Модель

Модель использует регрессию фильтра Калмана для расчета коэффициента хеджирования между биткоином (BTC) и эфириумом (ETH). Затем он отслеживает стоимость портфеля хеджирования, выискивая моменты отвлечения для входа в длинные или короткие позиции. Тестовые данные были собраны по данным BTC и ETH за 4-часовые временные интервалы, охватывающие 1035 дней.

Бектест

пошаговая процедура, приведенная ниже:

1. Используйте регрессию фильтра Калмана (как показано в книге EC), чтобы рассчитать коэффициент хеджирования между BTC и ETH.

2. Рассчитайте спред следующим образом: S = BTC — (коэффициент хеджирования * ETH).

3. Рассчитайте Z-балл спреда (ов), используя скользящее среднее и std. (можно использовать период полураспада из расчётов Калмана или установленный период ретроспективного анализа, например, 10).

4. Определите длинный вход как -2, короткий вход как 2 и выход из сделки как 0.

5. Открывайте длинную позицию, когда Z баллов <= -2, выходите из сделки, когда Z баллов >= 0.

Деньги всегда были неуловимой мечтой для многих людей. Несмотря на ежедневную усердную работу и следование традиционным правилам финансового успеха, не каждый способен достичь финансовой независимости и процветания.

Суровая правда заключается в том, что путь к богатству не одинаков для всех. Множество факторов, включая экономику, образование и семейное положение, могут сильно повлиять на финансовое положение человека.

Например, человек, родившийся в семье с низким доходом, может испытывать трудности с доступом к качественному образованию, что оставляет его с ограниченными возможностями трудоустройства и более низким потенциалом заработка. С другой стороны, человек, родившийся в богатой семье, может иметь доступ к первоклассному образованию, возможностям общения и наследству, что увеличивает его шансы на финансовый успех.

Кроме того, нынешняя экономика затруднила для многих людей сбережение и инвестирование своих денег, что привело к увеличению задолженности и финансовым трудностям. Увеличивающийся разрыв в благосостоянии и стремительный рост стоимости жизни затруднили продвижение среднестатистического человека.

Разложение по сингулярным значениям (SVD) может быть применено к одному активу в алгоритмической торговле. Вот пример того, как SVD можно использовать для анализа ежедневной доходности одной акции.

Сжатие данных: Рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции за определенный период времени. SVD можно использовать для уменьшения размерности данных, чтобы их было легче анализировать. Например, SVD можно использовать для определения наиболее важных факторов, определяющих доходность акций, таких как экономические показатели или настроения на рынке. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти факторы при принятии инвестиционных решений.

Извлечение признаков: SVD также можно использовать для извлечения признаков при анализе отдельного актива. Например, рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции и нескольких экономических показателей. SVD можно использовать для извлечения наиболее важных характеристик данных, таких как взаимосвязи между запасами и экономическими показателями. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти взаимосвязи при принятии инвестиционных решений.

Разложение по сингулярным значениям (SVD) — это широко используемый математический метод в области алгоритмической торговли. Это разложение вещественной или комплексной матрицы на сингулярные значения и соответствующие сингулярные векторы. SVD широко используется для сжатия данных, шумоподавления и уменьшения размерности, что является важными задачами в области алгоритмической торговли.

В алгоритмической торговле огромное количество данных, генерируемых финансовыми рынками, требует эффективной обработки и анализа. SVD используется в этом контексте для уменьшения размеров данных, чтобы их можно было анализировать и моделировать более легко и эффективно. Уменьшая размерность данных, SVD облегчает выявление закономерностей и взаимосвязей, которые могут быть не сразу очевидны из необработанных данных.

Наиболее распространенное использование SVD в алгоритмической торговле — это извлечение признаков. Уменьшая размерность данных, SVD позволяет трейдерам определять наиболее важные характеристики, которые управляют рынком. Затем эта информация может быть использована для разработки торговых алгоритмов, которые используют эти функции для принятия более обоснованных решений.

