Еще одна статья с ресурса www.talaikis.com по разработке простой стратегии на модели Маркова с использованием Python.

Модель скрытых состояний Маркова — это производительная, вероятностная модель, в которой последовательность наблюдаемых переменных генерируется некоторыми неизвестными (скрытыми) состояниями. Мы попытаемся найти такие неизвестные вероятностные функции для, скажем, S&P500. Все опишем кратко, без проверок на ошибки, без тестов вне выборки и т.д. Мы делаем это для того, чтобы минимизировать склонность к ненужному усложнению для начинающих. (Подробнее о модели Маркова см. на моем сайте — www.quantalgos.ru)

Что будем использовать:

библиотеку Python - hmmlearn.

1. Данные. Возьмем данные по свечам (OHLC), включающие объем, из нашей базы 

( Читать дальше )

Начало здесь.

Зависит ли корреляция сигналов от оборачиваемости?

Если мы проведем параллель между сигналами и акциями, то оборачиваемость по каждому альфа-сигналу является аналогом ликвидности акций, которая обычно измеряется через средний дневной объем торгов (ADDV). Логарифм ADDV обычно используется  как фактор риска в многофакторных моделях для аппроксимации ковариации матричной структуры портфеля ценных бумаг, чье назначение заключается в моделировании вне-диагональных элементов ковариационной матрицы, то есть структуры парных корреляций. Следуя этой аналогии, мы можем задать вопрос, может ли оборачиваемость – или точнее ее логарифм – объяснить  корреляции альфа-сигналов? Очевидно, что примененение оборачиваемости напрямую (в отличие от логарифма) ничего не даст из-за чрезвычайно искаженного (грубо логарифмически нормального) распределения оборота (см. рисунок в заглавии).

( Читать дальше )

Начало здесь.

Формулы 101 альфа сигнала

В этом разделе мы опишем некоторые общие особенности наших 101 сигналов. Эти сигналыявляются собственностью WorldQuant LLC и используются с его разрешения. Мы даем столько информации, насколько возможно в рамках ограничений, накладываемых правом собственности.Формулы выражений, которые также представляют собой компьютерный код – приведены в приложении А (в следующей части).

Очень приближенно можно сказать, что альфа-сигналы основаны либо на возврате к среднему, либо импульсе. Сигналы возврата к среднему имеют знак, противоположный приращению цены за период, лежащий в основе расчета. Пример простого сигнала возврата к среднему:

−ln(today`s open / yesterday`s close) (2)

Здесь в значении вчерашнего закрытия учтены любые сплиты и дивиденды, до момента текущей даты. Идея  состоит в том, что значение цены актива  вернется к среднему значению, чтобы вернуть часть прибыли (если сегодняшнее открытие выше вчерашнего закрытия) или возместить часть убытков (если сегодняшнее открытие ниже вчерашнего закрытия). Это так называемый сигнал с «задержкой-0». “Задержка-0” означает, что время определенных данных (например, цены), используемых в сигнале, совпадает со временем, в течение которого сигнал применяется для торговли. То есть, по сигналу (2) в идеале должны выставляться ордера в момент, или, более реалистично, максимально приближено к, сегодняшней цене открытия. В более широком смысле, это может быть какое-то другое время, например, закрытия дня.

( Читать дальше )

Представляю интересную, но, возможно спорную, статью, написанную авторами Zura Kakushadze, Geoffrey Lauprete  and Igor Tulchinsky — "101 Formulaic Alphas". Подходы к торговле, описанные в этой статье, применяются многими трейдерами на практике, а насколько прибыльны представленные сигналы, вы можете проверить сами.

Введение

Мы приводим явные формулы,  также являющиеся и компьютерным кодом, по 101 сигналу для реальной торговли — так называемых альфа-сигналов. Среднее время удержания позиции по ним варьируется от 0.6 до 6.4 дней. Средняя величина парных корреляций этих сигналов довольно низкая, 15.9%. Прибыльность сильно коррелирует с волатильностью, но не имеет значительной зависимости от оборота, что напрямую подтверждает  раннее полученный нами результат на основе косвенного эмпирического анализа. Также мы эмпирически установили, что оборачиваемость мало влияет на корреляцию альфа-сигналов.

( Читать дальше )