Написал робота, который читает Смарт-Лаб :)
Он заходит на страничку с дивидендами:
smart-lab.ru/dividends/
берёт тикер и дату среза реестра (Т+2), и если сегодня акция последний день торгуется с дивидендами, пишет в КВИКе:

Первая цифра: дивиденд в рублях, вторая цифра — див.доходность в процентах. (Без налога)
В день, когда гэп произошёл, он напишет, что сегодня гэп по такой-то акции.
Самую сложную часть робота написал Николай Камынин (программист), за что ему большое спасибо. Моя часть работы была совсем простой.
Чтобы увидеть эти сообщения, надо открыть окошко сообщений в КВИКе.
Делается это так:


( Читать дальше )

По мотивам поста Применение ARIMA для предсказания цены на RIM6 на R

Итак, я добавил в ARIMA для RIM6 внешний регрессор — цену на нефть BRN6. И проверил — действительно ли это улучшает модель. Теоретически, должно, так как цена на нефть должна опережать РТС. Сначала меняется мировой спрос на нефть — затем уже меняется спрос на рос. активы.

И действительно — это улучшило модель. Критерий AIC, характеризующий качество модели, уменьшился, несмотря на то, что 1 параметром в модели стало больше. Кроме этого, ошибки модели стали меньше. В усовершенствованной версии диапазон (-100, 100), а в простой — (-200, 200).  

Гистограммы остатков моделей



Здесь на верхнем графике ошибки (остатки) модели с дополнительным регрессором fit.arima.reg, а на нижнем — обычной ARIMA fit.arima.

( Читать дальше )

Если кому-то интересно, мои статьи на тему R, машинное обучение, количественный анализ:

1. Мои шаги в сторону машинного обучения на R и немного про Si, Brent
2. Расчет ожидаемого количества убыточных сделок подряд на R
3. Применение логарифмов для расчетов со сложным процентом
4. Построение модели для парной торговли акциями Google и Apple на R
5. Анализ Brent с использованием языка R
6. Количественный анализ графика нефти с применением R (продолжение)
7. Гистограммы доходностей разных активов
8. Применение наивного байесовского классификатора на R для поиска закономерностей и прогнозирования

В следующей статье расскажу про наивный байесовский классификатор и нейронные сети в трейдинге. 

Если кто-то не знает Романа, вот ссылка на профиль: smart-lab.ru/profile/RomanAndreev/

Собирал информацию для себя, перечитывая блог с начала, но в связи с тем, что в ветке появляется много новичков и задаются почти однотипные вопросы, решил выложить для всех. 


Для новеньких в блоге

В таблице, все что относится к системной среднесрочной трендовой торговле. Прочитайте первый пост Романа smart-lab.ru/blog/135947.php и информацию о системе ниже — думаю, вопросов не должно остаться.
Стоп в таблице — это просто стоп-заявка для переворота позиции. Если по итогам стопа образовалась прибыль — значит это был тейк-профит, если убыток — стоп-лосс. Для бумаг, по которым произошел переворот, прибыль/убыток по предыдущей позиции указывается в столбце P/L%

В комментариях Роман также озвучивает уровни для внутридневной торговли — это расчетные уровни стопов, за которыми охотятся крупные игроки, создавая движения на рынке. Если решите торговать эти уровни - 

( Читать дальше )