Не то, чтобы дарю грааль.
На рынке всё хорошо.
Поэтому немного исследований почти сферического коня почти в вакууме.

Смысл топика скорее в том, чтобы показать, какого типа память присуща биржевым данным и какой может быть торговая система, основанная на такой памяти.

Исходные данные — обычные часовые бары по акциям Сбербанка, для которых строится средняя цена.

Подход:
1. Рассматриваем группы часовых баров по 9 штук, отражающих скользящий день. 
2. Предполагаем, что группы баров, кончающихся в одни и те же часы, в среднем должны быть похожи.
3. Выбираем глубину предыстории (2-3-4 месяца), в которой будем находить похожие вектора.
4. Для данного текущего вектора находим в прошлом похожие вектора (скажем 10-15 штук), для которых мы знаем, каким был следующий часовой бар. По ним делаем оценку (можно среднее, можно авторегрессию, можно всё, что угодно) следующего бара для нашего текущего.
5. Принимаем решение о входе (не-входе) в ту или иную позицию на один час.

( Читать дальше )

Вчерашний день выдался для нашей сбербанковской системы самым убыточным с момента запуска этой системы в начале 2015 года.
Убыток составил примерно 4% от капитала (при пересчете на первое «плечо»).
Всего за этот день по сберу система подала 999 заявок, которые превратились в 897 сделок.
Досадно, что треть этого убытка от того, что у системы «слетел» модуль, отвечающий за стоп-лоссы,
но 2/3 убытка это уже честный системный убыток.
Так что есть над чем работать, свои убыточные дни надо любить:)
Всем хорошего настроения:)