http://www.naufor.ru/tree.asp?n=15322
Не знаю автора, не знаю, что он делает сейчас, но он говорит, в отличие от инвестбольшинства, очень разумные вещи. 

Картинка  «для затравки».

Как-то я увидел парочку крутых графиков эквити на ЛЧИ – и завидно мне стало.

И решил я попытаться вычислить стратегии этих крутых трейдеров.

Для поиска хоть каких-то зацепок стал перечитывать их блоги на СЛ.

И о чудо! Один супертрейдер писал, что секрет находится в грамотном натягивании Фибы!

Ну все- думаю-спалил грааль!

Отвизуалил я его сделки скриптом на свечном графике — и начал натягивать  Фибу.  И вдоль тянул и поперек тянул – и ничего не получалось у меня.  Но потом я узнал,  что сам автор совсем не прочь раскрыть  эту технологию.  И для того, чтобы стать таким же крутым трейдером как он сам,  всего-навсего нужно купить его обучающие курсы по натягиванию Фибы.  «Что-то тут неладно  т.к. слишком просто»,– подумал я.

 И решил я поведать о своих потугах  знакомому трейдеру — вычислятору.   Вычислятором его прозвали  потому что известен (в узких кругах)  он своей любовью к вычислению стратегий ЛЧИ. Хобби такое у него.

( Читать дальше )

                Среди российских инвесторов принято пугаться и пугать друг друга дефолтом по государственным облигациям, который произошел в 1998 году. Опыт дефолтов по корпоративным облигациям в 2008 -2017 году дает ложную подсказку, что дефолт равен полной потере средств. Некоторые молодые люди даже утверждают, что акции в кризис надежнее, чем государственные бумаги. Я думаю, что такой ошибки, как дефолт по облигациям в национальной валюте, правительство больше не допустит. И все же, давайте сравним потери владельцев акций и облигаций.

                Азиатский кризис 1997 года перекинулся на Россию в конце октября 1997 года. Акции пошли вниз столь резко, что из-за слабого риск-менеджмента ушли с рынка две биржи, на которых торговали акциями и фьючерсами. МЦФБ ушла «по тихому», а банкротство РБ в мае 1998 сопровождалось 100% потерями у инвесторов.   Акции падали примерно год, с октября по октябрь, и в итоге потеряли 80-90% от начальной рублевой стоимости, а некоторые и больше.

( Читать дальше )

Изначально, была мысль написать большую статью, с множеством забавных эпизодов, прекрасно иллюстрированную. Но, честно, не осилил. Не нашел как верно отобразить графическую информацию. Поэтому, полагаюсь на то, что заинтересованные — сами проверят все описанные методы и оставят один-два комментария. 

Рассмотрим разные варианты управления капиталом при торговле портфелем стратегий.

Для простоты, можно рассматривать портфель из двух стратегий, на отрезке где одна стратегия стабильно зарабатывает, а вторая работает неустойчиво. 

1. Фиксированный лот без реинвестирования. Просто суммируем две кривые прироста капитала. В данном случае все просто, одна стратегия делает прибыль, другая добавляет просадки. При раздельном тестировании этот метод позволяет наиболее точно оценить стратегию. Минус метода в том, что при значительном изменении капитала (вывод или занос денег) нужно править рабочий обьем. 

2. Каждой стратегии выделяется равный процент депозита, прибыль реинвестируется, либо уменьшается обьем при просадке счета
Тут вроде все понятно, этот подход все любят. На прибыль добавляемся, при убытке сокращаем лот. Если одна стратегия сильно льет, а вторая немного зарабатывает, то рабочий обьем режется на всех стратегиях, так как общий размер депозита сокращается. И тут возникает вариант 3, про который почему-то никто не говорит. 

3. Создаем условия, когда каждая стратегия работает независимо (одна стратегия — один счет, стартовая сумма для счетов одинаковая), прибыль реинвестируется, либо уменьшается обьем при просадке счета. При этом каждое направление входа системы (лонг или шорт) рассматривается как отдельно взятая стратегия. Почему так? Возьмем простую трендследящую стратегию. На тренде вверх имеем хорошие сделки от лонга, но на резких и коротких коррекциях тренда шорт как правило не зарабатывает. И наоборот для тренда вниз. В этом случае мы будем резать лот на убыточном направлении стратегии и добавлять на прибыльном. 

