алготрейдинг

Копался в статьях по алготрейдингу, решил присмотреться в сторону машинного обучения. Но это в моем случае не про какой-то искусственный интеллект с нейросетями, в нейросети пока не хочу лезть, слишком сложно. Для начала хочу использовать простые алгоритмы для классификации и оценки хороших точек входа на основе обучения модели на истории.

Я исходил из того, как сам разрабатываю обычно торговую систему: ищу хорошие точки входа на истории и классифицирую их. Но так как человеческие возможности ограничены, использую только 3 таймфрейма и около 10 индикаторов в сумме. Кроме этого, история в точности никогда не повторяется и нужна какая-то более умная модель, которая не просто сравнивает индикаторы, как делают сейчас мои роботы, а дает оценку данной рыночной ситуации на основе всей совокупности индикаторов.

С помощью машинного обучения можно создать и обучить много моделей по разным алгоритмам, эта область уже хорошо развита (Logistic regression, Linear discriminate analysis, Stochastic gradient boosting, Decision trees, Support Vector Machine, KNN и другие). Можно быстро попробовать разные модели (Spot-checking algorithms). Модели могут работать вместе и делать предсказания. Можно улучшать точность моделей (Algorithm parameter tuning, Ensemble methods). Можно посчитать точность предсказаний по модели, обучив сначала модель на части выборки, а затем протестировав ее на другой части выборки (resampling). 

Как я понял, R для машинного обучения идеально подходит. Сделал первые шаги сегодня: cоздал модель по туториалу, которая определяет по размеру чашелистиков и лепестков растения ирис точный вид (всего 4 вида) какого-то одного растения(особи) на основе обучения по выборке из 500 других растений(особей). 

Код: 

# Скачивание и инициализация библиотек mlbench(используется для machine learning), caret (используется для нормализации данных)
install.packages("mlbench") 
library(mlbench)
install.packages("caret") 
library(caret)

# Краткая информация про базу данных iris
data(iris)
summary(iris)

# Определение тренировочной выборки
trainControl <- trainControl(method="cv", number=10)

# Оценка точности алгоритма Naive Bayes на данном dataset
fit <- train(Species~., data=iris, trControl=trainControl, method="nb")

# Вывод оценки точности
print(fit)

Сейчас я точно так же хочу сделать модель, которая на основе 30-300 хороших точек входа на истории определяет, насколько хороша данная пятиминутка для входа в лонг или шорт. 

Что скажете? Есть ли там грааль? Есть ли у кого-то опыт использования машинного обучения для торговли? Что посоветуете? 

Также представляю вашему вниманию грубую оценку того, на сколько в среднем ходят нефть Brent и Si за час и 1 день. Посчитал с использованием библиотеки rusquant на R. Также делюсь элементарным кодом. 

Я взял данные за последние 15 дней для BRK6 и 30 дней для SiM6. Затем посчитал доходности и их среднеквадратичное отклонение. Затем отклонение умножил на среднюю цену. 

Получилось:

Brent
за час: 0.25$
за день: 1.15$

Si
за час: 235 руб.
за день: 757 руб. 

Код на R: 

# Инициализация библиотеки rusquant (русская версия от quantmod, поддерживает все функции quantmod)
library(rusquant)

# Получение исторических данных с Финама
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="day")

# Рисуем график, чтобы увидеть данные
candleChart(SIM6)

# Расчет доходностей встроенной функцией библиотеки rusquant (унаследована от quantmod)
rr <- OpCl(SIM6)

# Цены закрытия
p <- Cl(SIM6)

# Получение абсолютного значения среднеквадратичного отклонения доходности
sd(rr)*mean(p)

[1] 757.7013

# Аналогично для часовика
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="hour")
candleChart(SIM6)
rr <- OpCl(SIM6)
p <- Cl(SIM6)
sd(rr)*mean(p)

[1] 234.9929

#Аналогично для BRK6. 

Я уже писал здесь о том, что побудило меня взяться за изготовление видео. Да, вы правы. Простое человеческое чувство — жадность. Надеюсь, что многим из вас оно знакомо и понятно ))) Всего видео будет четыре (для начала) под общим названием «От идеи до торговой системы». Сегодня вслед за видео «Идея для торговой системы» выложил на своем канале в Ютьюбе второе видео из этой серии «Построение торговой системы. Начало» www.youtube.com/channel/UCm_NOgkQ2BHcI5uFcR_BtNg Приятного всем просмотра.

