Доброй ночи, коллеги!

Начну, как водится, издалека.

Несколько лет назад на вопрос одной девушки в дискуссии про мой размер эквити я в шутку ответил «17 см» (в каждой шутке есть доля шутки). Это не привело к долгим дискуссиям, напротив, породило всего 2 каммента:
1. Один широко известный на СЛ писатель заявил, что у него 18 см (верю)
2. Другой, неизвестный мне писатель, заявил, что на СЛ встречается и 24 см, и даже больше, но без надобности об этом не пишут (тоже верю)

Несколько часов назад я запилил топик про частоту подстройки параметров ТС: Вопрос к алготрейдерам (smart-lab.ru)

2 человека ответили честно, у остальных (так получается) система сама подстраивается под рынок. Удивительно.

Я, вроде не самый тупой, но 25+ лет стремился к системе, которая настраивается сама (без моего вмешательства).
И только в прошлом году нашел семейство прибыльных ТС, которое зависит всего от 2-х параметров.
Оба параметра меняются медленно (адиабатически), так что значимо уплывают от оптимальных значений за 6-12 мес.

( Читать дальше )

Добрый день, коллеги!

Хочу поделиться с теми из вас, кому это интересно, простой, но полезной фичей.

Не секрет, что все алготрейдеры в том или ином виде используют подгонку для получения рабочих стратегий.
Кто-то делает это в лоб и надеется, что полученный методом curve-fitting алгоритм будет работать в будущем.
Кто-то дополнительно делает WTF WFT тесты и отбраковывает плохих кандидатов.
Кто-то просто использует моделирование для подбора оптимальных параметров системы.
Во всяком случае мне неизвестна ни одна алгоритмическая ТС вообще без параметров.

Ниже я расскажу, как отличить пруху от собственной гениальности потенциально проявившую себя закономерность от простого результата подгонки

1. Тестируем алго в достаточно большом окне (лично я использую 500000+ баров)
2. Тестируем алго в окне вдвое большего размера (1000000+ баров)

Если результат вырос в 2 раза (примерно) — возможно, наша ТС эксплуатирует некую стабильную закономерность
Если в 1.5 раза (примерно, точнее в sqrt(2)) — скорее всего, это тупо результат подгонки

( Читать дальше )

Добрый день, коллеги!

Давеча уважаемый wistopus задал вопрос — почему я перестал публиковать в своем блоге посты по рыночной математике?
Причина банальна — их мало, кто читает, мало, кто обсуждает, зато полно срача в камментах.

Возможно, еще одна причина заключается в том, что я не привожу готовых рецептов и не выкладываю готовых решений (и не собираюсь).

Поэтому, попробую тряхнуть стариной и предложить вашему вниманию интересный феномен рыночных цен.

Начнем с моего любимого тестового кирпичика — реверсивной системы, основанной на линейном индикаторе. Точнее:
Пусть X(0), X(1), ..., X(N) — последовательность рыночных цен
Пусть D(1), ..., D(N) — последовательность их приращений D(I)=X(I)-X(I-1)
Пусть L(1), ..., L(n) — коэффициенты линейного индикатора
Сам индикатор — это Ind(I)=знак(сумма(L(J)*D(I-J)))
Если индикатор положительный — покупаем, отрицательный — продаем, ноль — пофиг (просто поверьте на слово, что ноль будет встречаться редко и на результаты не повлияет, лично я переопределяю функцию ЗНАК, чтобы она никогда ноль не выдавала. Самые щепетильные могут при нулевом индикаторе ничего не делать, т.е. сохранять предыдущую позицию).

( Читать дальше )

Книга бомба, целостностно обьясняет обрывки идей с котрыми я работал последние 2 года.

Дает 2 вещи: а) генератор случайного процесса отлично подходящего для финансовых процессов. б) позволяет взглянуть на мир финансов глазами гения, Б. Мандельброта, одного из лучших умов 20 века.

Генератор нужен для Симуляции Монте Карло, для более точного расчета цен опционов, стресс теста порфеля, или агрессивного теста портфеля посмотреть как он захватывает прибыль при возможных колебаниях рынка, для расчета страховки и т.п.

Распределение Парето, Нестационарность, Кластеры Волатильности, Долгосрочные зависимости.



Я бы хотел в следующие неск. месяцев повторить эксперименты Мандельброта, посчитать на реальных данных, построить графики, и своими глазами увидеть эти особенности финансовых процессов. Общеизвестные, как распределение Парето или нестационарность конечно известны давно и я их смотрел. Но ряд моментов которые говорит Мандельброт я не знал, и хотел бы повторить. Что то вроде серии лабораторных работ.

Если кому интересно также повторить эти опыты, оставьте контакты в комментах, в команде лучше лабораторные делать, ошибки заметить, какие то идеи подсказать, я напишу вам через месяц два когда буду делать, можно будет поделиться вычислениями, обсудить и сравнить результаты, одинаково получилось или нет.

Добрый вечер, коллеги!

На СЛ бытует озвученное уважаемыми людьми мнение, что главный первый шаг на пути алготрейдера к миллиарду — это прогноз знака будущего приращения цены торгуемого актива.
Я с этим утверждением не согласен, так что попробую аргументировать свою точку зрения.

