Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.

Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы

( Читать дальше )

Профессиональные управляющие используют как правило, два вида анализа. 
Фундаментальный и технический. Произведя оценку ситуации, далее, разрабатывается план действий.

Сегодня статья о тех анализе. 

В тех.анализе существуют основные тригеры и повторяющиеся ценовые  фигуры.

Наиболее популярные из них в этой статье.







( Читать дальше )

( Читать дальше )

Держим высоколиквидные ETF с капитализацией в млдр. долларов по принципу моментум инвестирования. Моментум — фактор импульса: покупаем то что растет и избавляемся от того что падает. Исследования показывают, что портфели построенные по такому принципу обгоняют рынок в долгосрочной перспективе. Во время неблагоприятных периодов стратегия уходит в защитный актив — гос. облигации США. Сделки совершаются всего лишь один раз в месяц, только покупки без плеча.

Если вы еще не в курсе про фактор моментума читайте часть 1 и часть 2, там были некоторые вопросы — неточности, но в этой части 3 они уже все учтены.

Итак небольшой апдейт по стратегии, с недавнего времени проект Quantopian к сожалению закрылся и возможность тестировать на качественных минутных данных с развернутой статистикой пропала,  поэтому пришлось оперативно перебрасывать стратегию в платформу QuanConnect. В Quantopian была лучшая детальная статистика, лучший интерфейс для бэктестов (на основе zipline), но сейчас остался только QuantConnect.  

( Читать дальше )

Стратегия торгует волатильность — не направление. Направление цены не важно!

Сразу скажу — палить буду только часть грааля. Хотя и самую важную в этой стратегии.

Почему не боюсь запалить грааль, и зачем его специально палю:
— Необходимы специалисты, имеющие способность к главному прогнозу в данной стратегии (прогноз волатильности)
— Дополнительная масса денег, торгуемая по данной стратегии, только повысит доходность стратегии
— И убеждён, одна голова хорошо — много лучше

ГЛАВНЫЙ ПРОГНОЗ в стратегии:
— Насколько минимально/максимально пройдет цена актива внутри дня

Ниже будут даны бэктесты стратегии при правильных прогнозах (с 18.09.2020 по 13.11.2020 фьючерсы). Бэктесты соответствуют действительности (сверено с реальными торгами на ВТБ). Бэктесты проводились и на других периодах и других инструментах. Не зависит от инструмента, в каждом инструменте есть пороговые значения ухода цены.

( Читать дальше )

Шг

Приветствую.

Не станем углубляться в философию оптимизации своего алгоритма, и для чего нужен бектест. Могу сказать свое мнение — оптимизировать можно, но только делайте это правильно. В своей практике, бектестинг для меня играет крайне малую роль при создании алгоритма. Но все же некие аспекты и зависимости можно выделить.
Для начала хотелось бы показать как вообще это выглядет все в рамках TSLab.
Два примера — на первом рисунке дефолтно созданный алгоритм под простые индикаторы, RSI 20 поверх SMA20. Купили когда индикатор близок к 100, продали когда близок к нулю. Никаких фильтров и усложнений (так нужно для данного поста). Так же для примера показана таблица результатов под 400проходов. От 5 до 100 с шагом 5 для каждого индикатора. (тоже лишь для примера). В ней можно усмотреть что количество отрицательных результатов — довольно маленькое. (удачный пример, не более)

( Читать дальше )

Цель стратегии получать рыночно-нейтральный пассивный рублёвый доход выше высокодоходных облигаций. При этом ликвидность средств в стратегии теряется чуть более чем полностью (но точно лучше чем в недвижимости) и нужно нажимать периодически кнопки и заходить в брокерское приложение.
 
Естественно возможно такое уже давным давно придумали и вообще это не работает.

Основа стратегии — взаимосвязь между курсом рубля/доллара и акциями Сбербанка (но вообще подошли бы любые два актива которые на дистанции склонны к росту и при этом часто двигаются противоположно), когда одно вверх как правило другое вниз, при этом лучше всего когда и то и другое вверх, либо всё стоит примерно на месте. Угроза для стратегии: акции Сбербанка вниз + укрепление рубля, т.е. возможный сценарий разрушения стратегии и потери денег (но тоже необязательно всегда можно закинуть доп. деньги под ГО, плюс макс. потери всё равно ограничены но должником остаться можно): банкротство Сбербанка + обесценивание доллара до 0 рублей за 1 доллар = макс. потери.

( Читать дальше )

Пост из разряда мыслей вслух в расчете кто-то из более опытных и более умных коллег поделится толковым суждением.

Наверное почти никто не откажется от системы без параметров, которая идеально или хотя бы приемлемо торгует любой инструмент. Мне кажется, что такая система ровно одна и она невозможна либо никому недоступна — заглядывание в будущее. Иным способом получить безпараметрическую и не нуждающуюся в оптимизации систему нереально.

Поэтому все разговоры о том, что система должна быть без параметров или что кто-то продает такую систему или просто нашел, лишенными практического смысла. Потому что такие системы, если они и работают, то они разные для разных инструментов, а значит в чистом виде безпараметрическими не являются. Значит там разные модели в основе, а значит оптимизации проводилась или требуется, но в каком-то скрытом или неосознаваемом виде.

Значит у нас есть какая-то модель, раз есть модель и есть разрыв между ней и реальным рынком, то надо как-то притянуть за уши эту модель к реальному рынку — калибровки. Технически это всегда (поправьте, если я ошибаюсь) решение задачи оптимизации. И тут возникает всем известная проблема — переподгонка или оверфит. Калибруем модель, а получаем оверфит. Обидно. Ведь бывают и хорошие модели.

( Читать дальше )

Все очень просто:
Покупай дешево = продавай путы
Продавай дорого = продавай коллы. 

Всем удачной торговли. Можете начинать выбирать яхту)😉