Блог им. Z-Opera

Смотрим статистики по торговому инструменту

В данной статье мы рассмотрим некоторые статистики по торговому инструменту. Использование этих статистик позволит нам получить общее представление об инструменте, с которым мы будем работать.

Для примера, я скачал дневные данные открытий, закрытий, максимумов и минимумов фьючерса Brent биржи ICE за последние 30 лет. Так выглядит график цен закрытия для этого инструмента:

Смотрим статистики по торговому инструменту
Посчитаем некоторые статистики для Brent: 

Процент растущих дней: 50.01%.
Средний возврат дня: 0.023%


Фактически это означает, что использовать инструмент Brent для долгосрочного инвестирования не очень хорошая идея. Так как средний возврат дня близок нулю, а процент растущих дней от общего количества фактически совпадает с процентом падающих дней.

Далее рассмотрим следующие статистики: 

Процент растущих дней, если предыдущий 1 день падал: 40.71%
Процент растущих дней, если предыдущий 1 день рос: 59.72%
Процент растущих дней, если предыдущий 2 дня падали: 37.03%
Процент растущих дней, если предыдущий 2 дня росли: 62.96%


Обратите внимание, на сколько вырос наш прогноз, если бы мы покупали только в том случае, если предыдущий день или предыдущие два дня были бы растущими. Эта статистика говорит нам о характере движения нефти – скорее всего при торговле нефтью более эффективны будут прорывные стратегии (momentum) нежели возврат к среднему (mean reversion). 

Ещё некоторые статистики: 

Средний возврат растущих дней: 1.47%
Средний возврат падающих дней: — 1.48%
Стандартное отклонение дня: 2.07%
Макс. положительное изменение дня: 17.34%
Макс. отрицательное изменение дня: -15.32%


Эти показатели дают нам представление о средней дневной волатильности инструмента Brent. Для сравнения для фьючерсного контракта S&P 500 E-mini эти значения составляют 0.61%, -0.67%, 1%, 11.43% и -9.38% соответственно. Это говорит о том, что Brent достаточно волатильный инструмент и это нужно учитывать при совершении операций с ним.

Разбиваем цену инструмента по дням недели, месяца, месяцам и кварталам.

Данная техника позволяет выявить дополнительные статистические закономерности по инструменту. Например, определить по каким дням, месяцам и кварталам инструмент склонен к росту.

Представим, что мы покупаем ценную бумагу только по понедельникам (или в любой другой день недели) на открытии рынка и закрываем позицию перед закрытием рынка. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы?

Я вычислил такую статистику для инструмента Brent: 

Mon 45.96%
Tue 47.44%
Wed 52.68%
Thu 51.96%
Fri 51.45%
Sat 50.72%
Sun 50.07%


и построил график:

Смотрим статистики по торговому инструменту

Видно, что статистически инструмент Brent больше всего склонен к росту в среду (почти в 53% случаев день был растущим). В то же время, в 54% случаев (100% — 46% = 54%) рынок Brent склонен к падению по понедельникам. 

Я не призываю покупать или продавать Brent по средам или понедельникам. Мы просто можем принимать эту информацию во внимание при совершении торговых операций. А также пробовать использовать эту информацию в качестве фильтров при построении полноценной стратегии для инструмента Brent. 

Теперь представим, что мы покупаем ценную бумагу только по определённым дням месяца (скажем только 15-го числа каждого месяца) на открытии рынка и закрываем позицию перед закрытием рынка. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы?

Ниже показана такая статистика для инструмента Brent: 

1 50.32%
2 52.27%
3 50.96%
4 45.8%
5 50.47%
6 48.87%
7 48.07%
8 47.28%
9 50.16%
10 47.61%
11 52.09%
12 48.39%
13 48.88%
14 50%
15 51.28%
16 50.96%
17 42.72%
18 49.67%
19 45.39%
20 47.61%
21 52.73%
22 49.83%
23 50.96%
24 51.75%
25 52%
26 51.44%
27 49.84%
28 48.56%
29 61.37%
30 53.16%
31 51.91%


а также график:

Смотрим статистики по торговому инструменту

Видно, что статистически инструмент Brent больше всего склонен к росту 29-го числа каждого месяца (в 61% случаев день был растущим). В то же время, в 57% случаев (рынок Brent склонен к падению 17-го числа каждого месяца.

