Бэктестинг

Вселенная откликается на мой зов) – плотнее врастаю в алгоритмическую торговлю и алгоритмическую среду общения, всего становится больше и в целом много), а учитывая, что я пока не оторвался от островка безопасности в виде не связанной с трейдингом наёмной работы, это может представлять некоторые сложности)). Один из секторов этого «много» — самописный тестер. Сейчас буду проводить тесты скорости, сравнивать в Велс-лабом. Что-то мне подсказывает, что на длинной дистанции (большое кол-во баров) Велс вообще сломается, не говоря о скорости)). А скорость, действительно, любопытно замерить. Если она будет не хуже – это для меня уже победа, если лучше – вообще супер. Хотя я знаком с выражением «архитектура приложения» поскольку-постольку, но тем не менее постарался архитектурно заложить большой потенциал)). Когда всё заработало (написанная удобным образом простенькая стратегия посчиталась и выдался результат прогона) – испытал неизведанное доселе и довольно приятное ощущение от того, что ты точно ЗНАЕШЬ, как работает твое приложение и ты можешь в рамках архитектуры править всё что хочешь, нет табу, нет нельзя, нет ограничений, есть только приоритеты, ну и конечно, как сказал выше – архитектура. Одна из целей написания своего тестера – желание реализовать свои идеи в процесс оптимизации, которые невозможны/не удобные в случае существующего на рынке софта. В общем, посмотрим.

( Читать дальше )

В этом обзоре мы протестируем стратегию покупки акций в зоне ценности. Но прежде вспомним, что собой представляет эта зона и где она находится. Понятие «зона ценности» возникло с легкой руки Александра Элдера. И если вы читали его книги, то наверняка с ним знакомы (в оригинале оно звучит как «value zone» или «sweet zone»).



( Читать дальше )

В этом обзоре мы протестируем стратегию входа и выхода по тренду при торговле в лонг. В чем ее суть? В том, что мы открываем и держим длинную позицию, пока тренд в активе бычий, и закрываем ее при смене растущей тенденции. Для определения тренда и выбора моментов выхода и входа мы будем использовать два подхода.


( Читать дальше )

В прошлый раз мы проверили трендовую природу индикатора RSI. Нами были получены интересные результаты, особенно при торговле основными секторами. В этот раз мы продолжим двигаться в направлении изменения индикатора RSI, но будем использовать сигнал разворота тенденции.

Рассмотрим пересечение индикаторов RSI разных периодов. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python.

В этот раз:

• Попробуем быть на шаг впереди, используя 13-дневный и 65-дневный периоды RSI.
• Попробуем использовать стандартные 14-дневный и 70-дневный периоды RSI.
• Посмотрим на лучший период прошлого теста и используем 20-дневный и 100-дневный RSI.
• Попробуем отфильтровать тренды с помощью скользящих средних.

( Читать дальше )

В прошлый раз мы рассмотрели алгоритм торговли разворотов по сигналам RSI. В этой статье посмотрим, можно ли следовать в направлении движения RSI. Ведь индикатор показывает именно направление изменения цены. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python.

В этот раз:

• Следуем в направлении RSI на одном таймфрейме (день).
• Следуем в направлении RSI на разных таймфреймах (час, день).
• Отфильтруем тренд актива средними.

( Читать дальше )

Народ, а кто какими данными пользуется?
у меня уже и моих данных накопилось много, в принципе, за несколько лет. Но переодически бывали косяки, да и просто для истории — брал котировки с финама.

Однако иной раз вообще не ясно, у кого косяков больше — у меня или у финама. И просто из квика уже по экспирнутым контрактам кажется данные никак не подкачать. 
Есть ли где-то верифицированные данные? Как вы подходите к бэктестингу? Может вообще на случайных данных тренируетесь?

Вот для примера, слева финам, справа мой, ну кажется никак там не могло быть 70 р, а?
мой тоже на этом отрезке косячный, я знаю...

В этот раз мы протестируем стратегию торговли уровней перекупленности и перепроданности. Разворачивать нас будет индикатор RSI (Индекс относительной силы). Тестировать будем в Quantopian, а код писать на Python.

На повестке дня:

• Результаты разворотов на уровнях перекупленности/перепроданности.
• Влияние срока удержания позиции.
• Сравнение разных периодов индикаторов.

( Читать дальше )

Настало время оптимизации алгоритма «Парного трейдинга». Прошлые наблюдения давали много ложных сигналов. Сократить их помогут скользящие средние. Мы построим z-оценку по спреду цен пары, сглаженному скользящими средними. Бэктестинг будем проводить в Quantopian, а весь код напишем на Python.

Рассмотрим разницу сигналов по z-оценке:

• Спред цен.
• Спред доходности.
• Скользящие средние на спреде цен.
• Скользящие средние на спреде доходности.

( Читать дальше )

Торговля один раз в день, это хорошо для комиссий. Но не пропускаем ли мы колебания цен, на которых можно заработать? Для проверки уменьшим таймфреймы и увеличим частоту проверки сигналов.

Проверять будем на 15, 30 и 60 минутных периодах. Торговать будем ранее найденными парами. Все проверяем на Quantopian, а код пишем на Python.

( Читать дальше )