:”Тренд(вверх) — это последовательно повышающиеся максимумы и минимумы цены.”

Максимумы и минимумы, о которых идет речь в определении выше — это по сути изломы цены. Т.е. локальные пики и впадины. Степень их “локальности” зависит от рассматриваемого тайм фрейма. Ведь ни для кого не секрет, что тренд может быть как на минутках, так и на днях. И совсем необязательно одновременно. Поэтому вопрос тайм фрейма и “глобальности” тренда опустим. Каждый решает этот вопрос исходя из своих задач.

( Читать дальше )

Наконец дошли руки написать автоматический поиск акций на MOEX, которые потенциально можно включить в портфель. Всего на MOEX торгуется 279 акции, а если отбросить акции иностранных эмитентов, то 270 — есть где развернуться.
Программа по очереди перебирает все бумаги отбрасывает акции со слишком низким оборотом и отбирает, бумаги с высоким Momentum и низкой корреляцией с текущим портфелем.
Хорошо бы что-нибудь аналогичное замутить с фундаментальными данными, но нормальных источников данных нет. 

Сегодня, 29 мая, у вас будет возможность встретиться с командой #Quantor, вживую задать интересующие вас вопросы на тему новых инвестиционных возможностей, интеграции алгоритмической торговли и блокчейн от #Quantor

Москва, Берсеневский пер., 2, стр. 1, оф. 301 БЕРСЛОФТ

atlasblockchain.ru

( Читать дальше )