Наткнулся на ZeroHedge на одну из последних публикаций, где они разбирают торговую систему дававшую прибыль на протяжении многих лет. Фундаментально она представляется крайне интересной, поэтому я решил посвятить небольшую публикацию ее разбору. Суть системы в следующем: мы ожидаем негативного закрытия недельной свечи на S&P500, после чего встаем в покупку на протяжении всего следующего за этой неделей торгового дня. Иными словами, мы занимаемся типичной «покупкой дна» на американском рынке в ожидании «Plunge Protection Team» (изначально вполне себе официальная рабочая группа, однако название давно стало собирательным образом для американских трейдеров. Что-то вроде нашего кукла, только занимающегося поддержкой рынка). Самое смешное, что стратегия работает, вот среднедневной возврат (по факту возврат на одну сделку, т.к. ее продолжительность по системе равняется одному торговому дню) по годам начиная с 1980-х:

Тестирование модели бычье поглощение на исторических данных

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования модели бычье поглощение для прогнозирования будущего движения цены. Модель бычье поглощение выглядит примерно так, как показано на Рис. 1.

Рис. 1. Модель бычье поглощение.

         Эта модель возникает тогда, когда выполнены следующие три условия:

1. На рынке есть ярко выраженная нисходящая тенденция.
2. Тело первой свечи черное (цена открытия больше цены закрытия), а второй свечи белое (цена открытия меньше цены закрытия).
3. Тело второй свечи поглощает тело первой.

         Перед  тем, как переходить к расчетам, необходимо определиться с тем, как мы будем определять нисходящую тенденцию. Для начала дадим определение индикатора RSI. Индикатор RSI вычисляется по формуле:

Физлица не могут торговать ценными бумагами на бирже напрямую, только через брокера. Выбрать подходящего — задача не пятиминутная, а ошибка может стоить немалых денег.

Как выбрать брокера на российском рынке и способы инвестировать в иностранные бумаги

Мы свой выбор сделали и работаем через американского брокера Interactive Brokers. На вопросы о нем отвечает Александр Бутманов, управляющий партнер DTI Algorithmic.

Что вообще можно делать через IB?

Есть избитое словосочетание “финансовая независимость”. Interactive Brokers ее предлагает. Это напоминает мобильные банковские приложения — все в одном месте, все удобно. Как без этого раньше жили, я вообще не понимаю.

Клиент может самостоятельно делать все. Во-первых, инвестировать. Из “единого окна” — личного кабинета или мобильного приложения — доступны все услуги private banking. Это то, чем 50 лет хвалились банкиры, — возможность купить какие угодно инструменты, даже нераспространенные. Например, бразильские облигации или ETF на кофе — в IB подобные бумаги инвестор может приобрести сам одной кнопкой.

Любые вложения в ценные бумаги — это риски. Их уровень инвестор выбирает сам, покупая определенные активы и составляя из них портфель. Гособлигации, или госбонды, — инструмент, который подходит разным инвесторам. Он может быть низкорискованным или высокодоходным — это зависит от государства-эмитента и особенностей самой бумаги.

Рассказываем, как выбрать подходящие гособлигации и где их купить.

Как выбирать гособлигации

В основном на цену облигаций и их доходность влияют рейтинг государства-эмитента, тип бондов и срок до их погашения, ключевая ставка в стране и ситуация на рынке. Рассмотрим каждый фактор подробнее:

Кредитный рейтинг государства. Присваивают его международные рейтинговые агентства — Moody’s, Standard & Poor’s (S&P), Fitch, DBRS. Происходит это так: они анализируют финансовое положение эмитента и текущую задолженность, оценивают будущие доходы, сравнивают с конкурентами, а потом выдают рейтинг.

Торговая система BWS

Введение

          В основе человеческой психологии лежит желание купить то, что подешевело, то, что стоило раньше 100, а сейчас, к примеру, 90. Подобные сделки кажутся очень выгодными, тем более, что в обычной повседневной жизни они, как правило, действительно являются выгодными. Например, выгодно покупать продукты по акциям в магазине со скидкой, выгодно отовариваться на распродажах, покупать товары при ликвидации магазинов и т.д. Именно поэтому многие и на фондовом рынке придерживаются такой же стратегии, покупая акции компаний аутсайдеров, которые падают и, зачастую, падают сильно. Не скрою, что когда-то и я так торговал, но анализ собственных сделок, а также анализ движения цен на акции лидеров рынка и аутсайдеров, заставили меня пересмотреть этот подход.