4. Доработка варианта 3. К каждой отдельно взятой стратегии добавляем элемент equity-trading. В коде стратегии отслеживаем изменение капитала (start_deposit +- netprofit), параллельно заполняем массив финансового результата при торговле 1 лотом, вводим порог допустимой просадки и при ее достижении выключаем стратегию (торгуем минимально возможным обьемом — 1 контракт или 1 акция). При восстановлении теоретической кривой капитала выше порога просадки — возобновляем работу полным обьемом. Порог просадки задается исходя из прошлых данных бэктеста, либо на глаз. Сильно зажимать порог нельзя. На глаз у меня получилось, что максимальная просадка стратегии с учетом процента капитала выделяемого на стратегию примерно равняется 3% на весь капитал. То есть, если стратегия торгует на 30% капитала, то пороговое значение должно быть примерно 10%. Здесь возможны исключения, например для стратегий с малой просадкой можно задавать пороговое значение чуть больше максимальной исторической просадки.  
Мои тесты показывают, что при применении варианта 4 общая прибыль незначительно снижается, но так же снижается и просадка. Соотношение профит-просадка увеличивается примерно на 20%, для некоторых стратегий соотношение увеличивается в два раза. 


Апдейт

Для примера equity-trading я рассмотрю трендовую стратегию на сбербанк.
Входные условия — только шорт, 100 контрактов фиксированный лот, без пирамидинга. С лонгом все понятно, последние пару лет стратегия зарабатывает без значительных просадок. 
Эквити с фиксированным лотом, 100 контратктов.

( Читать дальше )

Часто приходится слышать/читать, что желательно оптимизировать сразу несколько целевых функций, обычно таких:

1. Доходность стратегии, ожидаемая в будущем,

2. Риск, т.е. ожидаемая вариация будущей доходности стратегии.

Проблема в том, что любая задача оптимизации требует только одну целевую функцию. Решение состоит в том, чтобы рассматривать доходность капитала, а не доходность стратегии, тогда единая целевая функция формулируется как:

ожидаемая в будущем доходность капитала, при торговле по данной стратегии

Действительно, доходность капитала зависит не только от доходности торгуемой стратегии, но и от риска стратегии. Зависимость следующая: снижение риска стратегии приводит к росту доходности капитала, при прочих равных. Покажем это на примере. Допустим:

( Читать дальше )

     Сотрудник фонда Карнеги Андрей Мовчан часто балует публику  рассказами о том, как «в России все плохо в экономике и политике». Но иногда он отвлекается на тему, связанную с его прежней деятельностью – с управлением активами. И производит на неискушенного читателя впечатление высокого профессионала.  Ведь если он вроде бы разбирается в экономике и политике, владеет терминами,, то кажется, что должен разбираться вообще во всем. И в алготорговле  в том числе.

     Чуть более 4 лет назад Андрей написал весьма  тенденциозную статью про алготрейдинг для «Forbes», но я не стал обращать на это внимания. Ну мало ли что пишут у нас журналисты. Но вот недавно в своей «лекции» в фейсбуке,  активно потом растиражированной в интернете, он использовал против алготрейдинга богатый арсенал классических методов  пропаганды. Помимо прямых оскорблений и сравнений с астрологией, например,  как  там было  и кое-что вполне правильное, я бы сказал, правильное фундаментально. А именно то, что в среднем  систематически рынок обыгрывать  невозможно. К сожалению, трактовал он это утверждение совершенно неверно. 

