Для примера тестирования возьмём простую стратегию, описанную несколько лет назад Юрием Иванычем в его живом журнале (http://jc-trader.livejournal.com/tag/%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B6%D0%B5%D1%80).
В основе системы — Боллинджер со следующими параметрами: SMA 70, 2 стандартных девиации. Рабочий таймфрейм — часовики.
Условия для открытия/закрытия позиций:
Лонг. Если свеча закрывается выше верхней границы Боллинджера, на открытии следующей свечи открывается лонг. Если свеча закрывается ниже скользящей средней, на открытии следующей свечи лонг закрывается.
Шорт. Если свеча закрывается ниже нижней границы Боллинджера, на открытии следующей свечи открывается шорт. Если свеча закрывается выше скользящей средней, на открытии следующей свечи шорт закрывается.
Позиция открывается на весь депозит. Полное реинвестирование.

( Читать дальше )

Многие из вас задаются вопросом, а какое кол-во пар можно торговать на российском рынке, ведь ликвидных фьючерсов всего 11 штук.

Ответ прост, из 11 наиболее ликвидных фьючерсов (gaz,lkoh,rosn,sngr,gmk,sbrf,sbpr,vtb,si,rts,br) на российском рынке можно построить 55 разных пар. 

 

Конечно не все из этих пар будут приносить стабильный доход, но если применить фильтрацию и отобрать лучшие пары по показателям то торговать можно 10-20 разных торговых пар.

А теперь давайте предположим какое кол-во разных стратегий можно построить выбрав 10-20 пар с хорошей доходностью, перебирая такие параметры как шаг котирования, динамическая нулевая линия и шаг выхода, мы можем построить более 500 разных стратегий, сделки по которым пересекаться на будут. 

Если кому необходим файл со спредами который был построен на основании 55 пар, вы можете писать в личку. 

или самостоятельно можете скачать с сайта http://www.saturn-capital.info/#!about1/c1od 

Пролог.

В результате долгих поисков и исследований алгоритмов, мне не удалось найти что-либо стоящее в торговле интрадей из простых систем. Импульсные стратегии работали короткое время, MeanReversion практически не работали никогда. Исследования с использованием однородных фильтров (скользящих средних), коэффициентами бета, средними регрессиий, были очень продолжительными. Они также затронули область многоуровневого маркет-мейкинга, в котором основной вопрос сводился к правильному определению нулевого уровня. До этого применялись достаточно успешно трендовые торговые системы (на длительных интервалах), и парный трейдинг. Основная черта всех торговых стратегий, жёстко алгоритмизированных, состоит в том что рано или поздно они перестают работать. Надо этот факт учитывать в применении торговых систем. С этой точки зрения считаю очень полезной статью которая даёт обоснованный алгоритм оценки работоспособности системы (ссылка на статью www.quantalgos.ru/?p=567). Кроме этого, необходимо обязательно диверсифицировать системы по параметрам, и по «движку». Преимущественно методы диверсификации необходимо применять в парном и баскет трейдинге. Часто бытует мнение, что парная торговля это граальные системы. Но разочаровывающий опыт показывает, что только широкая диверсификация и большой капитал способны парную торговлю сделать прибыльной в долговременной перспективе. Тем не менее поиски более эффективной торговли продолжаются. Ниже я приведу результаты исследований стратегии маркет-мейкинга, благожелательно опубликованной автором сайта http://www.quantalgos.ru   (начало www.quantalgos.ru/?p=51  smart-lab.ru/blog/244854.php).

( Читать дальше )

Добрый день. Решил начать цикл статей на модную нынче тему Quantitative trading / data minig / machine learning. Сегодняшняя тема будет посвящена построении модели линейной регрессии цен закрытия акций GAZP и LKOH.

Линейная регрессия представляет из себя метод регрессионного анализа, если обратиться к статье на вики, то определение регрессионного анализа звучит таким образом:
Регрессио́нный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных  на зависимую переменную 

( Читать дальше )

Добрый день дорогие читатели. Продолжаем сканировать киберпространство в поисках граалей.
Ок, скажу честно, сегодня опять их нет, почему? Ну так потому что это вообще вещь редкая, и возможно спустя несколько лет исследований вы что-то найдёте. А может и нет. Я не верю что кто-то может зарабатывать стабильно в первые года торговли, разве что отдельному индивидууму может просто везти долгое время. Но шанс зарабатывать есть, и секретов в этом особо нет, в моём блоге потихоньку рассказывается как.

