Избранное трейдера Watcher
MetaTrader 5 позволяет разрабатывать и тестировать роботов, торгующих одновременно на нескольких инструментах.
Встроенный в платформу тестер стратегий автоматически скачивает с торгового сервера брокера тиковую историю и учитывает спецификацию контрактов — разработчику ничего не нужно делать руками.
Это позволяет легко и максимально достоверно воспроизводить все условия торгового окружения — вплоть до миллисекундных интервалов между поступлениями тиков на разных символах.
Сейчас мы покажем, как провести разработку и тестирование спредовой стратегии на двух фьючерсах Московской биржи.
На Московской бирже торгуются фьючерсы вида Si-M.Y и RTS-M.Y, которые достаточно тесно между собой связаны. Здесь M.Y обозначают дату истечения контракта:
Si — это фьючерсный контракт на курс доллар США/российский рубль, RTS — фьючерсный контракт на Индекс РТС, выраженный в долларах США. Так как в Индекс РТС входят акции российских компаний, цены на которые выражены в рублях, то колебания курса USD/RUR отражаются также и на колебаниях индекса, выраженного в долларах США.
На графиках этих инструментов видно, что при росте одного актива второй, как правило, падает.
Напоследок спалю одну хфт-стратегию. Я по ней никогда не торговал, поэтому мои познания в ней теоретические. Пишу просто ради поболтать.
Назовём её «Истерика богатого медведя».
1. Крупный игрок — «богатый медведь» — бьёт по стакану и в один момент продаёт большой пакет. Например 2 000 контрактов по РТС или больше.
2. Это легко отслеживается роботом. У сделок, инициированных богатеньким медведем будет одинаковое время в миллисекундах. По ленте всех сделок сразу можно понять, что это продажа одного человека.
3. Из-за этой продажи рынок мгновенно проваливается на 200-300 пунктов. У простых смертных физиков срабатывают стопы.
4. Но стопы физиков летят в торговую систему медленно - от 70 до 500 миллисекунд. Целая вечность.
5. Увидев «истерику богатого медведя», хфт-робот знает, что вот вот в эту же сторону прилетят стопы физиков и ещё больше продавят рынок.
Статья из блога Jonathan Kinlay, в которой есть очень правильные наблюдения, относящиеся к высокочастотным стратегиям.
Один талантливый молодой разработчик пришел ко мне с интересной кривой прибыльности высокочастотной стратегии, которую он создал на фьючерсах E-mini (рисунок в заглавии).
Очевидно, что он использовал технику мани менеджмента, так любимую многими разработчиками алгоритмов на фьючерсах. Я предложил ему посмотреть, как будет чувствовать его стратегия при торговле тысячным лотом E-mini, при падении рынка на 20 пунктов. Внутридневная просадка в 100 000$ может сделать такой алгоритм гораздо менее привлекательным. С другой стороны, если вы уже заработали миллионы долларов на стратегии, то можете не особо беспокоиться по этому поводу.
Более важная критика техник мани менеджмента состоит в том, что они обычно очень зависимы от ценового пути. Если вы начали торговать довольно близко к одному из периодов просадки, которые почти незаметны на графике, это может привести к катастрофическим последствиям для вашего торгового счета. Единственный путь избежать этого — это протестировать стратегию сотни и тысячи раз с использованием моделирования Монте-Карло. Такой тест может ясно показать, что риск разорения гораздо выше, чем это следовало из одного бэктеста.
Продаем на Фсё!
Итак возвращаемся к теме шортов Аэрофлота. Причины по которым мы приняли решение для среднесрочного шорта мы опускаем, есть причина, скажем так. А может нам приглянулся другой кандидат в падающий нож. С чего начнем?
Во-первых смотрим доступна ли бумага для необеспеченных торгов у нашего брокера. Как правило она будет доступна, вне зависимости от того, есть ли физически бумаги у брокера или их нет.
Во-вторых, сколько такой шорт стоит. Как мы все знаем, тарифы брокеров не всегда нас радуют своей демократичностью, но если деваться не куда, то и так сойдет. Как видим, шорты по бумагам и по валюте от 14 до 20% годовых.
> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"
До окончания Большого дивидендного сезона осталось две недели.
Соответственно, табличек осталось только две.