Доброе утро, коллеги!
Прямая трансляция торговли на сегодня: 15.04.2016
Начало проекта тут.




Удачного дня!

Доброе утро, коллеги!
Прямая трансляция торговли на сегодня: 14.04.2016
Начало проекта тут.




Удачного дня!

О содержании подробно говорить не буду, т.к. это уже описали.

В книге больше всего впечатлила мысль о том что американский HFT это по-настоящему бесчестный бизнес. Но не само по себе быстрое выставление заявок и скорость, которые очень похожи на чистый спорт, в том числе интеллектуальный. А вся та индустрия вокруг, когда принимается закон, заставляющий брокера распиливать заявку и отправлять её на несколько бирж, когда есть возможность исполнять заявку не только на бирже, а ещё и внерыночно, в даркпуле, при этом за деньги к этому даркпулу предоставляется доступ всё тем же HFT. когда для HFT придумываются специальные типы выгодных биржевых приказов, когда биржи, принадлежащие HFT дают откаты чтобы получить себе первую порцию крупного приказа, и успеть потом сожрать остальные порции этого же приказа на других биржах быстрее конкурентов.
И что ещё глобальнее — индустрия была такой изначально. Был обход законов, предшествующих самым современным, была индустрия откатов.
В общем, время идёт, а люди никогда не меняются. И ведут себя по одним законам, в целом не слишком высокоморально, независимо от географии и страны происхождения.

( Читать дальше )

Я уже писал о том, что при трейдинге имеет значение не только % прибыли, но и затраченное время и внимание. Внимание — это тоже сущность, которая имеется у каждого человека в ограниченном количестве. И нельзя им раскидываться. Пассивный доход не равен активному, даже если они равны по модулю. Так как при пассивном доходе тратится меньше времени и внимания.

На мой взгляд, главное преимущество системного трейдинга в том, что высвобождается огромное количество времени и внимания. Мы не думаем, о том, открывать ли нам сделку, на какой объем ее открывать, какой ставить стоп и как управлять позицией. Мы просто исполняем то, о чем хорошо подумали до этого. В таком случае мы экономим время своего мышления и свое внимание, которое можно направить на что-то другое. В случае алготрейдинга мы не тратим время даже на исполнение сделок. 

На что высвобождается время. Например, на:
1. читаем новости

( Читать дальше )

После мартовской экспирации опционов на RI решил протестировать своего первого торгового робота, написанного на QPILE. Алгоритм создан для управления  зигзагом и в автоматическом режиме выполнят следующие основные функции:

— покупка дешевых (по волатильности) коллов;

— продажа дорогих (по волатильности) путов;

— дельта-хеджирование.

Все время до вчерашнего дня робот проработал исправно. Однако вчера в процессе дельта-хеджирования произошел какой-то сбой. При подходе RI к отметке 92 000 дельта позиции стала равна единице, и робот должен был продать один фьючерс, но продал почему-то три. А затем откупил все три (см. скин). Хотя должен был откупить два, чтобы выровнять дельту.

 

Хеджирование осуществляется на основании данных, получаемых роботом на каждом шаге из таблицы «Позиции по клиентским счетам (фьючерсы)». Робот определяет количество купленных/проданных опционов и фьючерсов, а затем вычисляет суммарную дельту позиции.

( Читать дальше )

Доброе утро, коллеги!
Прямая трансляция торговли на сегодня: 13.04.2016
Начало проекта тут.




Удачного дня!

Всем добрый вечер. Хотел бы поинтересоваться у людей, кто писал роботов в ТСлабе, ну и впрочем, кто вообще их писал.
Пару недель назад начал разбираться как устроены роботы и как собственно их писать, все пока на истории. Пока всё простенько, по 1 индикатору, но это для меня не важно на данный момент — учусь. Суть вот в чем, даже такие простенькие алгоритмы, не все конечно, с подгонкой параметров рисуют очень крутой график доходности. Вот мне стало интересно, роботы так же будут красиво делать свою работу, на таком же графике, ну представим, что он в точности такой же, но уже на реальном счете? Или может могут начаться какие-то проблемы с проскальзыванием например, или в сделку будет не заходить по сигналу?