Вернемся к моей любимой простейшей модели — линейный индикатор (знак линейной комбинации приращений цен) вкупе с маркетной моделью исполнения (финрез сделки равен цене продажи минус цена покупки). Если индикатор равен +1, то покупаем, если -1, то продаем. Ситуация с равным нулю индикатором весьма редка и легко обходится технически.

Почему рассматриваются линейные индикаторы? Тут есть несколько точек зрения
1. (моя) Так проще. Эквити любой ТС представима в виде эквити портфеля линейных систем, возможно, бесконечного
2. (уважаемого А. Г.) Приращения цен имеют нормальное распределение с (возможно) нестационарными матожиданиями, дисперсиями и корреляциями. Поскольку оптимальный прогноз будущего приращения цены — это, очевидно, условное математическое ожидание приращения цены по предыдущим приращениям цен, то в нормальном (гауссовском) случае это будет именно линейная комбинация приращений цен.

( Читать дальше )

Доброе утро, коллеги!

Оставлю это здесь для памяти.
Этапы, которые по хорошему должен пройти алготрейдер на пути к дзену.

1. Построение оптимальной маркетной ТС

Маркетная ТС — это торговая система, которая предполагает, что финансовый результат сделки — это разница цен входа и выхода. Самый простой вариант. Интрига в том, что оптимальная маркетная ТС должна меняться/подстраиваться с обработкой каждого следующего бара — а это очень и очень непросто.

В конце этапа 1 мы понимаем, что на малых таймфреймах оптимальная ТС работает в минус (комиссия и проскальзывание убивает доход от сделки), а на больших — дает жалкие 30% годовых при DD 10% от депо.

2. Построение оптимальной лимитной ТС

Лимитная ТС — это торговая система, работающая путем выставления лимитных ордеров (потенциально убираем комиссию и проскальзывание). Соответственно, в ход идет обработка всего массива OHLC. Вычисления становятся значительно сложнее. Так же, как в п. 1, речь идет о нестационарной системе — она подстраивается на каждом баре.

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Этот пост не про Ленина, а про традиционные рыночные заблуждения.

Как Вы знаете, коллеги, я в своей работе использую реверсивные системы, основанные на линейных индикаторах. Это не панацея, но кирпичик, через который могут быть выражены все остальные ТС.

Так вот

1. Долгое время я был уверен, что в линейном (и не только) индикаторе наибольший вес должен приписываться последнему известному приращению цены
2. Т.к. совершеннно очевидно, что свежие приращения цены должны значимо влиять на будущее
3. А значимость старых цен должна убывать. Условно — по экспоненте

Что я выяснил после моделирования индикаторов:

1. У рынка есть память. На минутках это примерно 800 баров (13.5 часов)
2. Оптимальному индикатору по барабану последние приращения цены
3. Оптимальный индикатор (на минутках) наиболее чувствителен к тому, что случилось 300 баров назад (5 часов)

Что вы думаете по этому поводу, коллеги?

С уважением

Доброй ночи, коллеги!

Экспресс-дискуссия с моими оппонентами не получилась.

Придется разобрать все по-порядку.

Итак: сначала Sergey Pavlov не смог закодировать простую формулу для эквити
Потом: то же самое не смог сделать Rostislav Kudryashov...

ПРОСЬБА К ОБОИМ

1. Сначала обозначьте период времени, на котором у вас все не клеится
2. Потом вышлите мне его параметры
3. Потом согласитесь с тем, что все работает (нужные данные я пришлю)

С уважением

Добрый вечер, коллеги!

Искренне благодарен Вам за критику моих предыдущих постов.

Если кто-то хочет меня покритиковать — есть простой способ.

1. Он выкладывает массив минутных данных в формате © — о другом вроде речи и не шло?
2. Он выкладывает свою версию equity на этих данных?

Если это так — готов подискутировать
Если есть нюансы — напоминаю, заявителю с 01.09.22 опять в школу...

С уважением

Доброй ночи, коллеги!

Признаюсь, в предыдущем посте я был весьма косноязычен, и только намекал на результаты, но не озвучивал их.

Попробую быть конкретнее — и стать ближе к народу.

Итак:

Мы хотим наилучшим образом прогнозировать будущее приращение цены актива.
(для маркетной задачи это равносильно быстрейшему росту эквити)

Пусть цена актива в момент t — это x(t), приращение цены — d(t)=x(t)-x(t-1), индикатор — id(t) (зависит от d(t-1), d(t-2), ...)

Попробуем найти простейший нестационарный линейный индикатор, зависящий от 2-х последних приращений цены.
(как и раньше, это означает, что торговая система покупает, когда id(t)>=0, и продает, когда id(t)<0)

В таком раскладе id(t)=A*d(t-1)+B*d(t-2)

Встанем на наивную точку зрения и потребуем, чтобы индикатор работал идеально на 2-х предыдущих барах.
Это означает, что:

d(t-1)=A*d(t-2)+B*d(t-3)
d(t-2)=A*d(t-3)+B*d(t-4)

Получилась СЛАУ из 2-х уравнений от 2-х неизвестных. Она практически всегда решается, за исключением случая, когда детерминант системы равен 0. Но у нас торговая система зависит не от точного значения прогноза приращения цены, а только от его знака, поэтому для нас решение существует всегда:

( Читать дальше )