Блог им. Quantrum |Python в помощь тестированию структурных продуктов

Воодушевлённый статьёй с рекламой структурных продуктов на Хабре, адаптировал python-скрипт для их самостоятельного тестирования. Основная идея в том, что подобные продукты предлагают 100% защиту капитала.  А учитывая 10 лет бычьего рынка, исторические показатели подобных продуктов одурманивают безрисковым раем.

Скрипт подойдёт для быстрого и понятного тестирования своих портфелей с ребалансировкой в разные периоды. Ну а кому-то данный инструмент может пригодиться для самостоятельного построения подобных стратегий. Их наипростейшей формы. Однако брокеры пишут, что это не каждому под силу.

Код выложен в GitHub в виде Jupyter-блокнота. Поехали!



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Маркет-нейтральная стратегия на производных VIX

Маркет-нейтральная стратегия на производных VIX


В этой статье рассмотрим простейшую маркет-нейтральную стратегию из производных инструментов на индекса страха для S&P 500 (VIX). В основу положим контанго фьючерсов на VIX. Будем опережать SPY.

Использовать будем ETF на фьючерсы разных сроков. Всё это мы приготовим в Quantopian. Поехали!



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Простая стратегия с фундаменталом для Quantopian

Простая стратегия с фундаменталом для Quantopian
Данный алгоритм появился из стороннего примера, найденного на Quantopian. Я его оптимизировал и сопроводил обильными комментариями на русском. Это не лучшее использование воронок (Pipeline). Но зато использует произвольные факторы (CustomFactor).

Всё это появилось по просьбе автора MindSpace.ru, Оксаны Гафаити. Поехали!



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Защитит ли портфель от просадок крипты?

Ни для кого не секрет, что рынок криптовалют обладает феноменальной волатильностью, по причине своей молодости и отсутствию регулирования. На регулируемых рынках в борьбе с волатильностью помогает портфель, представляющий собой набор активов с периодической ребалансировкой.

Поможет ли портфель на рынке криптовалют? И позволит ли он сохранить и приумножить биткойн (BTC)? Мы в команде решили это проверить. Одним из условий создания портфеля была простота его поддержания. Подбор и поиск активов мы проводили с помощью Jupyter на Python. Разбору кода мы посвятим отдельную статью. А в этот раз рассмотрим, какие портфели нам удалось получить.

Анализ и поиск возможностей будем осуществлять за последний год, начиная с августа 2017 года. За этот короткий период были резкие взлёты монет, сопровождаемые не менее быстрыми падениями.

Криптовалюта 08.2017-2018: график



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Как Python помогает заменить финконсультантов

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий️ по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку⚖️ и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всем этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Завещание Баффета или о чём молчат финконсультанты

У. Баффет завещал жене после своей смерти️ вложить все средства  в биржевой фонд ETF на S&P 500 (VOO) и жить в своё удовольствие️. Однако книги, интернет и финконсультанты призывают нас составлять диверсифицированные портфели с обязательным включением в них облигаций. К слову, о диверсификации Баффет тоже отзывается не лестно и призывает все яйца хранить в одной корзине, просто внимательно за ней присматривать.

В данной статье мы попробуем разобраться, стоит ли верить оракулу из Омахи или прислушаться к финансовым консультантам. А поможет нам в этом Python и Quantopian.



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Индикатор KST и другие приключения с ROC

В этот раз повторим на Python индикатор KST (Know Sure Thing), созданный Мартином Прингом. Если вы подписаны на StockCharts.com, то вы получаете платную рассылку обзоров рынка от Джона Мэрфи и Мартина Принга. Принг в своих анализах постоянно ссылается на свой индикатор KST. И у него всегда всё складно и точно совпадает.

Я же в бессонных поисках граалей решил повторить индикатор KST и провести коротенький анализ за предыдущие 14 лет.



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Как быстро из PostgreSQL и ClickHouse получить в Python длинные истории цен

Разбил много ☕кружек в поисках решения для ️быстрого получения длинных историй цен для большого количества активов в Python. Ещё имел смелость желать работать с ценами в numpy-массивах, а лучше сразу в pandas.

Стандартные подходы в лоб работали разочаровывающе, что приводило к выполнению запроса к БД в течение 30 секунд и более. Не желая мириться, я нашёл несколько решений, которые полностью меня удовлетворили.
Как быстро из PostgreSQL и ClickHouse получить в Python длинные истории цен



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Бэктестинг: торгуем SPY по сигналам RSI(3)

В этот раз будем тестировать стратегию разворотов по сигналам 3-х-дневного индикатора RSI. Начнем с проведения анализа пересечения границ перепроданности/перекупленности методом, описанным в предыдущей статье.

Анализ и тесты будем проводить на Python, используем библиотеку Zipline и Quantopian.



( Читать дальше )

Блог им. Quantrum |Алготрейдинг: о чём расскажет RSI?

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 )

....все тэги
UPDONW