Аналогично представим, что мы покупаем ценную бумагу только по определённым месяцам года. Например, в начале апреля каждого года. И закрываем позицию в конце этого месяца. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы? 

Такая статистика показана ниже для инструмента Brent:

1 53.57%
2 53.57%
3 57.14%
4 67.85%
5 53.57%
6 60.71%
7 57.14%
8 57.14%
9 50%
10 35.71%
11 46.42%
12 42.85%


Смотрим статистики по торговому инструменту

Если бы мы покупали Brent в начале апреля и продавали бы его в конце апреля, то мы бы оказались правы в 68% случаев. Фактически две из трёх сделок приносили бы положительный результат. В то же время, в 64% случаев рынок Brent склонен к падению в октябре каждого года.

И напоследок рассмотрим, что было бы, если бы мы покупали Brent в начале одного из четырёх кварталов и продавали бы его в конце этого квартала. В скольких процентах случаев мы оказались бы правы?

Ниже показана такая статистика для инструмента Brent:

1 64.28%
2 65.51%
3 57.14%
4 46.42%


и график:

Смотрим статистики по торговому инструменту

Из графика видно, что больше всего инструмент Brent склонен к росту в первом, втором и третьем квартале года. В четвёртом квартале нефть склонна к падению. 

ВЫВОДЫ:

1. Вычисление глобальных статистик по инструменту позволяет получить общее представление об инструменте, с которым мы собираемся работать. В том числе, можно рассмотреть, по каким дням, месяцам и кварталам рынок склонен к росту или падению.

2. Статистики можно применять во внимание при совершении торговых операций, а также пробовать использовать их в качестве фильтров при построении торговых стратегий по рассматриваемому инструменту.

3. Однако имейте в виду, что простая покупка или продажа торгового инструмента с использованием этих статистических данных без использования риск-менеджмента – не очень хорошая идея. 

P.S.: Если Вам нравится подобный формат статей, подпишитесь на мой телеграм канал t.me/extreme_trading — там статьи будут выходить быстрее, но на английском языке. Новая статья уже на канале :) Если ссылка не работает, то просто в поиске телеграм наберите extreme_trading :)

★29
47 комментариев
Офигенская стата. Спасибо за труды.  Канал на англ. и только?
avatar
@Trader_FORTS,  пока только на английском, на русском статьи можно будет почитать на смартлабе)
Chief In Quantitative Research, в среду, 29 апреля, 2020 года,

ставь все деньги на рост, если 27 и 28 будут растущими.
Андрей Михалыч, Если система увидит точку входа в этот день, то почему бы и нет :) но все деньги я ставить не буду :)
А если исследовать первую половину графика (In Sample), а потом сравнить со второй (Out Of Sample). Подозреваю что результаты изменятся.
Дядя Ваня СпекулянтЪ, возможно — поэтому и пишу, что не стоит воспринимать стату, как «истину в последней инстанции». Но можно использовать её, как фильтр для точек входа при построении стратегии. 
Chief In Quantitative Research, Можно, конечно, использовать, но только в том случае если эти закономерности не случайны. Иначе фильтр теряет смысл.
Дядя Ваня СпекулянтЪ, так и есть — надо чётко понимать, почему в определённый день недели или месяца это смещение имеется (например, определённые игроки двигаю рынок по этим дням по какой-то причине), прежде чем использовать на практике
Молодец.
avatar
Байкал, 

Что-то подобное делал, кажется, Ларри Вильямс — одна из немногих книг по трейдингу, которую я читал)). Тока он наслаивал фильтры, а фильтры были похожие.

 

Задалбывает контент по индикаторам, или малопонятный контент с обилием математики, а тут приятный в плане формата и наполнения.

