Избранное трейдера SenSoR
Торгую на Американском фондовом рынке с Interactive Brokers (IB) более трех лет на сегодняшний день используя разные стратегии. До недавнего времени все это было вручную, внутридневка и средний срок. Моя торговая жизнь изменилась, когда я, закончив курсы по созданию и алгоритмизации торговых систем с использованием платформы TSLab, решила выйти на Америку со своими роботами.
Вооружившись знаниями с курса по поиску рыночных закономерностей и отточив навык по нахождению смещения вероятности в своей торговой системе, я создала портфель из десятка роботов и горела нетерпением запустить их на своем боевом счету у Interactive Brokers. В процессе обучения на курсе я проходила практику на Российском срочном рынке в течение нескольких месяцев, поэтому сложности как настроить и запустить агентов в платформе TSLab не возникало. Меня интересовало другое- как сконнектировать TSLab с платформой брокера Trader Workstation (TWS), так как она не является особо user-friendly, достаточно громоздка и не совсем интуитивно понятна, а для алготрейдинга нужно только торговать через эту платформу. Вот тут-то и оказалось, что кроме краткого руководства по подключению TSLab к брокеру IB особо ничего и нет. Перелопатив сотни страниц интернета, русско- и англоязычных блогов и сайтов, я нашла часть необходимой информациии, а недостающая часть была получена методом тыка, путем проб и ошибок в процессе запуска и работы на реале.
Существует ошибочное мнение, что трендовые системы зарабатывают на движениях. Это не совсем точное выражение. На движениях меньше нескольких волатильностей реального таймфрейма (что это такое «реальный таймфрейм системы» – чуть ниже) трендовые системы как раз и не забатывают, а либо в нуле, либо в минусе, размер которого грамотная трендовая система и призвана ограничивать.
Что такое реальный таймфрейм для любой системы, не только трендовой? Это время в 2-3 раза меньше среднего времени в позиции. Для простейших систем «вошел-вышел» реальный таймфрейм вычисляется легко, для систем с пирамидингом и(или) усреднением – чуть сложнее, но это тоже возможно.
Что такое волатильность таймфрейма? Это стандартное отклонение приращения цены в %. Точное значение мы его не знаем, но можем оценить через выборочное стандартное отклонение с некоторым «окном». Выбор «окна» расчета – это тоже интересный вопрос. Маленькое «окно» — большая ошибка, большое «окно» — увидим изменения в реальной волатильности с большой задержкой. Надо искать «золотую середину», например, использовать два «окна» или другие «танцы с бубнами».
Кто интересуется опционами, давно хочет попробовать, но не знает с чего начать — возможно, будет полезно пошаговое руководство. Добавились еще две части: про улыбкИ и про ручную торговлю (несколькими способами).
Основных улыбок сделано аж 3 штуки (для рынка, для хеджера отдельная, для оценки эквити).
Было бы интересно подискутировать с коллегами-опционщиками на предмет "не слишком ли много?" или наоборот, может быть, нужна еще какая-то? Например, "сдвинутая на неделю в будущее?".
Кстати, если у кого-то есть своя любимая (и формализованная) модель построения улыбки — можно обсудить. Возможно, ее добавление в ТСЛаб сделает лично Вас абсолютно счастливым человеком, который сможет сказочно разбогатеть благодаря этому?..
Кто интересуется опционами, давно хочет попробовать, но не знает с чего начать — возможно, будет полезно пошаговое руководство.
В прошлый раз было высказано мнение, что "новичкам не стоит хвататься за опционы". Будет справедливо уточнить, что серия, вероятно, будет полезна "для новичков в опционах". Либо для людей уже с определенным опытом, которым надоело выполнять расчеты в эксель / на калькуляторе / через невнятный онлайн-сервис.
Для тех, кто уже крут и использует свою опционную математику — им можно выходить напрямую на разработчиков и обсуждать возможность реализовать свою методику в виде отдельной авторской сборки кубиков. (Конечно, если они хотят увидеть их в
Оригинал опубликован на blog.dti.team
Читать предыдущее исследование: Интернет вещей
В работе Oxford Martin School 2013 года говорилось о том, что 47% всех
рабочих мест может быть автоматизировано в течение следующих 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, работающего с большими данными, как более эффективной замены человеку.
Машины теперь способны решать все больше процессов, за которые раньше отвечали люди. Кроме того, делают это качественнее и во многих случаях дешевле. О том, что это значит для рынка труда, в июле этого года говорил Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета им. Канта:
“Мы перестаём брать на работу юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью. <...> Вы — студенты вчерашнего дня. Товарищи юристы, забудьте свою профессию. В прошлом году 450 юристов, которые у нас готовят иски, ушли в прошлое, были сокращены. У нас нейронная сетка готовит исковые заявления лучше, чем юристы, подготовленные Балтийским федеральным университетом. Их мы на работу точно не возьмем.”