Протестировал торговую системку на RUSSIAN GOVT BOND INDEX (RGBI is the real-time cap-weighted Russian government bond index calculated by MICEX as a clean price index. It comprises most liquid ruble bonds issued by Russian Ministry of finance. The RGBI data goes back to December, 31, 2002 (base value is 100). )


Результат порадовал.....


 
но все это на индексе… надо реализовывать либо на фьючах либо на активах (офз), НО есть проблема в адекватности данных (для системы необходимы корректные данные OHLC), а их нет. Есть два решения: 1) «Чистить» данные ручками 2) Переписывать систему. На это в данный момент нет времени и желания. Систему в данном виде можно использовать для среднесрочного входа/выхода в рублевые бонды вообще.
Собственно цель была:
— Показать, что торговые системы работают и на бондах.
— Система работает на разных классах активов.
ч.т.д.

Доказав себе однажды, что ни один из индикаторов по отдельности или в совокупности с другими работают неудовлетворительно (по тестам от 3-х лет и более) я пришел к простейшим методам Data Mining, которые показали очень хорошие результаты. Пришла пора капнуть глубже, тут как раз и аккуратненькая подборочка, для поверхностного ознакомления, нашлась. 

А вы используете в своей торговле подобные штуки?

Метод опорных векторов
 



Метод опорных векторов был разработан Владимиром Вапником в 1995 году [86] и впервые применен к задаче классификации текстов Йоахимсом (Joachims) в 1998 году в работе. В своем первоначальном виде алгоритм решал задачу различения объектов двух классов. Метод приобрел огромную популярность благодаря своей высокой эффективности. Многие исследователи использовали его в своих работах, посвященных классификации текстов. Подход, предложенный Вапником для определения того, к какому из двух заранее определенных классов должен принадлежать анализируемый образец, основан на принципе структурной минимизации риска. Вероятность ошибки при классификации оценивается, как непрерывная убывающая функция, от расстояния между вектором и разделяющей плоскостью. Она равна 0,5 в нуле и стремится к 0 на бесконечности.




( Читать дальше )

 
 
Ну что, мои замечательные бесснежные каникулы закончились :), пора продолжать разговор о посредниках на американских фьючерсных рынках. Тема сегодня живенькая- об управляющих и так называемых «пул-операторах», рассмотрим, как они регулируются здесь, в США, и что нужно сделать российскому управляющему, чтобы иметь законный доступ для трейдинга на клиентских счетах в Америке.
 


( Читать дальше )

Посредники на фьючерсных рынках США

Посредники в данном случае- связующее звено между вами, трейдером, и выбранной вами биржевой площадкой.

Посредники-брокеры:


( Читать дальше )

Реально, не смогу уместить эту тему даже в две главы, так что избежать «многобукаф» не удастся. Цель данной саги- элементарный ликбез по товарным фьючерсным рынкам в Америке, попытка восполнить пробелы образования, полученного из непроверенных источников и по схеме «мне тут сказали»...

Вся информация по данной теме- из материалов брокерского экзамена Series 3, а так же официальных вебсайтов CFTC и NFA. Все предельно объективно. 

 
Сразу хочу предупредить, что любое использование данной информации должно сопровождаться сноской на данный блог. 
Начнем?
 
Кто регулирует товарные фьючерсные и опционные рынки?
 

( Читать дальше )

Сравнительным анализом ES и RI интересуется в настоящий момент чуть ли не каждый второй новый контакт, появляющийся в моем скайпе, поэтому, думаю, можно вынести эту занятную тему наружу и поразмышлять вместе.

