Еще одна статья с ресурса www.talaikis.com по разработке простой стратегии на модели Маркова с использованием Python.
Модель скрытых состояний Маркова — это производительная, вероятностная модель, в которой последовательность наблюдаемых переменных генерируется некоторыми неизвестными (скрытыми) состояниями. Мы попытаемся найти такие неизвестные вероятностные функции для, скажем, S&P500. Все опишем кратко, без проверок на ошибки, без тестов вне выборки и т.д. Мы делаем это для того, чтобы минимизировать склонность к ненужному усложнению для начинающих. (Подробнее о модели Маркова см. на моем сайте — www.quantalgos.ru)
Что будем использовать:
библиотеку Python - hmmlearn.
1. Данные. Возьмем данные по свечам (OHLC), включающие объем, из нашей базы
В очередной раз прочитал чушь о необходимости фиксации на бумаге всех действий на рынке.
Вздор!
Если вам нужно фиксировать ваши действия — вы не готовы торговать. У вас нет ни стратегии ни системы. Потому что если у вас есть и то и другое, то у вас нет необходимости записывать, что вы сделали и почему. Вы и так это знаете и можете объяснить и себе и кому угодно в любой момент.
Биржевые брокеры Гонконга возмущены новыми сборами, ограничивающими их прибыль
Предлагаю вашему вниманию перевод статьи с сайта http://www.bloomberg.com/news/articles/2016-05-29/hong-kong-stock-brokers-cry-foul-at-fees-crimping-their-profits
Брокеры в Гонконге шокированы недавним решением властей ввести для них сборы, значительно превышающие аналогичные в других странах региона, они жалуются, что правила Национальной Фондовой Биржи не просто устаревшие и запутанные, но они просто лишают их прибыли.
Крупный финансовый холдинг Hong Kong Exchanges & Clearing Ltd., образованный в 2000 году путём объединения компаний Гонконгской фондовой биржи, Гонконгской фьючерсной биржи (Hong Kong Futures Exchange) и Hong Kong Securities Clearing Company (финансовые услуги), как и другие фондовые биржи в других уголках мира, взимает комиссию за заключение сделок. На первый взгляд, это мизерная сумма: 0,002 процента от цены транзакции. Но она в принципе не может быть меньше, чем HK $ 2. Поскольку средний размер сделок сократился, этот обязательный минимальный сбор превратился в серьезное препятствие для брокеров, потому что он уменьшает размер прибыли.
Начало здесь.
Зависит ли корреляция сигналов от оборачиваемости?
Если мы проведем параллель между сигналами и акциями, то оборачиваемость по каждому альфа-сигналу является аналогом ликвидности акций, которая обычно измеряется через средний дневной объем торгов (ADDV). Логарифм ADDV обычно используется как фактор риска в многофакторных моделях для аппроксимации ковариации матричной структуры портфеля ценных бумаг, чье назначение заключается в моделировании вне-диагональных элементов ковариационной матрицы, то есть структуры парных корреляций. Следуя этой аналогии, мы можем задать вопрос, может ли оборачиваемость – или точнее ее логарифм – объяснить корреляции альфа-сигналов? Очевидно, что примененение оборачиваемости напрямую (в отличие от логарифма) ничего не даст из-за чрезвычайно искаженного (грубо логарифмически нормального) распределения оборота (см. рисунок в заглавии).