Избранное трейдера Prosto_tak
Начало здесь.
Агентская модель очереди лимитных заявок
Переход к электронной книге заявок и автоматической торговле стал толчком к более тщательному изучению микроструктуры рынка. Симуляция рыночных заявок является экспериментальной средой для исследования особенностей и характеристик рынка учеными и регуляторами путем контролируемого создания репрезентативной маркет даты, используемой для анализа. Из-за малой доступности уровней 4,5 и 6 очереди заявок исследователям, симуляция служит необходимым инструментом.
Агентское моделирование заявок позволяет воспроизвести функционирование биржи и процесс торговли, а также гетерогенность участников рынка, и является мощным методом анализа финансовых рынков. Агентские модели (АВМ) упрощают сложные системы путем включения набора отдельных агентов, топологии и среды.
По просьбе одного из читателей блога прогнал тесты инструмента SPY в моей программе, использующей модель Маркова для предсказания направления рынка. SPY- это биржевой символ фонда, повторяющего движения индекса S&P500, торгуется на бирже NYSE. Тестирование производилось на периоде от 01 июня 2015 года до 25 ноября 2015 года. Размер тренировочной выборки — 70%, выборки out-of-sample — 30%. Вот что получилось в итоге, для различных интервалов дискретизации:
1. 60- минутные бары:
Некоторое время назад решил писать рецензии на книги по трейдингу. В них буду проводить тесты стратегий, если найду. Если стратегии не будет, или она будет размыта — то буду такие работы определять в бесполезные.
Предвижу негодование со стороны адептов тех или иных вер в трейдинге, поэтому написал отдельный пост о методологии отделения трудов праведных, от трудов гуманитариев. Буду давать на него ссылки.
Моя позиция абсолютно открыта и честна. Никакой демагогии — только факты. Bad Quant — свет истины, логика, рационализм.
Вот моё оружие:
позитивизм[1] и фальсифицируемость[2] и осиновые колья.
Начинаю проект по тестированию популярных идей из книг.
План такой:
1) читать по одной популярной книге в месяц;
2) пытаться выжать из неё стратегию.
В этой статье будет рассмотрен процесс установки роутера Плаза 2 с дистрибутивами. И некоторые аспекты поддержания его в рабочем состоянии.
Так вышло, что уже не один год занимаюсь созданием роботов на заказ. Это весьма интересное и увлекательное занятие. И это true story об этом.
Пишу это для тех кто пойдёт по моему пути. Для программистов, которые хотят выбрать эту предметную область. Ну и для вокресных лулзов конечно.
Читая эту статью вы узнаете про единственный не аморальный способ зарабатывать на околорынке:
Писать роботов по ТЗ.
Ведь что может быть проще!?
Это будет серия статей о том, как сделать подключение к Плаза 2 CGate своими руками.
Первая часть состоит из требований к программисту. И вводных данных.
А также закажем тестовое подключение на бирже. Пригодиться в следующей части.
Погнали!
Представляю перевод статьи Mark Paddrik, Roy Hayes, William Scherer, Peter Beling — Effects of Limit Order Book Information Level on Market Stability Metrics, в которой есть много полезных сведений об электронной очереди заявок.
6 мая 2010 года американский рынок пережил одно из самых больших падений цен в его истории. Индекс Доу-Джонса упал на 5 процентов менее, чем за 5 минут. Цепь падений произошла в следующие 15 минут торгов. Это падение поставило вопрос о стабильности рынков капитала и привело к расследованию SEC.
Падение 6 мая было особенным в смысле того, что не было похожих по глубине, объему и скорости падений цены. Обвалы меньших масштабов, тем не менее, случаются часто. Между 2006 и 2012 годами было около 18 520 случаев мини-обвалов, в которых отдельные активы испытывали резкое снижение и несколько обновлений цены за короткий период времени. Хотя случаи таких падений отличаются один от другого, они несут определенные единые стрессовые маркеры, которые, если их распознать заранее, могут быть основой для воздействия на рынок с целью увеличения его стабильности.
Окончание. Начало здесь.
В соответствии со смоделированным спредом, мы предполагаем покупать (продавать) пять контрактов по одному активу, одновременно продавая (покупая) количество, равное [β×5], где [x] — целая часть х, по другому активу, так как число контрактов должно быть целым.
Мы моделируем торговлю с 500 000$ и наше гарантийное обеспечение будет примерно равным 20%. Мы не используем какую-либо технику манименеджмента, ГО 20% будет только в начале периода бэктестинга и будет снижаться по мере получения прибыли.
Итоговые результаты анализируются с помощью распространенных индикаторов, применяемых на практике: годовой коэффициент Шарпа, годовая доходность, максимальная просадка, доли дней с положительной и отрицательной доходностью, доля дней без сделок, коэффициент отношения среднего значения (в долларах) дней с положительной доходностью к дням с отрицательной доходностью, корреляция портфеля с индексом S&P500. Во всех случаях мы указываем чистый результат, принимая во внимание 3$ комиссии и один тик проскальзывания на сделку.