Алгоритмическая торговля — это быстро развивающаяся область, которая использует математические модели и компьютерные алгоритмы для совершения сделок на финансовых рынках. Линейная алгебра — это фундаментальная математическая концепция, которая играет решающую роль во многих алгоритмических торговых стратегиях.

Линейная алгебра — это раздел математики, который имеет дело с линейными уравнениями и их представлениями в векторных пространствах. В алгоритмической торговле линейная алгебра используется для моделирования финансовых рынков и прогнозирования будущих рыночных тенденций. Например, линейная регрессия является популярным методом, используемым для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Этот метод может быть использован для прогнозирования цен на акции, курсов иностранных валют или других финансовых инструментов.

Другим важным применением линейной алгебры в алгоритмической торговле является анализ главных компонент (PCA). PCA — это статистический метод, который уменьшает размерность набора данных путем нахождения основных компонентов, которые представляют собой линейные комбинации исходных переменных, объясняющих наибольшие различия в данных. В алгоритмической торговле PCA может использоваться для определения наиболее важных факторов, влияющих на цены финансовых инструментов. Уменьшая размерность данных, PCA позволяет трейдерам сосредоточиться на наиболее важных переменных и делать более точные прогнозы относительно будущих рыночных тенденций.

Теория вероятностей является важным инструментом в мире алгоритмической торговли. Он обеспечивает математическую основу для понимания риска и управления им, что является важнейшим аспектом любой торговой стратегии. В этой статье мы обсудим, как теория вероятностей используется в алгоритмической торговле и как она может помочь трейдерам принимать более обоснованные решения.

Алгоритмическая торговля предполагает использование компьютерных алгоритмов для совершения сделок на финансовых рынках. Эти алгоритмы предназначены для совершения сделок на основе заранее определенных правил и критериев, которые основаны на различных рыночных данных и других входных данных. Чтобы быть успешными, алгоритмические трейдеры должны понимать риск и управлять им, то есть вероятностью того, что сделка приведет к убытку.

Теория вероятностей предоставляет способ количественной оценки риска в алгоритмической торговле. Это позволяет трейдерам присваивать вероятности различным исходам и принимать решения, основанные на этих вероятностях. Например, трейдер может использовать теорию вероятностей для расчета вероятности того, что данная акция вырастет или упадет в цене за определенный период времени. Затем эта информация может быть использована для принятия обоснованных торговых решений, таких как покупка или продажа конкретной акции.

//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright ""
#property link      ""
#property version   "1.00"
//+------------------------------------------------------------------+
input double    Risk             =1;         //          //
input double    Exponenta        =1.3;
input double    TPproc           =0.2;
input int       Step             =5; 
input int       n                =100; 
input int       Magic            =2017; 
//+------------------------------------------------------------------+
string comment ="System";
int r, D;
datetime NewBar =0;
double NewLot;
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit(){
D=1;
if (Digits==5 || Digits==3)D=10;
return(INIT_SUCCEEDED);}
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason){}
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick(){
//+------------------------------------------------------------------+
double Lot=0;
Lot=NormalizeDouble(AccountBalance()/100*Risk/(MarketInfo(Symbol(),MODE_TICKVALUE)*100*D),2);
if (Lot<MarketInfo(Symbol(),MODE_MINLOT))Lot=MarketInfo(Symbol(),MODE_MINLOT);
//+------------------------------------------------------------------+
if(MarketInfo(Symbol(),MODE_LOTSTEP)==0.01) int dig =2;
if(MarketInfo(Symbol(),MODE_LOTSTEP)==0.10)     dig =1;
if(MarketInfo(Symbol(),MODE_LOTSTEP)==1.00)     dig =0;
//+------------------------------------------------------------------+
if(NewBar!= iTime(Symbol(),0,0) ) 
{NewBar = iTime(Symbol(),0,0) ;
//+------------------------------------------------------------------+
bool Sell=false; bool Buy=false;
if(Open[n+1]<Close[n+1] && Open[n]<Close[n]) {Buy=true;}
if(Open[n+1]>Close[n+1] && Open[n]>Close[n]) {Sell=true;}
//+------------------------------------------------------------------+
bool minus=false, plus=false;