Итак, 46 чужих роботов на TSLAB API. Год выпуска 2010. Роботы сделаны в основном на общедоступных стратах, с форумов по метаку и велзу.
Позже приатачу файл, взято отсюда
forum.tslab.ru/ubb/ubbthreads.php?ubb=showflat&Number=15003#Post15003
В архиве есть краткое описание автора по каждому роботу. Все параметры можно оптимизировать в тслаб.
Сами роботы выложены на с# и можно изучать код и редактировать, к тслаб за пару секунд подрубаются (Кубик Служебные элементы.Внешний скрипт, там выбираете путь к файлу, кубик подсоединяете к инструменту, профит)

( Читать дальше )

Итак, после нескольких дней экспериментов с cAlgo (среда разработки алгоритмов для cTrader на C#), удалось таки добиться устойчивого экспоненциального роста эквити на паре евро/доллар. Алгоритм адаптивный, как видно на скриншотах, имеет минимум параметров, в основе своей имеет два фундаментальных свойства рынка 1) волновая структура движений (без учета изменений по времени) — на существующие движения рынка накладывается волновая функция с заданой амплитудой колебаний, далее следует незначительная просадка пока алгоритм подстраивается под рынок и находит оптимальные точки резонанса, после чего какое то время удерживает это состояние до момента пока снова не происходит раскалибровка и т.д. 2) в результате первого эффекта возникает существенное вероятностное отклонение тех или иных последовательностей событий, что также нещадно эксплуатируется с целью максимизации выгоды)) Множители постоянно меняются в зависимости от степени синхронизации волновой функции с рынком, тем самым уменьшая потери на участках где алгоритм не эффективен и увеличивая прибыль там где эффект максимален. Также учитывается изменение объема открытия позиций в зависимости от роста депозита для формирования геометрической прогрессии доходности. Как видно на скриншотах, с ограниченными аппетитами алгоритм показывает боле миллиона процентов прибыли менее чем за одну неделю, что является безусловным рекордом для торговых роботов. Все скриншоты подлинные. Те кто сомневаются, могут кинуть мне свою демо учетку для cTrader, сделаю на ней любую циферку по вашему желанию)))

( Читать дальше )

Линейная регрессия часто используется для вычисления пропорции хеджирования в парном трейдинге. В идеальной ситуации коэффициенты этой регрессии — наклон линии регрессии и свободный член (пересечение) остаются всегда постоянными. Однако в реальности все, конечно, не так радужно, и значения этих параметров постоянно меняются во времени. Как правильно вычислять коэффициенты регрессии, чтобы избежать подгонки к текущей ситуации, рассматривается в статье "Online Linear Regression using a Kalman Filter". Для этой цели в данной публикации используется фильтр Калмана. 

Для тестирования берутся исторические цены закрытия двух биржевых фондов ETF — австралийского EWA и канадского EWC с 2010 по 2014 год. Динамика цен этих фондов показывает взаимосвязь, что продемонстрировано на  диаграмме рассеивания в заглавии поста. Однако по этому же графику видно, что эту взаимосвязь невозможно описать с помощью линейной регрессии с постоянными коэффициентами. 

( Читать дальше )

В биржевой торговле существует ряд алгоритмов, которые можно отнести к маркетмейкерским. Как правило, это означает выставление лимитных ордеров по обе стороны стакана, то есть как на покупку, так и на продажу, и целью такого алгоритма является получение прибыли от спреда - разницы между этими лимитными ордерами. Простейшая стратегия подобного рода — постановка ордеров одновременно на лучший бид и лучший аск — будет убыточной из-за действия следующих факторов:

1. Вероятность взятия ордера на стороне, противоположной движению цены в большинстве случаев выше, чем на стороне по направлению движения. То есть, если цена актива растет, то чаще будут исполняться ордера, выставленные на продажу, а ордера на покупку, соответственно — реже, в результате возникает убыточная позиция. В англоязычной литературе этот эффект называется

( Читать дальше )

Выпадает синий экран при запуске квика )

 

Не знаю короче что за фигня ) Уже всё перпробовал ) Комп работает норм, но квик не работает ) Квик сбера, соединение через ФПСУ клиент.
Я уже всё удалил и квик и клиент, скачал заново с сайта сбера. Сам ФПСУ соединяется норм, но когда открываеш квик и он начинает получать данные, выпадает синий экран ) Я уже в поддержку квика написал, говорят это ошибка ФПСУ клиента, он является продуктом фирмы АМИКОН ) Короче я уй знает что делать ))) Позвоню брокеру, но если разрабы не знают в чом причина, то не знаю )) По данной ошибке в нете ничего конкретного не нашёл )

P.S.: проблема решена ) Скачал драйвер с сайта амикон для хуавэй 3G модема, работает как часы, всем спасибо и спасибо тех.поддержке брокера, который ответил не глядя за дну секунду ) вот где спецы )

Друзья, товарищи — алготрейдеры. Подскажите, где черпать информацию для новых алго-идей? Книги, журналы, сайты, блоги. Русско-Англо-язычные — не важно. Интересует ВСЁ! Жажда познаний колоссальная!) Заранее Благодарствую откликнувшимся!))