Привожу ниже свой частичный анализ, и сразу предупреждаю — если Вы считаете, что торговля на плече — ужасное, непростительное зло, не читайте. Вся фьючерсная торговля изначально и безвариантно производится под залог (целиком контракты просто не покупаются в принципе), и поэтому противников самой идеи левереджа ждут великие дела в других областях трейдинга :) Дополнительное замечание- в сравнении участвует одна математика. Погрешности бирж, брокеров, законов остаются на время за кулисами. И еще. Основной вывод, с моей точки зрения: нельзя грубо переносить ММ, который используется на Российском рынке, на Америку, соотношения совершенно другие, стратегия должна перекраиваться с точки зрения кардинально иного- более мощного-внутридневного  левереджа и повышенного риска.

( Читать дальше )

Мне переслали текстом из интернета, но источников по поиску много.
Очень занимательно.

«Каждый год профессор HBS Макс Базерман продает студентам MBA двадцатидолларовую купюру намного выше номинала. Его рекорд – продажа 20 USD за 204 USD. А делает он это следующим образом.
Он показывает купюру всему классу и сообщает, что отдаст 20 USD человеку, который даст за нее больше всего денег. Правда, есть небольшое условие. Человек, который был сразу за победителем, должен будет отдать профессору ту сумму, которую он был  готов отдать за 20 USD.
Чтобы было понятно – допустим, два самых высоких бида были 15 USD и 16 USD. Победитель получает 20 USD в обмен на 16 USD, а второй человек должен будет отдать профессору 15 USD. Таковы условия.
Торги начинаются с одного доллара и быстро достигают 12-16 USD. В этот момент большинство студентов выпадают из аукциона, и остаются только два человека с самыми высокими предложениями. Медленно, но уверенно аукцион подходит к цифре 20 USD.


( Читать дальше )

Можно ли двигать рынок? Можно ли делать деньги, двигая рынок? Нужно ли получать разрешение на маркетмейкерство? Итак: небольшой эксперимент.
 
Имеем: 1000 долларов, небольшой свободный рынок и биржу с двойным аукционом. В качестве объекта нашего Эксперимента возьмем баннерные показы какой-нибудь баннерной сети.
Подготовка: Найдем биржу, где эти баннеры торгуются.Подсчитаем сумму всех выставленных заявок на покупку и продажу. Выберем ту сеть, где капитализация всех заявок лежит в пределах от 300 до 800 долларов. Зарегистрируемся в баннерной сети и покрутим месяц её баннеры. (Нужен свой сайт) Купим баннеров на 200 долларов на бирже (около 5 млн баннеров по цене 4 цента за тысячу)
 
Эксперимент:
К качестве начальной цены возьмем среднее от текущей максимальной покупки и минимальной продажи
Установим цену покупки как (наша_цена — 1 процент)
Установим цену продажи как (наша_цена + 1 процент)
Скупаем все баннеры, которые ниже нашей цены покупки
Продаем всем заявкам, которые выше нашей цены продажи
Все время держим заявки с нашей ценой покупки/продажи
Раз в день кидаем монетку. Если орел — повышаем цену на 1 процент, если решка — снижаем цену на 1 процент.



( Читать дальше )

Мартингал — это последовательность чисел (процесс) у которого матожидание следующего значения при условии знания всех предыдущих значений ряда равно последнему значению. Наиболее популярные мартингалы в финансовой математике — ARCH,GARCH, EGARCH. Самым простым мартингалом является броуновское (экономическое) случайное блуждание. Предполагается, что все биржевые цены являются мартингалами. Случайные приращения в мартингале зависимы в том смысле, что зависимы стандартные отклонения приращений цен. Если ряд цен является мартингалом, то теханализ (предсказывание будущего на основе истории цен) бессилен и не может дать прибыльную стратегию. Более точное математическое определение мартингала требует введения вероятностного пространства и фильтрации. Я не буду здесь его приводить, так как хочется объяснить простыми словами. Мартингалы тесно связаны с понятием эффективного рынка. Из мартингальности цен следует слабая эффективность. Однако средняя и сильная эффективность из слабой мартингальности не следует и есть надежда на существование прибыльной стратегии с помощью дополнительной информации (не содержащейся в истории цен).

( Читать дальше )