 

В принципе, уверен, что только на этом можно построить стратегию с свовсем некосмическими показателями., но на большом горизонте вполне стабильную.

 

А так да, что-то подобное полезно для понимания инструмента. Мне нравится идея не находить инструмент (или «инструмент-TF»), на котором хорошо что-то работает и торговать, а найти закономерность: на на каком участке «инструмент-TF-конкретный отрезок времени» рынок обладает характеристики, которые благоприятны для текущей стратегии. Вот это по-моему крутая тема!

 

Не хотите рассказать про свой опыт в алго отдельным постом?)

avatar
Replikant_mih, Да, автор некоторых идей — Ларри Вильямс. В ообщем-то успешно использовал и использует эти техники до сих пор: Trade Day of Week (TDW) и Trade Day of Month (TDM)

Не хотите рассказать про свой опыт в алго отдельным постом?)
А смысл? Вот статьи, которые выкладываю — это и есть в некотором смысле опыт)
Chief In Quantitative Research, Просто вы пишете посты на английском, и ник такой мощный)) — хотел узнать подробней, что за бэкграунд такой интересный за этим стоит)).
avatar
Сегодня среда. Посмотрим за BR
avatar
IliaM, смещение слишком маленькое, чтобы следить за ним в контесте одного дня)) но на более длинной дистанци оно может дать приемущество)
Chief In Quantitative Research, А вот мозг как-то так и работает:
он сказал, что в среду покупать нефть выгодно, вчера была среда, вчера нефть падала, ну и дурак, все что они пишет — чушь. О, у него новая статья (вспоминая про случай с нефтью) — по-любому опять чушь!
avatar
Такие примитивные статистики даже в качестве фильтров невозможно использовать. Тем более без проверки доверительных интервалов относительно синтетических бенчмарков (GBM, к примеру)
avatar
wrmngr, Можете привести какие-то другие статистики, которые могут быть более полезны? Может быть ссылки на какие-то материалы на эту тему? Спасибо 

avatar
i aztec, для начала нужно понимать природу данных. Вот что здесь за исходный график в посте? наверняка склеенный ближний фьючерс Брент, а что происходит при тупой склейке? геп или вверх или вниз в зависимости от текущей контанги/беквордации. Теперь вспоминаем когда экспирация по бренту на ICE — последний рабочий день месяца. Теперь подумаем а какое число в конце  месяца наиболее вероятно будет рабочим днем?  ну примерно 29, так ведь? И что мы видим на картинке Day Of Month Stats? Бинго! 29 число. И вот так нужно работать с каждой цифрой, а не тупо считать вероятности
avatar
wrmngr, Да, от физической природы явлений далеко лучше не отходить — опасно), ну либо очень осторожно).
avatar
wrmngr, 
И вот так нужно работать с каждой цифрой, а не тупо считать вероятности
Согласен!

wrmngr, из-за незначительного влияния на результативность — а-ля win-rate или с чем связана ваша предубежденность?

Квартал — как по мне, даже в таком виде можно как фильтр использовать (опять же, если результаты не случайны), остальные — да, наверно не особо полезны в качестве фильтров сами по себе.

avatar
Replikant_mih, потому-что на финрез влияет не только и не столько вин-рейт, сколько размер движения. Да и вин-рейт здесь скорее всего не пройдет простейших стат-тестов

avatar
wrmngr, Ну тут ключевое — подход, можно заменить вин-рейт на любой другой показатель.
avatar
Replikant_mih, здесь в посте вообще нет никакой методологии, кроме «а давайте вот такую цикличность прикинем». Странно что лунный цикл не оценили, в нем и то больше смысла
avatar
wrmngr, методология следует из алгоритма — берем некоторые факторы и прикидываем их влияние — почти на глаз (в смысле технология конкретная, цифры конкретные, но методология такая позволяет прикинуть только на глаз).
avatar
Replikant_mih, методология порождает алгоритм, а не наоборот. А вот на глаз лучше не прикидывать
avatar

wrmngr, методология порождает — согласен, но мы не на симпозиуме по космическим технологиям))).

