Избранное трейдера Falcone
Автор пишет " Полгода назад smart-lab.ru/blog/218840.php Запустил тест. ПАММ.
Я был уверен на 90% в своей правоте. В том что хорошо понимая системы можно заработать даже в ПАММе Альпари.
Профит фактор, дродаун, коэф.шарпа, мат.ожидание.фактор восстановления, число побед/поражений подряд. Средний выигрыш/проигрыш.
ВСЁ это я проанализировал и был уверен в робастости порфеля ПАММ. Но реальность оказалась другой. Портфель просел на 12%"
Итог от автора: «Нет форексу. Нет ПАММам. Нет Альпари. Форева! Аллилуйа!»
1. Нет форексу… почему? Портфель показал отсутствие прибыли? Существуют 2 основные проблемы:
a. Размер проскальзывания + расширение спрэда. Многи ТС входят на пробитиях чего-то. Например максимума/минимума предыдущего дня. Так вот, стандартное проскальзывание на таких входах, скажем 1 пункт, так как стоит много стопов.
НО! пару раз в месяц, проскальзывание будет намного выше, так как пересечение максимума/минимума происходит на важных новостях. И проскальзывание может составить и 10 и 20 и 30 пунктов. И еще пару раз скажем 5 пунктов.


Окончание. Начало см. в блоге и на моем сайте.
В этой, последней части цикла разберем пример вычисления PIN с применением языка R. Кроме библиотеки PIN языка R будем использовать также библиотеку highfrequency.
Для примера автор берет сгенерированные данные, которые соответствуют формату TAQ — стандарт для акций NYSE. Данные состоят из двух наборов — временной ряд ценового котирования (sample_qdata) и сделки (sample_tdata) и предоставляются в открытом доступе вместе с библиотекой highfrequency.
Нужно отметить что используемые данные взяты только за один торговый день. Обычно, для вычисления PIN применяют больший набор данных, не менее, чем за 60 дней, чтобы выборка была достаточной для правильного определения параметров. Наши данные нужны только для демонстрации процесса получения PIN. Библиотека PIN позволяет это сделать для выборки с любой размерностью, что позволяет применять ее и для высокочастотной торговли. Пример, приводимый здесь, может быть легко расширен для вычисления на другом временном горизонте, большим, чем один торговый день.

Бонды забыты физиками
Ну и зря!
Доходности по бондам не маленькие!
Я держу Ютэйр с доходностью 968% годовых!
()
Вы как лохи дрочите компутерную клавишу, вместо того, чтобы купить бонды
Су-155 доходность >240% годовых. Не надо ничо делать, просто взяли и удвоились к 15 августа!
Они конечно все могут обанкротится
Ну чтоб не прогореть, вы диверсифицируйте
Вы дрочеры!
Гражданские Самолеты Сухого +25% годовых
У облигаций чото есть, и вы в этом можете разобраться, но трейдерам впадлу разбираться, уровни на графиках проще разглядывать
«Вы можете заработать 100% денег в месяц с гарантией!» С-Т-ООО ПРО-ЦЕН-ТОВ!
()
Купите книгу по облигациям и начинайте ее читать!
Ну и конечно же! Я сделал экспресс курс на 2 часа по облигациям!!!!!:)))
Почти бесплатно!
Но у нас еще есть Андрей Ванин! Я не скажу где он работает, он слишком крут, чтобы произносить имя его работодателя. У него есть нормальный курс не для нищебродов, 1,5 недели
В прошлой части мы рассмотрели теоретическую модель, лежащую в основе вычисления вероятности присутствия на рынке информированных трейдеров PIN. Продолжим с эмпирической реализации этой модели.
Для уменьшения пространства параметров модели, обычно предполагают, что частоты прихода ордеров на продажу ϵs и на покупку ϵb равны. В день «хорошей новости» вероятность наблюдения последовательности сделок купли и продажи соответствует:
, где B и S — число сделок купли и продажи соответственно.