Избранное трейдера evgen000
Недавно был замечательная статья высер разоблачающий отсутствие алгоритма у мальчика тут
Эта же замечательная статья еще один высер расходимся, должна поведать о конспирологических заблуждениях автора, и все это в сопровождении пруфов и поэтому естественно неинтересно
Заблуждение:
Наша славная биржа не видит участника ЛЧИ и его сделки. ВООБЩЕ.Биржа видит только поток заявок от брокера, и сводит их у себя для ВИРТУАЛЬНОГО/визуального встречного исполнения. ИМЕННО БРОКЕР распределяет заявки по идентификационным номерам своих клиентов.
Суть:
Не зная специфику работы биржи с брокером а следом с самим трейдером был сделан такой вывод, чтобы понять специфику работы биржи достаточно заглянуть за официальной информацией по адресу
Представляю перевод статьи Mark Paddrik, Roy Hayes, William Scherer, Peter Beling — Effects of Limit Order Book Information Level on Market Stability Metrics, в которой есть много полезных сведений об электронной очереди заявок.
6 мая 2010 года американский рынок пережил одно из самых больших падений цен в его истории. Индекс Доу-Джонса упал на 5 процентов менее, чем за 5 минут. Цепь падений произошла в следующие 15 минут торгов. Это падение поставило вопрос о стабильности рынков капитала и привело к расследованию SEC.
Падение 6 мая было особенным в смысле того, что не было похожих по глубине, объему и скорости падений цены. Обвалы меньших масштабов, тем не менее, случаются часто. Между 2006 и 2012 годами было около 18 520 случаев мини-обвалов, в которых отдельные активы испытывали резкое снижение и несколько обновлений цены за короткий период времени. Хотя случаи таких падений отличаются один от другого, они несут определенные единые стрессовые маркеры, которые, если их распознать заранее, могут быть основой для воздействия на рынок с целью увеличения его стабильности.
В данном цикле статей начинаем рассматривать модель Маркова, которая находит применение в задачах классификации состояния рынка и используется во многих биржевых роботах. Статьи основаны на постах, опубликованных в блоге Gekko Quant. Также будет рассмотрены практические алгоритмы на финансовых рынках. Код в цикле приведен на языке R. Вначале будет много теории, ее надо хотя бы попробовать понять, затем разберем практические примеры.
Рабочая среда распознавания основных паттернов.
Рассмотрим набор признаков O, полученный из набора данных d и класс w, обозначающий наиболее подходящий класс для O: