ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Сегодня посмотрим на довольно сложный индикатор – индикатор Bollinger. В нём несколько серий данных и встроенный индикатор. Поговорим о том, что у него там внутри.

 

1. Где исходники?

Посмотреть исходный код индикатора Bollinger на ГитХаб можно здесь:

https://github.com/AlexWan/OsEngine/blob/master/project/OsEngine/bin/Debug/Custom/Indicators/Scripts/Bollinger.cs

В скриптах проекта вот этот файл:

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Мы не знаем, какое распределение заложить основу нашей модели. На картинке тест на нормальность. Очень похоже на плотность бета-распределения. Первое, наверное, что делают, это приводят ее к нормальности, ну и там уже будет куча способов для анализа, от кокса-бокса, до хи квадратов, наверное самое распространенное. Эконометристы выводят непонимание в «ошибку», давая еще один свободный кэф в виде переменной, ну и собственно наверное ничего лучше не придумали, кроме этого подхода. 

Дальше что хочется сделать — мы же можем установить некую свою собственную переменную, ограничив наблюдаемое изменение с уже подгонкой к нормальности, заложив в основе толстые хвосты (дефолты например) или например бета распределение. 

Ну и поскольку в долгосрок прогнозировать сложнее, работать будем на 5 минутных данных, если работать на дневном таймфрейме, то добавляется непредсказуемое поведение, например, досрочные выплаты, мошенничество или макроэкономика, изменение ставки фондирования. 

( Читать дальше )

Доходность стратегии Alfa-Quant за 2024 год — 64,8%.
Доходность стратегии за 4-й квартал — 31,6%.
Доходность за 2,5 года с учетом реинвестирования — 190,8%.
Доходность за последние 12 месяцев — 64,8%.
Средняя доходность за весь период — 51% годовых.
Максимальная просадка — 15,5%.
Кальмар — 3,3.

Этот год был трудный для нас, но прибыльный! Несмотря на то, что рынок акций за прошлый год упал на 10% и проседал в моменте на 30%, наши алгоритмы на Мосбирже заработали 64,8% за год. Весной перед падением рынка было удачным решение сократить долю акций в инвестиционном портфеле и долю роботов на акции, это позволило не потерять на падении акций. В то же время была увеличена доля ОФЗ, целый год они конечно немного сползали вниз, но в любом случае, они падали меньше, чем акции. В итогах 2 квартала я писал, что сейчас выгоднее сидеть в облигациях, а не в акциях, так и получилось. Плюс в декабре удалось дополнительно заработать на отскоке длинных и коротких ОФЗ.

Основной профит в итоге всё равно показали роботы на фьючерсах. Заработали везде понемногу: на фьючерсе РТС, на девальвации рубля и на золоте. В том числе неплохой профит был на падении рынка благодаря шортам на акции и РТС.

( Читать дальше )

Прежде чем запускать калибровку на реальных данных цен, сделал простейший тест — а можно ли его вообще использовать, насколько хорошо он работает?

Калибровка — определение неизвестных параметров для известного распределения, двумя методами — Maximum Likelihood и Bayesian.

а) задал простейшую модель, с известными параметрами, б) сгенерировал с нее огромный сэмпл 10000 точек, в) затем фиттинг на полученном сэмпле и г) сравнение полученных резуьтатов с исходными параметрами.

Тестовая модель, Гауссовский Микс:

weights = [0.5, 0.5], means = [0, 0], sigmas = [1, 2]

Результат, точнее его отсутствие, картина ниже (питоновский код):

Параметры определяются совершенно неверно. Причем случай идеальный, простейшая модель, огромный сэмпл.

Также попробовал другой подход, байесовский метод, и он также дает совершенно неверный результат.

П.С.

Гиперболическое Распределение

Результат пока непонятный (питоновский код) визуально график получaется достаточно похожим, но полученные параметры модели не совпадают с исходными. 

( Читать дальше )

В этой статье поговорим о том, как вручную править позиции в журнале.

Это нужно, когда позиция на бирже и у роботов по каким-то причинам отличаются, и Вы хотите это поправить.

 

Рассматривать будем интерфейс журнала облегчённых версий тестера и торговой станции.

Также важно отметить, в журнале мы видим позиции по роботам, а не позиции на бирже. Позиции на бирже находятся во вкладке портфеля в главном окне приложения.

Почему у роботов свои позиции, отличные от того, что есть в портфеле на бирже: https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1068836.php

Модуль автосравнения позиций: https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1068462.php

 

1. Журнал. Открываем.

Журнал позиций открывается разными способами. Можно открыть общий журнал:

( Читать дальше )

В данной статье будем учиться подключать OsEngine к YahooFinance. Это международный сервис, с которого можно скачать исторические данные по международным площадкам. Для того, чтобы можно было потом их анализировать и вести тестирование.

 

1. Доступные данные для скачивания с Yahoo Finance.

Доступные данные:

1. Акции.
2. ETF.
3. Фонды.

Есть ограничения по времени скачивания данных. Yahoo Finance дает скачать данные:

1. 1 минутки за последние 8 дней от текущего времени.
2. 2 минутки за последние 60 дней от текущего времени.
3. 5 минутки за последние 60 дней от текущего времени.
4. 15 минутки за последние 60 дней от текущего времени.
5. 30 минутки за последние 60 дней от текущего времени.
6. 1 часовик за последние 730 дней от текущего времени.
7. 1-дневки без ограничений.

 

2. Настраиваем OsEngine для загрузки данных с Yahoo Finance.

В главном меню идём в Data:

( Читать дальше )

Жил-был маленький мышонок по имени Бэк. Он жил долго и счастливо, потому что не жадничал и всегда старался брать понемногу от всего, что видел.

История говорит о том, что каждый из нас может долго и упорно работать с несколькими торговыми инструментами, фокусироваться на слабом движении рынка и, не дождавшись конкретного тренда, начинать покупать и продавать большие объёмы во флете, в надежде на ощутимый ежемесячный прирост вляпаться этим объемом против тренда. Однако эти действия объясняют непонимание менеджмента в торговле, а азарт наверстать упущенную прибыль прячет иллюзию того, что вы можете предсказать тренд.

Такое поведение торговли удобно для рынка и для крупных участников, которые играют по своим правилам. Вы всего лишь гость на этом рынке. Когда вы садитесь за «один стол» с маркетмейкерами и начинаете играть, вы должны понимать, что эта игра, этот стол, этот стул и эта комната — всё это принадлежит не вам, это бизнес крупного игрока.



( Читать дальше )

( Читать дальше )

Поговорим сегодня про то, как включить нормирование автособираемых в OsEngine индексов в %, и когда это может быть нужным.

 

1. Зачем может понадобиться нормировать бумаги в индексе в %?

Нормирование цены в % убирает цены из индекса, используя в расчёте только проценты движения конкретной бумаги. Убирает проблему «разных ценовых баз».

Допустим, у нас есть две бумаги – Аэрофлот и Алроса. Одна из них торгуется по цене близкой к 30 рублям за акцию:

( Читать дальше )