if(LastProfit()<0)
{minus=true;}
if(LastProfit()>=0)
{plus=true;}
//+------------------------------------------------------------------+
if(plus || CountH(-1)==0)
{NewLot=Lot;}

if(minus && CountH(-1)>0)
{NewLot=NormalizeDouble(LastLot()*Exponenta, dig);}
//+------------------------------------------------------------------+
double P_Max=(AccountBalance()/100)*TPproc;

if(Count(OP_SELL)==0 && Sell && LastType()!=OP_SELL && (Profit(OP_BUY)>P_Max*Count(OP_BUY) || CountH(-1)==0))
  {r=OrderSend(Symbol(),OP_SELL,NewLot,Bid,10,0,0,comment,Magic,0,Red);
  CloseBuy();}
if(Count(OP_BUY)==0 && Buy && LastType()!=OP_BUY && (Profit(OP_SELL)>P_Max*Count(OP_SELL) || CountH(-1)==0))
  {r=OrderSend(Symbol(),OP_BUY,NewLot,Ask,10,0,0,comment,Magic,0,Green);
  CloseSell();}
//+------------------------------------------------------------------+
if(Count(OP_BUY)>0 && Ask+Step*D*Point<=BuyPric())
   {r=OrderSend(Symbol(),OP_BUY,NewLot,Ask,10,0,0,comment,Magic,0,Green);}  
if(Count(OP_SELL)>0 && Bid-Step*D*Point>=SellPric())
   {r=OrderSend(Symbol(),OP_SELL,NewLot,Bid,10,0,0,comment,Magic,0,Red);}
//+------------------------------------------------------------------+
}}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Считаем количество ордеров по типу                               | 
//+------------------------------------------------------------------+ 
int Count(int type)
{int count=0;
 for(int i=OrdersTotal()-1;i>=0;i--)
 if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
  {if(Symbol()==OrderSymbol() && Magic==OrderMagicNumber() && (type==-1 || OrderType()==type)) count++;}
   return(count);}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Функция закрытия ордеров                                         |
//+------------------------------------------------------------------+
void CloseBuy()
{double priceB;
for(int i=OrdersTotal()-1;i>=0;i--)
{if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
{if(Symbol()==OrderSymbol() && OrderType()==OP_BUY && Magic==OrderMagicNumber())
{priceB=NormalizeDouble(MarketInfo(OrderSymbol(),MODE_BID), Digits);
bool clos=OrderClose(OrderTicket(),OrderLots(),priceB,100,0);}}}
return;}
//+------------------------------------------------------------------+
void CloseSell()
{double priceS;
for(int i=OrdersTotal()-1;i>=0;i--)
{if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
{if(Symbol()==OrderSymbol() && OrderType()==OP_SELL && Magic==OrderMagicNumber())
{priceS=NormalizeDouble(MarketInfo(OrderSymbol(),MODE_ASK), Digits);
bool clos=OrderClose(OrderTicket(),OrderLots(),priceS,100,0);}}}
return;}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Определяем тип последнего ордера                                 | 
//+------------------------------------------------------------------+ 
int LastType()
{int type=-1;
datetime dt=0;
for(int i=OrdersTotal()-1;i>=0;i--)
 if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
  {if(Symbol()==OrderSymbol() && OrderMagicNumber()==Magic) 
   {if(OrderOpenTime()>dt)
   {dt=OrderOpenTime();
    type=OrderType();}}}
return(type);}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Определяем лот последнего ордера                                 | 
//+------------------------------------------------------------------+ 
double LastLot()
{int type=-1;
double lots;
datetime dt=0;
for(int i=OrdersTotal()-1;i>=0;i--)
 if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
  {if(Symbol()==OrderSymbol() && OrderMagicNumber()==Magic) 
   {if(OrderOpenTime()>dt)
   {dt=OrderOpenTime();
    type=OrderType();
    lots=OrderLots();}}}
return(lots);}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Определяем профит последнего ордера                                 | 
//+------------------------------------------------------------------+ 
double LastProfit()
{int type=-1;
double profit;
datetime dt=0;
