При бэктестингах индикатора RSI заметил разное поведение на разных активах. На некоторых активах сигналы перекупленности и перепроданности по RSI за короткий период (2-5 дней) работают одинаково хорошо в обе стороны, а иногда преобладает только один сигнал. На крупных индексах за последние 10 лет лучше работает сигнал перепроданности⤴.

При поиске ответа на «Почему?» удалось найти решение для определения оптимального периода RSI и лучших порогов. Итак, проанализируем это вместе на Python.

( Читать дальше )

Не так давно на просторах смарт-лаба увидел интересную стратегию. http://smart-lab.ru/blog/355751.php © Albus

Напоследок спалю одну хфт-стратегию. Я по ней никогда не торговал, поэтому мои познания в ней теоретические. Пишу просто ради поболтать.
Назовём её «Истерика богатого медведя».
1. Крупный игрок — «богатый медведь» — бьёт по стакану и в один момент продаёт большой пакет. Например 2 000 контрактов по РТС или больше.
2. Это легко отслеживается роботом. У сделок, инициированных богатеньким медведем будет одинаковое время в миллисекундах. По ленте всех сделок сразу можно понять, что это продажа одного человека.
3. Из-за этой продажи рынок мгновенно проваливается на 200-300 пунктов. У простых смертных физиков срабатывают стопы.
4. Но стопы физиков летят в торговую систему медленно -  от 70 до 500 миллисекунд. Целая вечность.
5. Увидев «истерику богатого медведя», хфт-робот знает, что вот вот в эту же сторону прилетят стопы физиков и ещё больше продавят рынок.

( Читать дальше )

Решил копнуть чуть глубже в ARIMA и другие подобные модели. Попробовал предсказывать цену, а точнее, диапазон цен на ближайшую минуту и 5 минут и на этом сделать какие-то деньги. И что интересно, получилось. Хотя, возможно, это случайность отчасти, не тестировал на большом горизонте времени.

В комментариях к коду все есть.

ARIMA (англ. autoregressive integrated moving average, иногда модель Бокса — Дженкинса, методология Бокса — Дженкинса) — интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего — модель и методология анализа временных рядов. 

Основная идея этой модели в том, что цена в будущем зависит от цен в прошлом (авторегрессионная часть AR) и возврата к среднему (MA часть). А интегрированность означает то, что предварительно определяется порядок интегрированности для временного ряда. К примеру, порядок 1 означает, что разности 1 порядка являются стационарными. Для самой цены порядок интегрированности должен получаться равным 1, а для доходностей — 0. 

( Читать дальше )

Продолжаем публикацию цикла статей Виктора Аргонова о теории вероятностей и ее использованию в области финансов. Сегодня поговорим о казино и о том, почему богатые становятся еще богаче.

Задача о блуждании пьяницы возле бара — задача смешная и удобная для иллюстрации такой важной математической абстракции как случайное блуждание точки по прямой. Но с давних времён движение пьяных волновало людей меньше, чем движение капиталов. Именно финансовые задачи были исторически одними из первых в теории вероятностей. Например, в ещё 1650-х годах знаменитые учёные Блез Паскаль и Христиан Гюйгенс начали исследовать так называемую задачу о разорении игроков. Она имеет много разных формулировок, но мы сосредоточимся на одной из них — особенно парадоксальной.

Игрок покупает у казино M фишек, каждая из которых стоит доллар (деньги, заплаченные за фишки — его плата за участие в игре). Раз в минуту крупье бросает монету. Когда она падает решкой, он забирает одну из фишек игрока. Когда орлом — даёт игроку дополнительную фишку. Число фишек у казино не ограничено, так что разориться казино не может. Зато игрок — может. Игра идёт до тех пор, пока игрок не потратит все фишки. Таким образом, выиграть деньги он не может. Это игра “в одни ворота”. Но пока она идёт, игрок имеет право бесплатно пить, есть, общаться с другими игроками и как-то иначе развлекаться за счёт казино (ему не обязательно присутствовать рядом с крупье, который всё делает честно).

( Читать дальше )

Предыстория:

Мне, и думаю многим другим, нужны качественные исторические данные за максимальный промежуток времени — для изучения рынка, построения и тестирование торговых систем. Такие данные по фьючерсам, торгуемым на западе, в частности на CME, в свободном доступе (кроме дневок) практически не найти. Несколько месяцев назад я купил исторические данные по следующим фьючерсам CME: ES (фьючерс на индекс S&P), CL (фьючерс на нефть WTI), GC (фьючерс на золото), NQ (фьючерс на индекс NASDQ). Спецификацию по ним вы можете посмотреть тут: http://www.cmegroup.com/trading/equity-index/us-index/e-mini-sandp500_contract_specifications.html

Но осталась потребность в данных по многим другим интересным инструментам. И пару недель назад у меня появилась идея – т.к. исторические данные нужные не только мне, то вполне возможно приобретать их совместно (в складчину) (http://smart-lab.ru/blog/317451.php)

Суть идеи:

Для коллег, кто пользуется 5-минутками и выше, я решил выкладывать в свободный и бесплатный доступ 5 минутные OHLCV за всю историю и также выкладывать обновления по ним.

( Читать дальше )

Основы матричных вычислений, Уоткинс
Теория вероятностей, Вентцель
Теория случайных процессов, Панков и Миллер
Вероятность, Ширяев
Избранные труды, Колмогоров
Методы и техника обработки сигналов, Макс
Теория секвентного анализа, Хармут
Стохастические дифф. уравнения, Оксендаль
Цифровой спектральный анализ, Марпл
Справочник по броуновскому движению

Я уже писал, что с точки зрения макро экономики – последние 5 лет на рынках – это калька второй половины 1990-х. Если принять это за основу, то сейчас мы находимся в 1999 году. То, что сейчас происходит на рынках еще больше убеждает меня в этом. Это означает ралли на рынках сейчас – обвал потом.

