Я уже давно использую для бектестов python и pandas. pandas это библиотека для работы с матрицами и её прелесть в том, что она оперирует векторами и работает ГОРАЗДО быстрее, чем обычные циклы. Для того, чтобы сохранить это достоинство при бектестах я использую логарифмическую доходность (log-return на английском). Не ручаюсь за русские термины, так как узнал про них из англоязычных статей. Написанное ниже не истина в первой инстанции, а моя попытка разобраться как это всё работает чтобы применять на практике. Если я не прав, напишите. Я хоть и защищал кандидатскую диссертацию, но не по математике или экономике.

Немного теории

Логарифмическая доходность — разница стоимости актива в разные промежутки времени в процентах. Рассчитываеся по такой формуле:  



Формула для расчёта логарифмической доходности, логарифм натуральный

Теперь на примере акций теслы. Цена по дням:  

( Читать дальше )

Нет.

Сорри за такое жесткое вступление, просто постоянно слышу в комментах от уважаемых людей, что хороший прогноз знака будущего приращения цены — это наше фсе. Типо дальше ММ, хороший софт — и Баффет с Соросом дружно отсасывают (нам?!) в сторонке.

К сожалению это совсем не так.

В действительности на маленьких таймфреймах определить знак будущего приращения цены совсем просто.

Возьмем минутные бары по любому активу (ну, тики тоже подойдут). 5, 15 и более минутки уже не подойдут.
Актив в самом деле может быть любой. Валюты, металлы, крипта, товары, индексы, акции, фьючерсы (купонные инструменты не проверял, если честно, но думаю, что и там все будет Ок).

Строим тривиальную трендовую систему:
— если на предыдущем баре цена выросла — покупаем, если нет — продаем

Если цена актива — это x(i), то приращение эквити выглядит так:
(x(i)-x(i-1))*sgn(x(i-1)-x(i-2))
В Экселе моделируется за 1 мин. Только нужно заменить sgn на ЗНАК() в русскоязычной версии )))

Полученная эквити будет почти монотонно расти или падать.

( Читать дальше )

12 лет назад в ЖЖ блистал такой человек Blastarr_no_1. Он красочно рассказывал, как зарабатывал деньги десятками миллионов рублей, и в итоге заработал на кризисе 2008-2009 более 1 млрд рублей. Потом он сообщил всем что ушёл в политику и удалил свой ЖЖ. Выдумка или правда — так и осталось тайной. Вот тут 10 лет назад я делился у себя в блоге мыслями после прочтения его блога. По ссылке внутри поста на бластара можно не переходить, после удаления этот логин зарегали какие-то лохотронщики.

Этот человек тогда накатал методичку торговли которую назвал ABC of stock trading. Сейчас ее сложно где-либо найти кроме смартлаба. Из тех, кто сейчас на рынке, мало кто помнит такие далекие времена, поэтому я решил на всякий случай напомнить, вдруг вас заинтересует.

Итак, Методичка ABC от blastarr_no_1 «Основные принципы спекуляции» в 5 частях:

smart-lab.ru/blog/250818.php
smart-lab.ru/blog/250820.php
smart-lab.ru/blog/250824.php
smart-lab.ru/blog/250827.php
smart-lab.ru/blog/250831.php

Чтобы не просрать этот пост, добавляйте его в избранное❤️

В очередной раз задумался сделать какой-нибудь обучающий курс по трейдингу на примере нашего рынка.
Например, в 2021 году. Скорее всего, очередной раз не сделаю.

А пока кандидатский минимум из того, что уже доступно:
0. Требуется хоть какая-то математическая и техническая квалификация.
1. Требуется хоть какой-то опыт (надо потыкаться и набить шишек).
2. Изучаем курс Александра Горчакова «Алгоритмический трейдинг. Научный подход»
3. Изучаем курс Алексея Каленковича «Торговля опционами как балансирование рисков»

И в принципе можно обойтись вообще без перелопачивания статей, книг, форумов и тд.....
Если соблюдены эти пункты.

Итак, сегодня будем учиться рубать бабло лопатой на фьючерсных контрактах МосБиржи на цветные металлы. Для анализа скачаем с сайта «Финама» котировки фьючерсов, например, на алюминий (ALMN):


( Читать дальше )

Недавно начал учить язык программирования Python. Жаль, что я к нему приступил в 36 лет, а не в 16. Он прекрасно подходит для анализа исторических данных. Выкладываю скрипт, который заходит на сайт финама, скачивает оттуда котировки акций и записывает их в файл quotes.txt. Для того, чтобы всё работало, должен быть установлен Питон https://www.python.org/.
---
В интернете есть информация, как качать котировки с Финама не вручную, а с помощью скрипта. Вот эти статьи. Ими я пользовался при написании своего кода:
Программный сбор данных о котировках
Загрузка котировок валют с сайта finam.ru
Дополнительно пришлось хорошенько поработать головой, чтобы адаптировать эту информацию для моих нужд. Там кое-что устарело и коды авторов потребовали доработки. Также в моём скрипте вы найдёте цифровые символы, которые соответствуют каждой акции. Например Алроса лежит на сайте финама под цифрой 81820.

( Читать дальше )

Продолжение.

Один из простых признаков, отличающих случайную последовательность от рыночных данных — характер реакции на уровни или на то, что обычно называют уровнем (вступление для любителей рассуждений о рыночном шуме).

Уровни видит большинство и обычно как-то реагирует, поэтому логично создание системы, эксплуатирующей поведение торгующих вблизи уровня.

Cознательно выбран тест Si, ходившего в небольшом диапазоне, вместо традиционного RI.

На картинке — результат теста простой системы, входящей «на отбой» и «на пробой» уровня с фиксированными стопами и лотностью. Она вполне надежно сливает, теряя на спреде и комиссии.


Первая модернизация — добавление алгоритма, распознающего разные ситуации, ведь люди ведут себя в зависимости от наблюдаемого. Первые варианты использовали только относительно простой подсчет амплитуд и касаний, но на момент тестирования (2014) получалось программно различать более десятка типов уровней, с весьма тонкими различиями. Самое грубое деление на «плохие и хорошие» немедленно перевело систему в доходные и резко уменьшило чувствительность к оптимизации.

( Читать дальше )

центробанк тчк срочно тчк ускорить операцию спасению рядового горчакова тчк
минфин тчк