( Читать дальше )

Эта обучающая заметка призвана раскрыть некоторые элементы технологии производства торговых систем. Существует два основных подхода к созданию биржевых алгоритмов. Первый стартует с некой идеи, например--25-го числа уплачивается НДПИ, что может влиять на курс рубля. Далее эта идея проверяется и находит/не находит подтверждения. Это неплохой подход, но у него есть недостаток--число идей, приходящих в голову, ограничено. Кроме того, опыт построения систем показывает, что зачастую логика происходящего такова, что чистой силой ума допереть до нее тяжело. Поэтому более плодотворным (хотя и не приносящим такого удовольствия, как сила ума) является второй подход, связанный на начальном этапе с чистым майнингом. То есть никаких особых идей вначале нет--просто берется некий алгоритм, в принципе, почти любой. Но надо, чтоб он не был перегружен правилами--иначе на следующих этапах будет сложно. И смотрится, что получается. В результате таких действий рано или поздно получится хорошая кривулька эквити (эта стадия может занимать значительное время). И тут вопрос--это просто такая реализация броуновского движения, или там что-то есть? И вот здесь надо хорошенько поработать. Изучать сделки, менять параметры, менять правила--и смотреть, что получается, анализировать. Этот процесс во многом напоминает эволюцию в живой природе, фактически это генетическая оптимизация, понимаемая в широком смысле. И иногда оказывается, что в рынке действительно есть отклонения от СБ, а что еще нужно для счастья? :)

( Читать дальше )

Знакомьтесь, это статистический профиль годовых результатов S&P500 за всю историю.
Я решил наглядно показать, что утверждение «раньше рынки были другие» не соответствует действительности.
В лучших традициях квантов построил гистограмму распределения доходностей за период и… был неправ.

На графике распределения дневной доходности мы видим четко прослеживающуюся тенденцию


( Читать дальше )

1. Нужно понимать, что модель эффективного рынка есть просто идеальная модель. Реальность никогда идеальной модели не соответствует. То есть, эффективным рынок может быть только приблизительно, с какой-то точностью.
2. Рынок отражает не только взаимодействие непосредственно торгующих каждый день на рынке лиц. В первую очередь рынок отражает экономические, политические, природные события реального мира. Эти события ВЫНУЖДАЮТ рынки колебаться. И вот эта вынуждающая сила уж точно не является «эффективным рынком».
3. Более того, происходящие в мире события принципиально не могут быть изучены и спрогнозированы в их полноте. Следовательно, задержки в получении информации о событиях реального мира, задержки в реагировании на информацию, задержки в осмыслении этой информации были есть и будут. 
4. Когда «широкой мир» оставляет биржу в относительном покое, нет ни катаклизмов, ни переливов капитала, поведение цен становится более похожим  на эффективное. Но достаточно случится чему-то значимому, как система попадает в нестационарное состояние, в котором рынок уже совсем не похож на эффективный. И те системы, которые хорошо ловят реакцию рынка на сильные вынуждающие события, теряют, когда таких событий не происходит. Верно и обратное.

«Использование собственного времени позволяет трейдеру пользоваться запасным „индивидуальным“ входом.  Этот момент можно сравнить с кинотеатром, когда вся толпа ломится на сеанс через одну дверь.» 


Объем торгов — далеко не единственное объективное значение, к которому можно привязать время. Одним из популярных методов является формирование свечей по расстоянию, которое должна пройти цена. Обычно для этого используются графики «Ренко», которые присутствуют в большинстве программ для технического анализа. Но классическое Ренко обладает существенным недостатком — в нем не определена начальная точка отсчета, от которой необходимо откладывать расстояние. В варианте с объемом торгов я для этого использовал одну из естественных нарезок котировок — дневные свечи. А в этом случае удобнее взять более старший таймфрейм — недельный. Тогда точкой отсчета станет начало торгов каждый понедельник. Такой способ иногда будет накручивать одну лишнюю свечу каждую неделю, зато гораздо удобнее и практичнее. 

Вторым важным отличием от традиционного Ренко станет большая гибкость. Обычно новая свеча рисуется, когда цена пройдет фиксированное абсолютное расстояние в пунктах, без поправки на долгосрочные изменения. Более корректным станет использование адаптивного Ренко, когда расстояние будет определяться процентным изменением цены. Такой подход позволит анализировать продолжительные отрезки времени. Смотрим полученный график:

( Читать дальше )