Краткий камбэк в конец 1990-х.

К октябрю 1998 года развивающиеся рынки (далее – ЕМ) упали на 60% от максимумов, показанных в 1997 вследствие азиатского кризиса. Большинство валют ЕМ девальвировалось к доллару на 40-80%. На рынке нефти также произошел коллапс – цены на нефть упали к 10 долларам за баррель – 60% от пика начала 1997 года – на фоне распространения азиатского кризиса. 30 июня 1998 года Россия также «отпустила» в рубль в свободный полет – 75-ю % девальвацию. А в августе 1998 правительство объявило о долговом моратории, что фактически означало дефолт по своим обязательствам, номинированным в долларах.

Далее, у рынка появилась серьезные опасения, что этот кризис распространится и на оплот мировой экономики – США. Такие опасения, надо заметить, имели под собою основу. Производственный сектор США уже находился в рецессионной зоне. Из-за локального перепроизводства в азиатских странах американская экономика через импортные цены, которые естественным образом падали, начала испытывать дефляционное дыхание. Это с одной стороны. С другой стороны, американский долговой рынок начал испытывать приток средств иностранных инвесторов, играя, как положено в таких случаях, роль save haven. Как результат долгосрочные доходности по трежерям обвалились, а акции начали падать, как указывали аналитики из-за падения прибыли и пересмотра оценок. В промежуток между июлем и октябрем 1998 года S&P упал на 19%, непосредственным тригерром падения стало крушение гигантского хедж-фонда LTCM.

Чтобы избежать системного кризиса Алан Гринспен, глава ФРС, вынужден был изменить курс монетарной политики с ужесточения на смягчение – и снизил ставку подряд три раза – на 75 базисных пункта (три по 0,25%) в промежутке между сентябрем и ноябрем.

И в начале 1999 года – выглянуло солнце: глобальное инвестиционное коммьюнити начало осознавать, что «…а экономика штатов избежала рецессии!». Разные экономические показатели, выходящие с месячной периодичностью начали последовательно улучшаться! В экономике снова начался потребительский бум. Это не удивительно, когда, как указано выше, доходности по трежерис резко упали. Привязанные ставки к ним ставки по кредитам, также пошли вниз, что вызвало очередную волну потребительского кредитования и как следствие рост спроса в экономике. Что, в свою очередь, подстегнуло увеличение капитальных расходов компаний – инвестиций – и как результат рост ВВП. Параллельно азиатские экономики нашли дно, а политика ФРС, поменявшая свой курс с ужесточения на смягчение – стала  friendly для рисковых активов. И инвесторы, неожиданно, среди всего этого бардака на рынках, включили тумблер risk on и побежали единым организованным стадом в поиском yield hunting, утоляя свой весьма сильный и выросший risk-аппетит.

Чтобы не бередить прошлое и не бить по больному тех участников рынка, которые тогда были short, просто приведу сухие цифры.

Гремучая смесь в виде понижения ФРС ставки, устойчивости экономики США к азиатскому кризису, разгром ЕМ рынков, включая их валюты, привело в начале 1999 года к так называемому рефляционному трейду – проще, покупай все что двигается. Вот результат сочетания этих факторов и обыкновенной человеческой жадности:

S&P 500 плюс — 19%

MSCI EM Equity Index плюс — 66%

MSCI EM Currency Index – здесь только умеренное увеличение – плюс 10%

Нефть – плюс 114%. Движение с 12 долларов за баррель на 26 долларов

Трежерис – тотальная распродажа 30-ти леток. 160 базисных пункта в течение 1999 года

Индекс доллара в течение 1998-1999 годов был фактически флэт при этом. Следующая нога роста в долларе произошла только в 2000, когда стало ясно, что в экономике США бум, вызванный инвестициями и потреблением, а ФРС должен переходить к политики ужесточения в свете массивного пузыря на рынке акций. Как результатом стало – взрыв пузыря dot.com, экономическая рецессия, еще один раунд проблем на ЕМ и разных локальных кризисов, окончательно достигшего дна только в 2001 году вместе с фактическим дефолтом Турции. А в долларе выросла вторая нога роста – он достиг своего пика в середине 2001 года.

( Читать дальше )

Как я уже писал раньше, в силу естественно-научного образования и перекоса в сторону логического осмысления и объяснения действительности, я являюсь приверженцем технического анализа рынков.

После окончания вуза и получения специальности радиофизика я занимался вопросами исследования и применения методов анализа и обработки сигналов в системах технической диагностики и контроля состояния объектов авиационной и ракетной техники. Специфика работы требовала досконального знания аналоговых и цифровых методов обработки сигналов. В ту пору мне было непонятно, почему зарубежные авторы иллюстрируют цифровые методы на примере биржевых котировок. Но когда я в конце 2000 года впервые увидел графики рыночных цен, мне стало стало все ясно. Где еще будет концентрироваться человеческий интерес и основные мозги, как не там, где пахнет живыми деньгами.

( Читать дальше )

Торговля 3.03.2016 года фьючерсом на акции Сбербанка SRH6. Анализ кластерного объема и дельты через профиль рынка!

Недавно был популярный пост про возможности языка R: http://smart-lab.ru/blog/314380.php

Нашел вот курс на курсере по этому языку: https://www.coursera.org/learn/r-programming

Может кому понадобится. 

Если не хотите платить 2300 руб. за сертификат, можете просто пройти обучение, материалы бесплатные. Платно только получение сертификата.