Избранное трейдера Nikolay G.
Привет, сегодня вместо традиционного бэктеста разберем площадки, где можно подсмотреть идеи для торговых стратегий. Навеяно постом Eugene Logunov о литературе для алго-трейдера https://smart-lab.ru/blog/627444.php Теперь у нас есть методики, но где взять идеи? :)
Наши предыдущие бэктесты хоть и адаптированы под Россию и имеют отличия в реализации – все равно основываются на ранее выявленных закономерностях в США/Европе. Сразу скажу, что речь пойдет об исследованиях в открытом доступе. Если на работе/в университете есть доступ к EBSCO или Science Direct, то вы и сами знаете, где все посмотреть.
Зачем вообще читать академические ресерчи, если фонд LTCM показал, что кол-во цитирований и премий спорно соотносится с успехом на рынке?
Хорошие ресерчи дают базовые идеи о том, что и почему работало в прошлом, на каких стадиях и почему перестало. Да, в них есть реализация или дизайн исполнения, но обычно он сырой и его всегда можно поменять, сохранив базовую идею. В отличие от дискуссий в рунете, очень сложно опубликовать что-то без пруфов, а проверка устойчивости не ограничивается t-статистикой > 3. Сам текст хорошо структурирован, методика либо объясняется полностью, либо ссылается на такой текст. Авторы в основном исследователи, которые выполняя свою работу попутно дают подсказки практикам. Но встречаются и практики, например, аналитики хедж фонда AQR сейчас главные поставщики контента по факторным стратегиям или ученые Dimson и Ibbotson, которые параллельно пишут исследования для инвестиционных банков. Если желание почитать что-то заумное осталось, то сформулируйте идею/биржевую аномалию, которую хотите проверить (например, покупка акций с наибольшими дивидендами) и возвращайтесь к этому тексту.

-------------------------------------------------------------------------------------------------------
--- Функция получения результатов свечей в .CSV в виде:
--- <Инструмент> <Дата> <Время> <Цена_Open> <Цена_High> <Цена_Low> <Цена_Close> <Объем>
--- BRN0 1 20200605 200100 42.15 42.16 42.1 42.1 2150
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
is_run=true
-- Параметры
tInstr="BRN0" --код инструмента/бумаги
classcode="SPBFUT" --код класса инструмента/бумаги, если нужен фондовый рынок - вводить TQBR вместо SPBFUT
iNterval=INTERVAL_M1 --таймфрейм
-- доступные таймфреймы указаны в справке Quik (qlua.chm в папке с quik) по поиску CreateDataSource
-- пример INTERVAL_H1
corrTime=3 --Время МСК. C сервера время приходит без корректировки.
pFile="w:\\temp" --путь, где будет создаваться файл
cBars=10 --сколько свечей надо вывести
--настройка параметров
function OnInit()
out_file=io.open(pFile .."\\"..tostring(tInstr)..".csv","w")
is_run=(out_file~=nil)
ds=CreateDataSource(classcode, tInstr, iNterval ) --создаем источник данных
ds:SetUpdateCallback(NewChartData) --обновление последних данных
end
function strText(int)
local m=tostring(int)
local mLen=string.len(int)
if mLen==1 then
Output="0" .. tostring(m)
else Output=m
end
return Output
end
function main()
while is_run do
local Size=ds:Size() --Получение количества всех свечей в источнике данных
if cBars>Size then
cBars=Size-1
end
for i=Size-cBars, Size, 1 do
local O=ds:O(i) -- Значение цена открытия свечи
local H=ds:H(i) -- Значение High для свечи
local L=ds:L(i) -- Значение Low для свечи
local C=ds:C(i) -- Значение Close для свечи
local V=ds:V(i) -- Значение Volume для свечи
local T=ds:T(i) -- Значение Time для свечи
sTime=os.time(T)
datetime=os.date("!*t",sTime)
--вывод в файл
out_file:write(tInstr..";"..tostring(iNterval)..";"..tostring(datetime.year)..tostring(strText(datetime.month))..tostring(strText(datetime.day))..";"..tostring(strText(datetime.hour + corrTime))..tostring(strText(datetime.min))..tostring(strText(datetime.sec))..";"..tostring(O)..";"..tostring(H)..";"..tostring(L)..";"..tostring©..";"..tostring(V).."\n")
out_file:flush() --запись данных
end
out_file:close()
sleep(1000) -- приостановка на 1 секунду
out_file=io.open(pFile .."\\"..tostring(tInstr)..".csv","w")
end
end
Неделю назад я захотел узнать, насколько прибыльны IPO-инвестиции. Я загрузил информацию 1300 компаний в excel-файл, придумал инвестиционную стратегию и прогнал ее на исторических данных. Сначала я получил 5,45% доходности на сделку. Потом добавил фильтры и улучшил результат вдвое. В итоге получилось целое исследование, этапы которого я пошагово раскрываю в статье.

Дисклеймер: материал основан на исторических данных и не является руководством к действию. История может повториться, а может и не повториться. Или может повториться, но немного иначе. Всегда учитывайте эти моменты и тщательно взвешивайте принимаемые решения.
Оглавление
Шаг №1. Собираем данные
Шаг №2. Обрабатываем данные
Шаг №3. Смотрим общую картину
Шаг №4. Строим базовую стратегию
Шаг №5. Ставим take profit и фильтруем IPO по андеррайтерам
Шаг №6. Фильтруем IPO по размеру предложения
Шаг №7. Фильтруем IPO по секторам
Шаг №8. Комбинируем результаты
Шаг №9. Делаем выводы
Постскриптум
Постскриптум-постскриптум
