Привет, закономерное продолжение первой части об ограничении убытков.



( Читать дальше )

Раскрываю небольшой грааль, который избавит начинающего алго-трейдера от излишних действий, а также небольшой камень в огород первой части классического принципа «Ограничивай убытки — давай прибыли течь» :)

Дано: имеется торговая система Х, в которой имеется такой набор отрицательных сделок


Задание:  Ограничить убытки системы
Решение: 

Решить задачу можно двумя способами:
— Перебор через оптимизацию стоп-лосса, затем выбор оптимального стоп-лосса для системы;
— Применение здравого смысла :)

Решение задачи вторым способом осуществим через прикладное статистическое ПО (если ваш фреймворк или торговый терминал не поддерживает статистического исследования результатов, как TSLAB, например). Если же у вас есть свой фреймворк для алгоритмической торговли, можно посмотреть на кузьме какие методы статистического анализа результатов следует прикрутить.

( Читать дальше )

Привет.

На данный момент делаю индикатор корреляции для TSLAB на C#, хотелось бы понять — как сделать скользящую корреляцию.

В интернете пишут, что метод скользящего окна — это зачастую усреднение значений окрестности. Но как это применить к корреляции?

Я для себя представляю скользящую корреляцию как коэффициент корреляции за последние N значений. То есть на 21 баре скользящая корреляция будет КОРРЕЛЯЦИЯ(1, 2… Window), на 22 баре — соответственно уже начиная со второго бара (2, 3… Window) и т.д.

Метод скользящего окна же предполагает, что я должен суммировать корреляции, то есть СУММ(КОРР(X-1), КОРР(X-2)… ).

В интернетах пишут следующее:
• sliding window – a user-defined consecutive subsequence of basic windows over which the user wants statistics, e.g., an hour. The user might ask, “which pairs of streams were correlated with a value of over 0.9 for the last hour?
Я так понимаю люди берут корреляцию за последние 20 минут, а дальше берут скользящее окно, например, 1 час, и считают уже среднее трех значений?

Подскажите, пожалуйста!

Привет. 

На прошлый пост про офз пришло много позитива от людей. Поэтому делюсь результатами робота за первые полгода.




Это первые мои начинания в алготрейдинге и я прекрасно понимаю, что робот сольёт рано или поздно. Не надо пожалуйста моралей о том, какой плохой робот :))) Напишу, как можно анализировать сделки (не только алго-трейдерам, но и всем товарищам).

Загружаем все хозяйство из брокерского отчета (в виде отчетов) в эксель и делаем необходимые преобразования данных (разбиваем по стороне сделки, по времени и прочему).

Далее переносим данные в систему анализа данных. И уже можно смотреть на результаты. Простая эквити ни о чем не говорит — вроде бы и неплохо все (сильный ДД после 15000 профита связан с повышением торгуемых лотов в 2 раза):



НО!.. Для начала простая статистика:

( Читать дальше )

Привет, делюсь краткими мыслями по поводу связи ОФЗ с денежным рынком. 



( Читать дальше )

Привет.

Читая иностранные блоги квантов, встречаю понятие «strategy statistically significant».

Как считается статистическая значимость для стратегии?

Спасибо! 

Привет.

Вроде как срач начался на фарт-лабике, может кто-то обратит внимание  :)

Не совсем понимаю, о чем говорит такой график коинтеграции во времени двух активов?


Правильно ли я понимаю, что начиная с середины 2008 года инструменты перестали быть сильно связанными?
В одном из источников увидел, что сильная коинтеграция — это когда она принимает значение <-5

( Читать дальше )