На R можно не только делать полезные расчеты, но и представлять их в красивом виде. 

Посчитал изменения цен за 5 минут (закрытие минус открытие) для RIM6 и графически представил, насколько цена бегает в среднем и может бегать в течение этих 5 минут. Это я уже делал и показывал, но на этот раз я добавил диаграмму плотности распределения и диаграмму размаха. Ниже под графиком есть другой график — пояснение к диаграмме размаха. 

Диаграмма размаха дает представление о том, какой будет размер тела свечи с вероятностью 50% — 60 пунктов и какой размер с вероятностью более 95% — не более примерно 250 пунктов. Видно также, что цена может теоретически улететь на 800 пунктов за 5 минут. 

Данные взял за последние 10 дней. Если взять за последние 30, можно увидеть выброс на 1600 пунктов.

Также это можно использовать для расстановки заявок в стакане, если вы используете математическую модель для предсказания цены.

( Читать дальше )

Вчера написал пост Применение ARIMA для предсказания цены на RIM6 на R

Но в нем было всего 2 сделки. Непрезентативно. 

Попробовал сегодня еще раз руками поскальпить, предсказывая цену с помощью R на ближайшие 5 минут. В принципе, заработал 500 р за 17 сделок (34 операции) 1 лотом RIM6.  



Выводы

1. ARIMA работает как я ожидал в том плане, что когда цена сильно падает, модель предсказывает цену ниже, когда цена стоит — предсказание примерно как цена закрытия. Спред считается хорошо — заявки исполняются. Когда модель предсказывает цену ниже текущей, нужно ставить заявку только на шорт. А то я ловил ножи и выходил с убытком несколько раз. 

2. Я закрывал сделку по цели, не давал прибыли течь. Может быть стоит сначала предсказывать цену на следующие 5 минут и если цена ниже, то шорт не закрывать, а держать дальше, двигая заявку на выкуп. Тогда будет экономия на комиссии и может быть удастся ловить крупные движения. 

( Читать дальше )

Решил копнуть чуть глубже в ARIMA и другие подобные модели. Попробовал предсказывать цену, а точнее, диапазон цен на ближайшую минуту и 5 минут и на этом сделать какие-то деньги. И что интересно, получилось. Хотя, возможно, это случайность отчасти, не тестировал на большом горизонте времени.

В комментариях к коду все есть.

ARIMA (англ. autoregressive integrated moving average, иногда модель Бокса — Дженкинса, методология Бокса — Дженкинса) — интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего — модель и методология анализа временных рядов. 

Основная идея этой модели в том, что цена в будущем зависит от цен в прошлом (авторегрессионная часть AR) и возврата к среднему (MA часть). А интегрированность означает то, что предварительно определяется порядок интегрированности для временного ряда. К примеру, порядок 1 означает, что разности 1 порядка являются стационарными. Для самой цены порядок интегрированности должен получаться равным 1, а для доходностей — 0. 

( Читать дальше )