Стратегия очень простая. Дневной таймфрейм. Акции сбербанка. Ждём 4 закрытия подряд вниз (когда закрытие ниже открытия). На следующий день на открытии дня покупаем, а на закрытии продаём. Повторяем тоже самое для продаж, только наоборот. Ждём 4 закрытия подряд вверх. На следующий день продаём на открытии и откупаем на закрытии. Всё это делаем с 5 плечом. Таких сделок за 10 лет 233 штуки. То есть примерно по две в месяц. Комиссию я считал 0,06% за сделку.

Теперь рассмотрим подробнее. Раньше я рассмотрел, что 1 и 2 одинаковых закрытия подряд это не очень. Комиссии там всё съедают. Лучший ретурн, когда ждать 4 одинаковых закрытия подряд и покупать или продавать, в зависимости от ситуации. Посмотрим на графики 3, 4 и 5 одинаковых закрытий подряд и плечо от 1 до 5.


Только покупки. 3, 4 и 5 одинаковых закрытия подряд. Плечо от 1 до 5





( Читать дальше )

Продолжаю серию заметок с самой простой стратегией для трейдинга.

1. Рассмотрел очень простую стратегию: покупай после закрытия вниз и продавай после закрытия вверх
2. Посмотрел сколько может быть закрытий подряд и на что это влияет
3. Посмотрел как влияют комиссии
4. Рассмотрел стратегию на 15 активах за 10 лет

Сегодня буду пробовать улучшаять эквити.

Итак, среди эквити есть те, которые стремятся к 0. А что если покупки заменить продажами, а продажи покупками? Возможно кривая изменит свой характер на противоположный. Отзеркалится. Примерно вот так:


Примерно так я себе представлял изменения, если поменять покупки на продажи и продажи на покупки

Посмотрим как будет на самом деле.



( Читать дальше )

Где-то во вселенной


У меня сыну 4 года. Когда я хочу ему рассказать чем я вообще занимаюсь, я начинаю нести что-то непонятное и нечленораздельное. Как просто рассказать что такое биржа, акции, облигации, опционы прости господи? Я пока придумал что-то такое.

Биржа. Это как рынок. Вот куда мы ходим, чтобы купить помидоры. Есть продавцы, кто продаёт помидоы и есть мы, кто покупает.

Брокер. Это администрация рынка. Продавец когда хочет продавать помидоры, договаривается с администрацией, что будет сидеть на рынке и продавать помидоры (правда тут не совсем прямая аналогия получилась, так как комиссия с покупателя включена в стоиомость помидоров).

Облигации. Вот есть продавец помидоров. Он их выращивает у себя в теплице. Хочет выращивать больше, а для этого ему нужно построить ещё одну теплицу. Мы даём ему деньги. Он строит теплицу, выращивает помидоры, продёт их и часть денег отдаёт нам обратно. Когда он закончит отдавать, у нас будет больше денег, чем мы ему дали.

( Читать дальше )

Пришлось немного поработать и проанализировать 15 активов на дистанции в 10 лет. Спасибо питону, руками в ексельке я бы долго всё это ковырял. Код можно найти в телеграме t.me/zenoftrading

Пока напомню, что было в прошлых сериях:
1. Рассмотрел очень простую стратегию: покупай после закрытия вниз и продавай после закрытия вверх
2. Посмотрел сколько может быть закрытий подряд и на что это влияет
3. Посмотрел как влияют комиссии

Для сегодняшней заметки исторические данные брал с yahoo finance. Не без приключений, конечно, но о них дальше. Вот полный список бумаг:

Российский рынок
— Сбербанк (SBER.ME)
— Газпром (GAZP.ME)
— ВТБ (VTBR.ME)
— Лукойл (LKOH.ME)

Индексы
— Индекс Московской биржи (IMOEX.ME)
— S&P500 (SPY)

Американский рынок
— Apple Inc. (AAPL)
— Exxon Mobil Corporation (XOM)
— Bank of America Corporation (BAC)

Товары
— Фьючерсы на пшеницу (Chicago SRW Wheat Futures, ZW=F)
— Фьючерсы на сою (Soybean Futures, ZS=F)

( Читать дальше )

Напомню, что тут происходит.
1. Рассмотрел очень простую стратегию: покупай после закрытия вниз и продавай после закрытия вверх
2. Посмотрел сколько может быть закрытий подряд и на что это влияет

Сегодня добрался посмотреть как влияют комиссии.

Буду тестировать для комиссии 0,06%. То есть покупаем акции — минус 0,06%, продаём акции — минус 0,06%. На круг получается 0,12% Понятно, что в реальности может быть меньше, если оборот больше. Но я лучше заложу комиссию побольше.

С виду кажется что там эти 0,06%. Ерунда, даже не заметишь. А по факту очень даже заметишь. Давайте посмотрим.