         Если вы уже давно торгуете на фондовом рынке, то наверняка заметили, что одни и те же бумаги растут сильнее рынка, а другие все время стоят на месте или даже падают. Примеров можно привести много: это и ВТБ, который разместился на IPO в 2007 году по 13.6 копеек, а сейчас стоит менее 4 копеек, это и Газпром, который когда-то в 2008 году стоил более 300 рублей, а сейчас, спустя 10 лет, стоит в два раза меньше. Да и каждый из вас без труда может привести множество подобных примеров. В то же время есть бумаги, которые выросли за это время в несколько раз, оставаясь лучшими много лет подряд.

Графический паттерн “Объемная свеча”

Данный паттерн является свечной моделью состоящей всего из одной свечи.

Паттерн представляет собой свечу с малым телом или вообще без тела и очень длинными тенями (фитилями). Объемной данная свеча называется потому, что в момент ее формирования, на рынке присутствуют довольно большие противоборствующие объёмы. И к моменту закрытия свечи, рынок еще не определился с новой тенденцией, так как спрос и предложение практически равны. Однако, равенство не может продолжаться вечно, и покупатель либо продавец в итоге побеждают, что заставляет цену довольно динамично двигаться в заданном направлении. В скором времени, цена преодолеет минимум или максимум объемной свечи, что даст нам сигнал для входа в рынок и отработки паттерна.

В классическом анализе, данная модель практически не встречается, так как была найдена ещё в далёкие 90-е годы, и в настоящее время давно забыта. Так что, в текущей интерпретации, модель является скорее авторской, и все уровни ордеров рассчитаны и протестированы неоднократно мной самим.

Тестирование стохастического осциллятора на исторических данных

          В данной статье нас интересует возможность проверить на исторических данных эффективность использования стохастического осциллятора для прогнозирования будущего движения цены. Данный индикатор технического анализа показывает положение текущей цены относительно диапазона цен за определенный период в прошлом и измеряется в процентах.  Чтобы рассчитать значение стохастического осциллятора можно воспользоваться следующей формулой: K = (C – L_min)/(H_max-L_min)*100,

         где С – цена сегодняшнего закрытия,

         L_min – минимальная цена за расчетный период,

         H_max — максимальная цена за расчетный период.

         В качестве расчетного периода будем использовать период равный 5 дням. При этом считается, что стохастический осциллятор дает сигнал на покупку когда K был < 20%, а потом повысился и стал больше 20%, а сигнал на продажу данный индикатор дает тогда, когда K был > 80%, а потом понизился и стал меньше 80%.

Паттерн “Внешний бар”
Показывает на графике стрелочками те бары, которые переписали и хай и лоу предыдущего бара. 
Очень помогает находить переломные моменты, особенно если ставить на ТФ D1.

#Thinkorswim studies 
#Паттерн "Внешний бар"
#Показывает на графике стрелочками те бары, которые переписали и хай и лоу предыдущего бара.
#Thinkorswim  https://radchenkovy.com/thinkorswim-live/

def bSignalDown=open[1]<close[1]and high>high[1] and close<low[1] or open[1]>close[1] and high>high[1] and close<low[1];
def bSignalUp = open[1]>close[1] and low<low[1] and close>high[1] or open[1]<close[1] and low<low[1] and close>high[1];
plot down = if bSignalDown then high else double.NaN;
plot up = if bSignalUp then high else double.NaN;
up.SetPaintingStrategy(paintingStrategy.BOOLEAN_ARROW_up); 
down.SetPaintingStrategy(paintingStrategy.BOOLEAN_ARROW_down); 
up.setDefaultColor(color.LIGHT_green);
down.setDefaultColor(color.LIGHT_red);

Полная библиотека индикаторов, фильтров и и сканеров для Thinkorswim в этом блоге  bit.ly/2vKq4F8