ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Всем привет, 

Не смотря на то, что многие люди довольно скептически отнеслись к китайской идее напрямую оптимизировать значение шарпа и подберать веса для активов используя LSTM сеть (А что так можно было?), я решил все же этот метод протестировать. 

Я не люблю всякого рода сложные подходы, поэтому я пошел в лоб, написал простую стратегию для динамической ребалансировки портфеля (только лонг) и протестировал на ней различные методы.

Для тестов были взяты следующие методы оптимизации финасового портфеля:

Классические:

• Mean-Variance
• Hierarchical Risk Parity (созданный Маркусом Лопезом де Прадо)
• Critical Line Algorithm (говаривают метод специально для оптимизации портфелей придуман)
• Efficient Frontier with nonconvex optimizer (нашел в примерах питоновского пакета, добавил для кучи)

Экзотические:

• LSTM (модель предложенная китайцами, из предыдущего поста)
• Trained LSTM (обученная модель на истории, предсказывает распределение на следующие 22 дня)

( Читать дальше )

В который раз пытаюсь подобрать коридор параметров RSI + TSI
Всё-таки субъективно кажется, что на Ryzen 5 3700 Pro стало оптимизироваться немного быстрее чем на i7 4790, хотя с учётом моих предыдущих сравнений, кажется, что TSLab вообще слабо умеет работать с многопоточностью, многозадачностью, да и память он как-то странно использует. На 16Gb оптимизировать больше 3х миллионов «попугаев» вообще опасно. Пару раз память забивалась, хотя был swap и subj рушился.
Ну да ладно, это вступительная лирика.
Дальше сам скрипт и backward тестирование на истории за период с 2020/11/11 с 15ти минутным таймфреймом и начальным депозитом в 0,1 лота.
IMHO для чётких трендов такая стратегия плохо подходит, явные пропуски пиков. Больше всего, наверное, подходит для высоковолатильной «пилы» в пределах канала цены при отсутствии трендов.

Предыдущий пост

1. Что было сделано?

Убил стратегию [2, но несколько модифицировал ее и перезапустил] и на очереди еще 4 [1,3,4,6]. Не хватает им мощи, преодолеть трясину флэта.
Тем временем прошло 11 недель.

2. В каком состоянии сейчас?

Название (ссылка на мониторинг)	Время жизни, дней	Доход, %	Старт, USC	Текущий баланс, USC	Максимальная просадка, %
Стратегия 1	55	-72.3	225.00	76.21	78.3
Стратегия 2	1	1.2	63.14	63.91	0.5
Стратегия 3	54	-59.5	300.00	121.44

( Читать дальше )

Знакомый из БКС прислал то, что предпочел скрыть bohemian rhapsody
Торговля сеткой на Si-6.21 с шагом 100 пп и усреднением (это то, что составляет основную прибыль) + кое что еще (по мелочи и для отвода глаз -  легенда о КС, которую он пиарит приносит ему какие-то копейки, на порядки меньше его дневной прибыли)
Это сделки bohemian rhapsody за 15 апреля, которые он выложил ранее в своем посте. Вы сами можете посмотреть и убедиться, если обладаете достаточно подробной маркет-датой.

 

Или как улучшить торговлю на основе результатов торговли в прошлом.
Или как ничего из этого не выходит.
Или как рынок не обмануть.

Рассмотрим классическую стратегию покупки (и очень редкой продажи) нашего рынка на ночь:























































Всё просто и относительно этой простоты неплохо, но напрягает, что есть затяжные периоды боковика, которые без переподгонки убрать не получается (у меня) даже на истории.

Возникает соблазн как-нибудь пофильтровать будущие сделки на основе результатов прошлых сделок.
Иными словами торговать эквити по эквити.

Возьмём скользящие окна из прошлых сделок по 5, 10, 20, 30, 50 и 100 штук.
На этих сделках посчитаем их средний финрез, среднюю амплитуду (по модулю) и ско этих сделок.

( Читать дальше )

Предыдущий пост

1. Что было сделано?

Усовершенствовал первый алго, пока не афиширую его — наблюдаю. Добавил прообраз мартина на него. По статистике должно сильно улучшиться время трейдов (в сторону сокращения времени) и в тоже время не сильно загоняется в сторону превышения рисков.
Тем временем прошло 10 недель.

2. В каком состоянии сейчас?

Название (ссылка на мониторинг)	Время жизни, дней	Доход, %	Старт, USC	Текущий баланс, USC	Максимальная просадка, %
Стратегия 1	51	-64.6	225.00	79.72	72
Стратегия 2	49	-45.4	175.00	95.58	74
Стратегия 3

( Читать дальше )

                Здравствуйте!


Ниже приведены результаты управление алгоритмического портфеля за 1 кв 2021.

Доходность составила 3%. Такая доходность обусловлена достаточно «грязным» рынком для текущего портфеля алгоритмов.

                       Опционная торговля в сочетании с направленными алгостратегиями показали положительную динамику.


( Читать дальше )

Всем снова здравствуйте!
В комментариях к последнему посту предложили описать суть работы алгоритма. Вот, решил кратко описать как это работает.
У робота есть основные параметры — лотность (L), множитель (M) и дистанция (их несколько на одной паре) (D).
Лотность (мы ее называем «коэффициент жадности») — размер самого первого лота в сетке ордеров по одной валютной паре.
Дистанция — количество пунктов, через которые открывается следующий ордер с размером лота L*M. Для каждой пары есть дистанция1, дистанция2 и дистанция3, они активируются в зависимости от того, сколько ордеров уже в сетке. 
Множитель — коэффициент на который умножается каждый последующий ордер. 
Сейчас попробую описать, как это всё взаимодействует. 
Допустим, по паре EUR/USD у нас есть заданные параметры: L=0.01, M=1.2, D1=100, D2=95, D3=80.
Открывается ордер на BUY(покупку) 0,01 лота, выставляется TP(тейк-профит). Далее, включаются два других параметра M и D. Цена проходит 100 пунктов вниз, то есть наш открытый ордер сейчас в минусе. Открывается второй ордер на BUY(покупку) размером 0,012 (0.01(L) * 1.2(M), меняется TP(тейк-профит) на всех ордерах. Вот так и формируется сетка по одной паре. D2 активируется после 20(условно) отрытых ордеров с сетке, и уже через 40 активируется D3. В среднем, требуется 400-500 пунктов коррекции, для того чтобы закрылась вся сетка по той или иной паре.

( Читать дальше )