Покупки

Графики покупок

Слева без комиссий, справа с комиссиями. Как и ожидалось, самый частоторгуемый вариант стремится к 0. Напомню сколько сделок в каждом варианте:
— Equity_Buy_1_Days    1291
— Equity_Buy_2_Days     626

( Читать дальше )

В прошлый раз я рассмотрел очень простую стратегию: покупай после закрытия вниз и продавай после закрытия вверх. Там максимальное количество закрытий подряд было три. То есть нужно дождаться трёх закрытий вниз подряд и только потом покупать. С продажами наоборот.

Сегодня покажу что будет, если ждать 4, 5, 6… а сколько вообще может быть закрытий подряд?

Немного переписал свой бектестер, чтобы он считал дни в цикле и теперь можно посчитать любое количество дней. Ну как любое, в разумных пределах. На рассчёт каждого добавленного дня уходит 10 секунд. То есть один год бектеста считается за секунду. Ладно, что-то я углубился в технические детали.

Для начала посмотрим на график акций сбербанка за последние 10 лет.

График цены сбербанка за последние 10 лет.

Теперь посмотрим на продажи до 5 дней. То есть в пике нужно ждать 5 закрытий подряд, а потом покупать или продавать.

( Читать дальше )

Когда читал книгу Ларри Вильямса «Долгосрочные секреты краткосрочной торговли», думал, что хорошо бы проверить о чём он там пишет. Итак, вот его первая идея. Цитата из книги:

Фьючерс на фондовый индекс DAX за период с 1998 по 2011 годы. При покупке после каждого закрытия вниз с последующим выходом из рынка по цене закрытия того же самого дня мы совершим 1591 сделок, 52 процента которых будут выигрышными, но зато общая сумма убытка составит внушительные 60558$! При двух медвежьих закрытиях подряд реализуются 724 сделки, 52,2 процента которых будут закрыты с прибылью, причем общие потери оказываются значительно ниже – 1568$. Если вам хватит терпения каждый раз дожидаться подряд трёх закрытий вниз, вы будете вознаграждены 334 сделками, 55 процентов из которых принесут серьёзную прибыль 25295$.

Проверять буду на сбербанке, на чём же ещё. Взял историю за последние 10 лет. Вот его график.

График цены сбербанка за последние 10 лет.

( Читать дальше )

У Ларри Вильямса увидел его стандартный набор для оценки торговой стратегии. Вот один из примеров:



Посмотрим, что тут у него есть.

— Data (Что торгуем)
— Calc dates (Даты)
— Total net profit (Прибыль)
— Gross profit (Доход)
— Gross loss (Расход)
— Total # of trades (Количество сделок)
— Percent profitable (Процент прибыльных сделок)
— Number winning trades (Количество прибыльный сделок)
— Number losing trades (Количество убыточных сделок)
— Largest winning trade (Максимальный доход в сделке)
— Larges losing trade (Максимальная потеря в сделке)
— Average winning trade (Средняя прибыльная сделка)
— Average losing trade (Средняя убыточная сделка)
— Ratio avg win/avg loss (Отношение средняя прибыльная сделка/средняя убыточная сделка)
— Avg trade (win & loss) (Средняя сделка)
— Max consecutive winners (Максимально прибыльных сделок подряд)
— Max consecutive losers (Максимально убыточных сделок подряд)
— Avg # bars in winners (В среднем баров в прибыльной сделке)
— Avg # bars in losers (В среднем баров в убыточной сделке)

( Читать дальше )

Недавно посоветовали прочитать статью про применение SVM к торговле акциями. Если перевести дословно название статьи: SVM подход к торговле акциями. SVM это support vector machine один из алгоритмов обучения, на русском звучит как метод опорных векторов. Далее краткий пересказ статьи и в конце мои мысли по ней.

Что они сделали. Взяли часть акций из SP500, которые относятся к нефти. Определили параметры, у которых есть связь с ценой (в порядке значимости):

— Historical Price
— Trading Volume
— Historical Oil Prices
— P/E Ratio
— Enterprise Value / EBITDA
— Current Assets / Current Liabilities
— Total Assets / Total Liabilities
— Percentage of Analysts Recommending Buy and Sell
— Investing Cash Flow / Depreciation
— Market Capitalization / Operating Cash Flow
— Market Capitalization / Revenue
— Operating Cash Flow / Revenue
— Net Increase (Decrease) Cash / Revenue

У них были дневные данные с января 2001 по ноябрь 2009 года (статья 2009 года). Брали данные за 5 дней и пытались предсказать, что будет в следующий день. Первые 6 лет взяли для тренировки алгоритма и последующие 3 года для теста.

Для каждой акции брали разное количество параметров: 1, 5 и 14.

( Читать дальше )