продолжим «научные изыскания» на безвозмездной основе (т.е. даром)...
пока Сбер как-то странно себя ведет на рынке...

в месяце складываем приращения… далее смотрим кто победил  — лонг или шорт...



в феврале, марте от Сбера лучше держаться на очченно большом расстоянии....
с сентября по декабрь можно славно поохотиться...
в апреле страшный лонг после чудовищного шорта в феврале, марте...


объяснить июль не в состоянии… какой-то странный всплеск (версия — инопланетяне вкладываются)...

( Читать дальше )

Индикатор средней на разных TF(15/60/D) одной длины
То есть у нас есть 15-минутный график и на нем отображаем среднюю с периодом 200 на 15 минутках, период 200 на часах и период 200 на днях, все на одном графике.
Кстати, если построить на 15 минутке среднюю 200, то она почти будет совпадать со средней 50 на часах того же графика
Индикатор позволяет сократить количество окон с разными таймфреймами



( Читать дальше )

пока сбер валят, но не очченно сильно… самое время немного потрандеть...

совершенно правильную весчь говорит Михаил, но как, всегда, немного не согласный с ним.....
возьмем Сбер… самое самое большое падение за историю Сбера с 2005 года  было 24.02.2022 ...
когда Сбер навернулся по приращениям в размере закрытия в объеме -36,6%...
т.е. 22.02.2022 было по закрытию 208,53, а 24.02.2022 стало 132,18...(жуть!!!)...   

волатильность достигла фантастических 109%… АГ говорит, что если Мамба волатинет больше чем на  4,1% то энто у Них считается кризисной обстановкой… а тута целых 109%...(мама дорогая!!!)....

т.е. с помощью  исторической статистики мы (т.е. — я) установили размер стопа при позиции в свободном полете....

потеря более почти трети депозита на тот момент требовало по таблице рисков при дальнейших действиях   порядка   60% увеличения депозита, чтобы прийти к точке начала падения… не смертельно, но очченно чувствительно....

далее встает вопрос нормального уровня постановки стопа — чтобы лишнего с дуру  не отдать в рынок, но и не потерять лишнего во время большого Шухера…

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Навеяно постом уважаемого MoonMan
smart-lab.ru/blog/963682.php

Скажу сразу — дискуссию не читал, но сам вопрос действительно предельно актуален.

Поэтому напишу только свое личное мнение — возможно, кому-то оно будет полезно.

Начнем с 2-х простых аксиом:
1. Обсуждаем только депо от $1 mio (для маленьких депо все проще)
2. Обсуждаем только рынки с нормальной ликвидностью (фьючерсы MOEX не предлагать)

Что конкретно я испытал и познал на своем пути.

1. Найти стабильно работающие модели (стационарные, без подстройки параметров) — это достаточно простая задача. В т.ч. для всех рынков. К сожалению, средняя прибыль на сделку для таких моделей мала и легко убивается комиссией и проскальзыванием.
2. Комиссии и проскальзывания легко борятся использованием лимитных ордеров. К сожалению, ворох проблем при этом увеличивается
2.1. Задача оптимизации лимитной эквити становится сложнее на порядки
2.2. Требования к ликвидности значительно вырастают. Если Вы думаете, что можно поставить лимитный ордер рядом с текущей ценой, и полностью залить его (без проблем с полным исполнением) на сумму хотя бы $1-2 mio, вангую — вы ошибаетесь

( Читать дальше )

Добрый день, коллеги!

Навеяно постом уважаемого wistopus
smart-lab.ru/blog/963629.php

Вставлю и я свои 4 копейки, дабы все не утонуло в непрофильных комментариях.

Если вкратце — все обстоит не вполне так, как считает уважаемый wistopus

1. Задача предсказания будущего приращения цены по предыдущим приращениям (с размером и знаком, конечно) методом построения линейного прогноза, оптимального в смысле МНК, решается тривиально. Ну т.е. не так уж и тривиально, но это стандартная задача, хорошо известная как специалистам по ТВиМС, так и всем лицам, прослушавшим начальный курс эконометрики. Вкратце — это просто решение конкретной СЛАУ. Однако, применительно к приращениям цен рыночного актива, мы получаем не только бочку меда, но и ложку г@вна.

МЕД: Оптимальный линейный прогноз по МНК стабилен. Это означает, что полученный на длинном окне обучения (скажем, 500000+ баров) прогноз будет замечательно работать в будущем и не развалится. Чем длиннее окно, тем стабильнее коэффициенты прогноза, т.е. имеет место определенная форма сходимости к оптимальным коэффициентам. Разумеется, для каждого актива коэффициенты свои.