for(int i=OrdersTotal()-1;i>=0;i--)
 if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_TRADES))
  {if(Symbol()==OrderSymbol() && OrderMagicNumber()==Magic) 
   {if(OrderOpenTime()>dt)
   {dt=OrderOpenTime();
    type=OrderType();
    profit=OrderProfit();}}}
return(profit);}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Определяем цену последнего ордера бай                            | 
//+------------------------------------------------------------------+ 
double BuyPric() {
   double oldorderopenprice;
   int oldticketnumber;
   double unused = 0;
   int ticketnumber = 0;
   for (int cnt = OrdersTotal() - 1; cnt >= 0; cnt--) {
      bool clos=OrderSelect(cnt, SELECT_BY_POS, MODE_TRADES);
      if (OrderSymbol() != Symbol() || OrderMagicNumber() != Magic) continue;
      if (OrderSymbol() == Symbol() && OrderMagicNumber() == Magic && OrderType() == OP_BUY) {
         oldticketnumber = OrderTicket();
         if (oldticketnumber > ticketnumber) {
            oldorderopenprice = OrderOpenPrice();
            unused = oldorderopenprice;
            ticketnumber = oldticketnumber;}}}
   return (oldorderopenprice);}
//+------------------------------------------------------------------+ 
//| Определяем цену последнего ордера селл                           | 
//+------------------------------------------------------------------+ 
double SellPric() {
   double oldorderopenprice;
   int oldticketnumber;
   double unused = 0;
   int ticketnumber = 0;
   for (int cnt = OrdersTotal() - 1; cnt >= 0; cnt--) {
      bool clos=OrderSelect(cnt, SELECT_BY_POS, MODE_TRADES);
      if (OrderSymbol() != Symbol() || OrderMagicNumber() != Magic) continue;
      if (OrderSymbol() == Symbol() && OrderMagicNumber() == Magic && OrderType() == OP_SELL) {
         oldticketnumber = OrderTicket();
         if (oldticketnumber > ticketnumber) {
            oldorderopenprice = OrderOpenPrice();
            unused = oldorderopenprice;
            ticketnumber = oldticketnumber;}}}
   return (oldorderopenprice);}
//+------------------------------------------------------------------+ 
int CountH(int type)
{int count=0;
 for(int i=OrdersHistoryTotal()-1;i>=0;i--)
 if(OrderSelect(i,SELECT_BY_POS,MODE_HISTORY))
  {if(Symbol()==OrderSymbol() && Magic==OrderMagicNumber() && (type==-1 || OrderType()==type)) count++;}
   return(count);}
//--------------------------------------------------------------------+
double Profit(int type) 
{double Profit = 0;
   for (int cnt = OrdersTotal() - 1; cnt >= 0; cnt--) {
      if(OrderSelect(cnt, SELECT_BY_POS, MODE_TRADES))
      {if (Symbol()==OrderSymbol() && OrderMagicNumber()==Magic && (OrderType() == type || type==-1)) Profit += OrderProfit()+OrderSwap()+OrderCommission();}}
       return (Profit);} 

Когда дело доходит до торговли, страна, в которой вы находитесь, может сильно повлиять на успех и доступные вам возможности. Некоторые страны имеют лучшую инфраструктуру, нормативные акты и доступ к рынкам по сравнению с другими. Вот некоторые из лучших стран для трейдеров, основанные на таких факторах, как размер рынка, стабильность рынка и государственная поддержка.

Соединенные Штаты: В США находится крупнейший фондовый рынок в мире, NYSE, а также несколько других крупных бирж. В стране также стабильная политическая и экономическая обстановка, что делает ее популярным местом для торговцев.

Соединенное Королевство: Лондонская фондовая биржа является одной из крупнейших в мире, и Великобритания имеет долгую историю финансового центра. В стране стабильный политический и экономический климат, и правительство оказывает поддержку финансовой индустрии.

Сингапур: Сингапур имеет высокоразвитый финансовый сектор и является одним из крупнейших торговых центров в Азии. В стране стабильный политический и экономический климат, и правительство оказывает поддержку финансовой индустрии.