Прикидывать на глаз — отличный вариант если правильно применять — прикидывать на глаз — это получить примерную оценку чего-либо малыми затратами ресурсов. 

avatar
это стата для детей.
успехов, школота.
avatar
Kapeks, Стата для детей, а подход норм).
avatar
Кстати, если кто-то, прочитав пост, начал жадно потирать руки в ожидании космических прибылей, я бы рекомендовал удостовериться, что как минимум в дне месяца 17-е и 29-е это не случайные выбросы). И к другим срезам применил бы аналогичный подход.
avatar
статистика 50 на 50, потому скорее всего мало поможет
avatar
выкладки прикольные, но выводы неверные
нефть как раз отлично торговать возврат к средней, а все пробойные стратегии сперва выходят по стопу
и кстати, кол-во растущих и падающих дней везде всегда примерно одинаковое и равно 50%
avatar
RomanAndreev, 
нефть то как раз любит обламывать длинными безоткатными движениями. Причем на любом тайм-фрейме разумном для торговли возврата к средней.
полностью согласен с вот этим:

>кстати, кол-во растущих и падающих дней везде всегда примерно одинаковое и равно 50%
avatar
RomanAndreev, 
и кстати, кол-во растущих и падающих дней везде всегда примерно одинаковое и равно 50%
лучше в сравнении с другими инструментами смотреть — для S&P 500, например, это значение около 53%
Оказывается, это Ларри Вильямс). А я сам год назад подобное проделал с акциями Сбербанка.
Только намного глубже и тоньше критерии взял, чем просто рост цены в предыдущий день.
Получилось не просто «познакомиться с инструментом», а зачастую на следующий день общий вид изменения цены предсказать.
avatar
MS, публикуйте!
avatar
dip, рано. А примеры «сигналов» можно найти в моих сообщениях май-июль 2018.
avatar
так ведь есть же «сезонная торговля фьючерсами» и более того спредами на основе фьючерсов… там дясетилетиями всё отрабатывает и порой с вероятностью 80 и более %
avatar
поляков сергей, Жаль, что вы перестали писать. вас было интересно читать! 
avatar
dip, так я не перестал, просто предлагаю общение на прямую, или тут прямые личные диалоги или электронная почта...(кстати была заметка на прошлой неделе)
avatar
Так вероятность более 50% доказывает, что закономерность не случайна, а мотивирована, например графиком работы или еще какой то ерундой. Как только график того парня, чью статистику вы измеряете измениться система как и любая другая МТС станет генерить убытки. Если нет объяснения почему статистика 80%, то лучше пользоваться той системой, что исторически дает 50/50 или полностью случайна.

Добрый день!

С огромным интересом прочёл Вашу статью.

Подскажите пожалуйста, откуда вы скачивали данные? (я нашёл лишь спотовые цены закрытия, хоть и потратил море времени) 

С уважением.

 

avatar
Добрый день, спасибо за комментарий! Данные можно скачать с сервиса Финама. Конкретно данные по нефти доступны тут: www.finam.ru/quote/commodities6/bz/export/ 

Chief In Quantitative Research, Огромное спасибо за ответ и подсказку!!!

Я совершенно не ожидал ответа, поэтому зашёл лишь пару раз в течении пары дней после моего сообщения… при чём смотрел столь невнимательно, что умудрился проглядеть ваш ответ.

А затем и вовсе потерял надежду. И лишь сейчас случайно увидел и офигел!!!

Причём, вдвойне офигел от того, что вы мне скинули реально работающий источник информации! СПАСИБИЩЕ!!!

Очень жаль, что сейчас вы не пишите. Было бы крайне интересно узнать ваше мнение по многим вопросам.

Может у вас есть ещё какие-то социальные сети? (вроде Контакта, ЖЖ или ещё что...) Где можно было бы вас найти?

П.С.

Обещаю, что на этот раз буду ВНИМАТЕЛЬНО проверять ваш ответ ежедневно в течении недели. ))))

И ещё раз СПАСИБИЩЕ за данные!

 

avatar

теги блога Chief In Quantitative Research

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн