На ZeroHedge вышла статья с прогнозом по золоту и в ней показана достаточно любопытная корреляция между стоимостью этого металла и глобальным индексом рынка облигаций с отрицательной доходностью.

Начиная с 2015 года оба инструмента двигаются синхронно. Если предположить, что ужесточение монетарной политики помимо США продолжится и в Европе (а Драги вынужден ориентироваться на действия ФРС для предотвращения излишней волатильности в паре EURUSD), то для золота это не очень хороший сигнал в среднесрочной перспективе. Думаю, уровень в 1100 мы вполне можем протестировать в ближайшие месяцы, если конечно корреляция сохранится.

____
мой блог

Недавно, были дебаты Опционного математика и Опционного не математика по поводу: 
«Нужна ли математика в опционной торговле» каждый наверное сделал свой вывод.
Я приведу пример, как использовать элементарную математику в прогнозировании стоимости РТС, не глядя даже на его график.

Нам нужен график доллар/рубль и график ММВБ

Давайте назовем функцией Y(t) — график USD/RUB, а график ММВБ — X(t)

Таким образом,  всегда будет выполнятся равенство Y(t) = A*X(t) + B

Наша задача найти B — это и есть ошибка(отклонение) двух функций.

Для начала находим А:

Возьмем ограниченный период 5-ти ближайших торговых дней.

Имеем y(t)1 и y(t)5, x(t)1 и x(t)5

Используя знания о геометрическом свойстве Интеграла:

Проинтегрируем функцию Y(t) от y(t)1 до y(t)5

Проинтегрируем функцию X(t) от x(t)1 до x(t)5

A = Интеграл Y(t) от y(t)1 до y(t)5 / Интеграл X(t) от

Несколько лет, команда профессиональных программистов трудилась над созданием универсального МТС билдера, который бы смог удовлетворить потребности самого широкого круга пользователей. От создания неспешных роботов на индикаторах, до сложнейших межбиржевых арбитражеров способных в два клика строить свои индексы. И нам это удалось!

В ноябре 2016 года мы приняли решение сделать проект полностью открытым.

Качаем по ссылке:o-s-a.net/os-engine.html

Коротко о том, что там есть:
1. Мощнейший слой создания роботов, похожий на Велс/Тс Лаб. Который можно освоить в кратчайшие сроки. 

2. Около 30 встроенных роботов готовых к модернизации и торговли. Тренд, КонтрТренд, Арбитраж. 

3. Os.Robot:
a. Индекс Билдер подключенный к роботу. Позволяющий писать арбитражеров в 200 строк.
b. Подключения: Квик, СмартКом, Плаза 2, Interactiv Brokers, Финам(для получения данных)
c. МультиКоннект с одновременным подключением к нескольким источникам.
d. МультиИнструментные стратегии с одновременным доступом из робота к множеству инструментов и индексов. 

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.

> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"