Алготрейдинг

Грааль есть… ( алготрейдинг)

То, что грааль есть в высокочастотном алготрейдинге доказывают арбитражные, маркетмейкерские и др. стратегии. А можно ли придумать алгоритм, при кот. нет необходимости использования доп. ПО для достижения высоких скоростей (бюджетный вариант) и при этом получать гарантированно больше прибыльности на обычном ПО.

Рассмотрим начальные условия системы, с кот. мы имеем дело (бесспорные):

1. Наличие трендовых и флетовых участков с неизвестными и разными промежутками по времени.
2. Не прогнозируемость направления движения цены.
3. Возможность использования в торговле нескольких инструментов (спот, фьючерсы, опционы).
4. Цель – гарантированная прибыльность 100% годовых и выше при мин. просадках.

Напрашивается одновременная, синхронная работа 3 подсистем (3 роботов)- трендовой, флетовой, хеджевой.

Трендовая и флетовая работают скальпирскими сделками на фьючерсах, а хеджевая- скальпирскими и среднесрочными сделками и опционами, и фьючерсами.

( Читать дальше )

Вопрос к специалистам по мат статистике. Допустим есть портфель из некоррелированых стратегий на разных активах. Как математически, исходя из известных макс. просадок каждой системы, оценить доверительный интервал для максимальной просадки линейной комбинации этих систем? Ну или где почитать про это ткните, пожалуйста....

PS А как в Алготрейдинг писать?

… то в одном из них можно увидеть свою годовую кривую доходности.

Что делать дальше вы знаете :D (если обладаете навыками оптимизации АТС).

Здравствуйте. Предположим, имеем устойчивое равновесие стакана, когда объемы покупки и продажи одинаковы на равном расстоянии от противоположной котировки и равны А. Равновесие среднестатистическое, а не в моменте, то есть можно говорить об эффективном рынке. И тут приходит ликвидность, количество лимитных продавцов и покупателей выростает в разы, объем становится В, но баланс при этом сохраняется. Вопрос, куда пойдет цена?

Приветствую обитателей Смарт-лаба.

То, что я вам скажу сегодня, возможно вам скажут завтра, но, скорее всего,  в искаженном виде, а  может  и  не  скажут никогда.

И не говорите потом, что вас не предупреждали.

Миллионы трейдеров (инвесторов) в мире  погружаются на финансовое дно  и  покоятся на нем  из-за  трех  вещей:

Вера (ложная) – в  «интуицию», в то, что рынок пойдет в вашу сторону, в торговую систему  на основе традиционных классических  ТА и ФА, использующих примитивные модели финрынка и не имеющих  мощных   автоматических  адаптационных механизмов,  при этом не зная и не понимая, как  говорят математики, что является  главной компонентой  в трейдинге и роли управляющих  латентных переменных на финрынке

Доверие (наивное) –  статистическим данным, отчетам, новостям, аналитикам,  гуру, кумирам и прочим говорящим головам

Надежда (напрасная) – снять  приличный (!) потенциал с финансовых  полей  без  специальных синтетических (физико-математических и кибернетических)  знаний.

( Читать дальше )

В данной статье я описываю платформу для анализа финансовых рынков, которую разрабатываю. Я назвал ее MarketLab.

Почему я решил ее создать, в чем ее особенности и конечная цель.

Возможно, кому-то будет интересно присоединиться к проекту.

 

 

Понимание рыночных механизмов

 

Что движет конкретным лицом, когда он нажимает кнопку продать или купить?

( Читать дальше )

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (http://smart-lab.ru/blog/384110.php), за июнь. В целом июнь был для модели не слишком удачным, из-за того, что падали (особенно под волатильный конец месяца) все ассет-классы, которыми она торгует — и стоки, и трежеря, и золото. Тем не менее, модели удалось остаться в плюсе и обогнать свои бенчмарки.

weight monthly.ret
XLY 0.087 -2.17
XLP 0.186 -2.29
XLE 0.000 -0.79
XLF 0.111 5.20
XLV 0.158 3.48
XLI 0.000 0.75
XLB 0.000 0.64
XLK 0.115 -2.96
XLU 0.000 -3.39
IYZ 0.000 -2.77
VNQ 0.057 1.70
SHY 0.000 -0.06
TLT 0.196 0.78
GLD 0.089 -2.23

Предыдущие веса не публиковались из-за багов с публикацией постов на смартлабчике (и если вы это читаете — значит, мне пришлось попотеть, чтобы их преодолеть), но рассчитаны по данным на 31.05, соответственно доходности приведены за период с закрытия 1-го июня до закрытия 30-го июня.
Корреляции между весами и ретурнами положительны (20.9%), модель обогнала свои бенчмарки (SPY & EQW — equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) как в терминах ретурна, так и риска (максимальной просадки). Сравнение — на графике в начале: SPY — (-0.16%), EQW — (-0.29%), LQI — 0.22%. В целом модель перформила в июне в рамках своего риск-ретурн профиля.

( Читать дальше )