Сперва немного теории. Обычно степень трендовости процесса характеризуется показателем Херста. Однако, можно использовать и другие индикаторы, например, автокорреляция линейно связана с показателем Херста.
 
А я использую показатель, который и связан с показателем Херста, и отнормирован так, чтобы быть более наглядным (условно называется IndH2), считается на скользящем периоде заданной длины. Если этот индикатор больше нуля, то рынок скорее трендовый, если меньше, то контртрендовый.
На рисунке вверху показан график fRTS и индикатор трендовости посчитанный по скользящему периоду 250 рабочих дней (1 календарный год).


( Читать дальше )

Калькулятор цен опционов по модели Блэка-Шоулза, в формате OpenOffice Calc, но вроде это и Excel это умеет читать.


 


( Читать дальше )

Допустим у нас есть простенькая системка, торгуя которой мы выходим в более-менее нормальный плюс каждый квартал. Так что по итогам квартала что-то выводим.

И ведь это не супер-система, которую трудно найти, нет. Подобные системы хоть и не валяются на каждом углу, но найти вполне можно.

Но! Забирать деньги 1 раз в квартал —  до стабильности «зарплаты»  тут очень далеко. Что делать?

Ответ — нужно набрать пакет таких систем. Если системы не коррелируют, то для того чтобы забирать деньги каждую неделю (!) нужен пакет из примерно 12 таких «квартальных» систем.

Вопросы типа «а где взять некоррелирующие тикеры», «что за системы», «где найти эти 12 систем» и т.д. — это уже второе. Главное — что имея средненькую, но стабильную систему можно собрать пакет с очень хорошей стабильностью дохода, причём путь до такого пакета не «как до Луны», а вполне реален.

Лекция Кирилла Ильинского.
Много суровой математики. Смотреть с 1:34
там по простому рассказывается где лежит Грааль, эффективен ли рынок, откуда вообще это взялось и как живут на эффективном и неэффективном рынке (сумбурно, лучше смотреть)

http://www.lektorium.tv/lecture/?id=14232 

Уже много раз наблюдал, как люди здесь проявляют просто чудовищной силы интерес к довольно обычным системам. Более того, на ровном месте возникают интриги, что я считаю совсем не способствует здоровой атмосфере сайта.  Попробую немного оздоровить ситуацию.

АЛЬЗО!
Показываю простейшую систему, на которой 30-40% годовых даже ребёнок сделает без проблем. Сперва эквити и характеристики:

Инструмент —  ДолларРубль, исполнение на фьючерсе Si.
Тип системы — трендовая, по закрытиям дня (внутри дня ничего не делаем).

Эквити:





( Читать дальше )

Забавная картинка,  ES mini:


График месячный. Осталось пройти примерно 70 пунктов до глобального сопротивления. При текущей волатильности это вопрос 2-3, ну может 4-х недель. А дальше — THE ОБВАЛ. 

Спред нефть Brent/Light:

 

Посмотрим на эквити 2-х трейдеров, назовём их условно Красный и Синий:



По графикам явно видно, что Красный — успешный и стабильный, в общем со всех сторон молодец, а Синий — унылый сливальщик, о котором и говорить не стоит.

Но на самом деле оба трейдеры одинаковы!
При длительной торговле параметры обоих трейдеров абсолютно равны!


( Читать дальше )

Распределение средств между системами в портфеле, на основе вероятной просадки каждой системы

Имеется портфель, в которых входит N различных систем. Как нужно распределить стартовое депо E между отдельными системами?




Пусть по каждой системе мы знаем вероятную просадку r(i), для работы 1 лотом (например, по итогам тестирования на истории).

Тогда распределим капитал между системами так, чтобы в результате вероятные просадки всех систем были одинаковы, то есть все системы несут одинаковые риски.


( Читать дальше )

У нас есть некоторая система, торгуется постоянным лотом.
Мы протестировали систему на истории с лотом равным 1, и посчитали её характеристики:
A — размер средней положительной сделки,  B — размер средней отрицательной, P — вероятность положительной сделки,
и Q=1-P — вероятность отрицательной сделки.

Вопрос: Какую просадку может дать такая система при дальнейшей торговли тем же лотом равным 1?




С довольно большой вероятностью (около 99%) просадка с момента старта системы не будет превышать величину
DDM_Estim = 2.25*(A+B)^2*P*Q/(AP-BQ)
Разумеется, эта оценка работает только в случае положительного среднего системы.
На картинках нарисована немного другая ситуация, просадка измеряется не с момента старта, а постоянно в каждой точке.

( Читать дальше )