Эту таблицу я впервые приводил в своем выступлении на конференции Смартлаба  весной 2016-го и повторил на конференции 2018-го, акцентировав внимание на том, что хочу оформить письменно ниже

 

Что в таблице?  В таблице доли участков RI (фьючерс на индекс РТС — прим. мое) из 10 приращений, как по отдельным периодам, так и в целом, которые я отнес к «трендам». Что я считал «трендом»? «Трендом» я считал участки, на которых среднее приращений цен (или приращений логарифмов цен, что эквивалентно) отлично от нуля и если оно больше нуля, то относим отрезок к «трендам вверх», а если меньше нуля – к «трендам вниз».

 Какой использовался критерий? Обычный модифицированный критерий Стьюдента на отличие приращений логарифма(!) цены от приращений гауссовского процесса со средним нуль  и дисперсией «почти равной» для 9 испытаний из 10 (нулевая гипотеза). Так как мы имеем критерий на различие сложной гипотезы против простой, то распределение статистики критерия точно известно нам только  при простой гипотезе. И потому при априори выбранных границах критерия мы можем знать только вероятности попадания последовательности из 10 значений в наши «классы» при верности нулевой гипотезы.

( Читать дальше )

На чем чем только не писал стратегии — На VBA Excel, VB.NET (тогда еще так назывался), C#, C++. Не обошлось и без участия скриптовых языков Java Script, Lua. Не обошлось и без специализированных языков, R, например — вот где тягомотина по исполнению и большая помойка пакетов. Мож там и есть бриллианты, но кто будет искать бриллианты в помойке.) MQL4 -5 — эти, г… но полное — это не делай, туда не ходи — нах такие языки. Еще и другие были, всех и не перечислишь.
Лет, этак 5-7 тому перешел на Python (С++ тоже не забываю)). Python понравился резко и сразу. Стратегий на нем пока не писал, но моделировал много. Сейчас планирую сделать первую, для Binance. Ага, криптой торговать собираюсь. Я, так полагаю, что МОЕХ умер (или почти), и делать там абсолютно нечего. Умирал он долго и мучительно, аж с 14-го года. Жаль, вообще то, неплохой был рынок.
Итак, чем хорош Python. Это, в первую очередь, нулевой порог входа — вчера вы еще ничего не знали о нем, а сегодня уже нейросети и прочие machine learning применяете для своих задач. Да, с переменным успехом, но, ведь, применяете.) Не, ну, для тех, кто не в ладах с обычной логикой, любой язык программирования противопоказан, но не о них речь.

( Читать дальше )

В продолжении разговора об рыночных факторах-аномалиях(начало было здесь, про дивиденды), хочу немного написать о другом рыночном факторе — моментуме. Для начала, вот ссылка на очень хорошую статью — «The Quantitative Momentum Investing Philosophy» из блога компании Alpha Architect, рекомендую прочесть. В ней изложены основные принципы, на основе которых компания делает свои моментум-фонды. Если совсем кратко изложить суть написанного, то для акций, на горизонте от 6 до 12 месяцев, наблюдается образование аномалии моментума. Иными словами, если цены акции начали рост, и уже растут больше 6 месяцев, то рост с большой вероятностью будет продолжен. Эта аномалия описана во множестве академических работ и используется во многих рыночных моделях, например моделях Фамы-Френча(см. ссылки в статье). В этих же академических работах также отмечается, что на этом многомесячном тренде роста иногда возникает обратное контр-трендовое движение, длительностью до месяца. Чтобы отсечь этот «противоход», часто используют определение моментума в следующем виде: общий рост за N месяцев, без учета последнего(самого недавнего) месяца. В модели Фамы-Френча используется определение моментума — 12 минус 1, т.е. рост за 12 месяцев, без учета последнего месяца. Этот же моментум часто называют «12_2 моментум», по месяцам вычисления.

( Читать дальше )

Давно известно, что если вы хотите купить какую-то акцию дешевле — продайте на нее пут не в деньгах. Например хотите сбер по 180? Продайте 180й пут. Если цена упадет ниже 180 — то вы получите акцию по 180 и еще премию по путу. (например 2) и таким образом эффективная цена покупки будет 178. Ну, а если цена не упала — то получите просто истекшую премию в размере 2, что в пересчете на ГО довольно неплохая доходность. Пример выше — условный, надо смотреть на цены, страйки, волатильность. Но есть одно простое правило — путы лучше продавать тогда, когда рынок уже припал и вола подскочила и часть падения уже пройдена. (Так, сейчас кто-то бросится писать коммент про мой 2008й год. Да, такое бывает. Но сейчас этих предпосылок, вроде как, нет).
Чем еще хорошо продавать путы? что если акция болтается в диапазоне, то вы собираете премию. Обычный владелец стока при неизменной (почти) цене акции получит лишь дивиденды, а вы — опционную премию. (правда не будет дивидендов)

Но тут возникает два момента — первый, с опционами не все знакомы и не все связываются и второй — не на каждый инструмент есть опцион. Поэтому сейчас я расскажу стратегию торговли, для которой не нужны опционы, но суть ее особо не поменяется. Более того, добавятся дивиденды.

( Читать дальше )

Год назад пришел ко мне клиент и говорит: «Хочу робота для Quik».
Объяснил стратегии — очень простую:
Берем фьючерс на доллар-рубль Si, таймфрейм 30 или 60 минут, строим машку.
Ниже нее еще одну на 1-2% ниже, Выше -соответсвенно, т.е. получаем канал из трех машек.
От верхней шортим, от нижней лонгуем.
Система реверсная — переворотная.
Я клиента спрашиваю — стопы нужны?
Он — зачем, все равно все возвращается к средней, а стопы постоянно будут выбивать.
Я спрашиваю, надо ли тестировать систему?
Он — зачем я и так глазами вижу, что система прибыльная и будет колбасить мне бабло, т.к. очень много прибыльных сделок.

Я все таки уговорил его посидеть 30 минут и подождать, накидал в wealth-lab код и показал ему результаты:



66% прибыльных сделок, т.е. 2 из 3-х  -  круто, но система, то сливает:

( Читать дальше )