Python

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 )

Я много времени тратил на заполнение торгового журнала. Главная трудность была в том, что при исполнении достаточно крупной заявки создается множество мелких сделок. Также каждый день на долларовых активах менялась стоимость пункта цены. Проще брать объемы сделок из отчета брокера, а не вычислять самому. 

Написал парсер отчета брокера «Отрытие» в формате xml, который суммирует такие мелкие сделки по объему и количеству и кроме этого выдает список сделок в нужном мне формате. Особенно это касается даты, точности цены и порядка данных. 

Итак, получается примерно такое:

26.05.2017;23:41:05;BR-6.17;Продажа;52,18;13;382208
29.05.2017;11:20:21;BR-7.17;Продажа;52,44;13;384112
29.05.2017;11:20:29;ED-6.17;Купля;1,1194;5;315361
29.05.2017;12:58:30;ED-6.17;Продажа;1,1198;5;315473
29.05.2017;11:16:23;GOLD-6.17;Продажа;1268,0;5;357225
29.05.2017;12:58:53;GOLD-6.17;Купля;1269,0;5;357506
29.05.2017;11:15:18;RTS-6.17;Продажа;107500,0;3;363422
29.05.2017;12:59:15;RTS-6.17;Купля;107480,0;3;363354

Формат можете откорректировать под себя. Такие строки затем очень легко вставляются в Excel или Google spreadsheets, которыми я пользуюсь, через импорт.

( Читать дальше )

Добрый день, SmartLab!

Этот пост пишу скорее для себя, чем для кого-то, чтобы зафиксировать свои намерения в виде конкретных действий и плана и идти к ним. Фиксирование этих целей письменно — само по себе полезное занятия, но заодно и публичное заявление вешает на меня чувство ответственности за собственные слова. Я говорю чувство, так как по факту, конечно, никто никому ничего не должен.

Сначала немного вводной и лирики.
Меня зовут Павел. У меня хорошее математическое образование (МГУ ВМК). Есть достаточно большой опыт в ETL, последние несколько лет активно развиваюсь и работаю в области Data Science, той самой, вокруг которой много хайпа сейчас.

Не так давно, а именно около 3-4 месяцев назад начал интересоваться инвестициями. Почему не раньше? Потому что финансовая грамотность у нас страдает, я не стал исключением.
Толчком ко всему стало прочтение небезызвестной книги «Богатый папа, бедный папа». После — недельные курсы по трейдингу и инвестированию, которые дали самые основы и базовое представление о том, как вообще работает рынок, как организованы торги, шорты-лонги-маржа и прочее и прочее. Переварив немного происходящее, я понял, что надо что-то делать дальше, иначе все как было, так и останется на месте. Как мне кажется, биржа — отличное место приложения существующих знаний. Полная самостоятельность в принятии решений и полная независимость от окружающих.

( Читать дальше )

В статье мы рассмотрим, как улучшить результаты автоматического поиска пар для стратегии «Парного трейдинга». А также выясним, как решить проблему, когда пара перестает работать и сразу начинает приносить убытки. Дополнительно, получим полноценный автоматический поиск, чтобы не приходилось отсматривать пары вручную.

Найденные пары проверим на дневной истории. А в следующий раз на часовой.

( Читать дальше )

В этой статье мы проведем тестирование стратегии «Парного трейдинга» на платформе Quantopian. В тестах будут использованы пары, найденные с помощью автоматических алгоритмов, описанных в предыдущих статьях. Код будет написан на Python.

( Читать дальше )

Это заключительная статья по автоматическому поиску пар для «Парного трейдинга» с помощью Python. Способ самый быстрый и самый эффективный. Хотя эффективность достигается уже благодаря анализу полученного набора пар.

( Читать дальше )

В прошлой статье мы рассмотрели первый способ поиска пар для стратегии «Парного трейдинга», который работал относительно быстро, но результаты требовали тщательной обработки напильником. То есть дополнительной визуальной проверки графиков для выбора подходящих кандидатов.

В этот раз мы рассмотрим метод поиска коинтеграции (подробнее здесь) по методу Дики-Фуллера.

( Читать дальше )

Первый из трех способов автоматического поиска пар на Python для торговли по стратегии «Парного трейдинга». Исходя из результатов предыдущей статьи, во всех примерах мы будем использовать только поиск коинтеграции.

Кратко о «Парном трейдинге»: в основе стратегии лежит предположение, что есть две акции, которые имеют глубокую экономическую связь друг с другом, и их цена движется в одном направлении с разной скоростью. Когда отстает акция А, мы ее покупаем и одновременно продаем в короткую акцию Б. И наоборот.

Используем дневные цены закрытия, отрегулированные на дивиденды и сплиты. Вы можете скачать бесплатную историю дневных цен с Quandl.

( Читать дальше )