( Читать дальше )

(ниже рассматриваются дневки Сбера) 

в трейдинге, как известно, авторитетов нет… вот тута АГ пишет, что «нужно предсказание размера будущего приращения цен»  для чтобы на дистанции получилося сумма положительных вероятностных ожиданий...

мысля в отношении что нужно предсказания не вызывает никакого сопротивления с моей стороны, но есть суровая реальность нашенской теперешней жизни....

с моей точки зрения, совершенно не возможно предсказать будущее приращение.....   будет плюс толи будет минус...

в предыдущем  своем топике показал, что в сбере после положительного приращения вероятность выпадения следующего положительного равна 50%… т.е. энто капец… любому предсказанию, ибо идет гадание на ромашке..

что касается размера — то энто просто фантастика на уровне Герберта Уэллса...

но не все так просто...

в своей бессмертной работе Сергей Сергаев    «Чем биржевой график отличается  от рандомного» показал, как идет распад волатильности…

( Читать дальше )

Привет.

О теме поста
Мне задали вопрос в личной переписке, как я пришёл к тому, к чему пришёл.
Я ответил, а потом подумал, что это может быть интересно тем, кто начинает, как когда-то начинал я.
Да и сравнить с собой всегда интересно.
В этом мире нет ничего абсолютного, вот и получается, что единственный способ оценки своего состояния — сравнивать с бенчмарками.
Да только вот психологи говорят, что если вы себя и хотите сравнить, то сравнивать нужно только с собой самим, в прошлом.
В этом смысле я на недосягаемой высоте :)
И вам так рекомендую делать. И изучать новое и опыт других. Узнавать о новых возможностях, о которых вы, возможно, и не подозревали. Помните это — а что, так можно было? :)
Не потому, что это защитит вас от ошибок — я в это не верю, а потому, что это даст больше вариантов выбора — в каком направлении идти и куда развиваться дальше.



Итак, мой путь

1. Сначала я придумывал свои индикаторы и писал код, чтобы торговать по ним, подстраивая параметры полным перебором.
2. Потом я обнаружил, что если у меня будет 3-4 индикатора, то сплошной перебор всех параметров и эмуляция торговли с каждой комбинацией займёт несколько лет машинного времени. Несколько лет только лишь на исследования!!!

( Читать дальше )

пока сбер топчется на месте и киты плещутся где-то в других морях(инструментах).... 

сбер дневки с 2005 году по сегодняшний день....
 рассмотрим два варианта работы
— по плюсовым приращениям  и
— по скользяшке приращений

сумма на все времена одна...

если входить по окончанию плюсового дня,  то по сути вопроса… вероятность, что следующее приращение дня будет с плюсом равна 50,%...
вероятность увеличения капитала за все времена 54,1%, прибыль 8,1% (все в идеале)
но минус комса бирже… и минус комса брокеру....
сливаем по — немногу....  но очень уверенно сливаем..


если входить по скользяшке по закрытию первого дня выше скользяшки то… вероятность, что следующее приращение дня будет с плюсом равна 59,3% (ну энто же совсем другое дело)...
вероятность увеличения капитала за все времена 66,0%, прибыль 32,1% (все в идеале)
но минус комса бирже… и минус комса брокеру… минус налоги…
где-то остается 28% (может быть и еще меньше точно считать не хочется)

короче говоря, статистическая вероятность говорит, что на круг в идеале при спокойной игре можно взять в год 30% денег по среднему… и больше не взять…

( Читать дальше )

Привет! Новая интересная тема в ночь, как я люблю, а так же ликбез для тех, кто хочет достичь больше большинства (и стать успешным меньшинством), и стремится к новым свершениям.

Размышляя и говоря о самообучающихся торговых системах, невозможно пройти мимо Machine Learning / Deep Learning (ML / DL), и это — пост, который посвящён этой теме.



О технологиях ИИ и областях их применения в алготрейдинге
Я бы разделил применение ML в трейдинге на три части:

1. Классический ML, который представлен, например, библиотекой scikit-learn. Она позволяет обрабатывать данные статистически, а так же предоставляет простые модели классификации, кластеризации и регрессии. Функций этой библиотеки достаточно, чтобы несколькими строчками кода выявить наличие или отсутствие зависимостей/корреляций в данных, разбить данные на кластера и выполнить другие типовые задачи, в том числе, препроцессинг данных (предварительную обработку) — стандартизацию, нормализацию, очистку и т.п. Кроме того, её можно использовать для уменьшения размерности, что может пригодиться, например, для выявления значимых метрик торговых стратегий для дальнейшей фильтрации и отбора по существенным. И это только одна библиотека, а их теперь существует множество.

( Читать дальше )