В определенный момент у любого алготрейдера количество торговых систем переваливает за ту цифру, которую можно держать в голове вместе со всеми параметрами и результатами тестов. Конечно, в тс лабе можно сохранять результаты тестов, но из массы кубиков или переменных в коде быстро вычленить идею практически невозможно, особенно, если ТС строилась больше недели назад. Лично мне в такой ситуации помогает Development Worksheet (Паспорт робота), обычный эксель файл с общей информацией о стратегии.

Данный лайфхак, если мне не изменяет память, был найден в книжке Кевина Дэйви «Building Winning Algorithmic Trading Systems». В самой книге автор рассказывает о том, как он тестирует стратегии. Автор делает очень сложное многоступенчатое тестирование, которое начинается предварительными тестами входов и выходов: фиксированный стоп/профит, поза по фиксированному числу баров, monkey тест и прочее (если есть интерес, то могу описать все его изощрения подробно в следующей заметке). После этого он проводит форвардное тестирование и тест монте карло. Перед запуском стратегии на больших деньгах он дает системе поторговать маленьким капиталом (по-моему порядка полугода) и сверяет результаты торговли с тестовыми, вносит поправки. Таким образом на создание системы уходит как минимум 7-8 месяцев.

( Читать дальше )

Исторически сложилось так, что в техническом анализе в основе графиков цен всегда присутствовало понятие таймфрейма — сжатого изображения изменения цены на некотором временном интервале. Обычно для этого использовались представления в виде четверки чисел, характеризующих начальное, конечное, максимальное и минимальное значения цен на месячном, недельном, дневном и иных интервалах времени. Т.е. представление информации было заведомо дискретным, да еще и проквантованным на величину минимального изменения котировки, что давало возможность сразу применить цифровые методы обработки данных.
Т.е. трейдеры — счастливые люди. Им не нужно думать, как превратить поток избыточной информации в сжатую последовательность чисел. Они изначально имеют эту последовательность.

Те, кто сталкивался с обработкой аналоговых сигналов сразу поймут, какое колоссальное преимущество кроется в этом факте. Ведь инструментарий аналоговой обработки данных очень сильно ограничен и по выбору возможных алгоритмов обработки данных и по средствам их реализации. В методах обработки сигналов при физических измерениях наблюдалась обратная картина. Изначально анализируемые процессы (сигналы) были непрерывными, а методы их анализа — аналоговыми. С развитием цифровых методов и устройств обработки информации возникла задача преобразования исходного непрерывного процесса в цифровую форму, а также вопрос о корректных правилах такого преобразования, сохраняющих все характерные особенности исходного процесса и преемственность аналоговых методов анализа и интерпретации результатов.

( Читать дальше )

Всем привет!

Решил поделиться сигналами своей количественной модели ротации секторов американского рынка, золота и трежерей. А почему бы и нет — сигналы, которые я здесь выкладываю — для самых ликвидных ETF'ов, с емкостью миллиарды долларов, самому мне столько точно не надо. Торгует модель раз в месяц — я делаю это в начале каждого нового месяца.

Модель может использоваться как неплохая альтернатива долгосрочному (3-5 лет) банковскому вкладу в валюте. При условии, если вы умеете соблюдать дисциплину и не лезть в модель грязными лапами, чтобы улучшить ее «своим видением рынка» =) Если надоело сливать депозиты и хочется уже куда-то вложить валюту под неплохой процент и с умеренными рисками — велкам!

Модель торгует ETF'ы на секторы американского рынка (XLY, XLP, XLE, XLF, XLV, XLI, XLB, XLK, XLU, IYZ, VNQ), долгосрочные трежеря (TLT), золото (GLD), в качестве безрискового актива, в который модель иногда выходит, используется SHY. На первом шаге производится фильтрация торгуемых тикеров по моментум-логике, на втором — их смешивание с учетом статистических взаимосвязей между ними. Более подробно логику описывать не стану, поскольку, в отличие от других квантов на этом ресурсе, я не считаю, что количественные модели работают вечно. Они умирают — более того, в последнее время они умирают косяками.

( Читать дальше )

Всем привет.

Решил выложить в открытый доступ базу данных тиков с CME, которая накапливалась за последние годы, и обновляется по итогу дня.

FTP доступ: 

85.25.211.62
login: smartlab
pass: smartlabpass

Ссылки на торрент: http://ge.tt/1Ql8j3Y2

№2: app.box.com/s/h0dhmkif0fhnvlpzdp8ma89c1ysv876t

Формат данных:

seconds (int32) — кол-во секунд с начала суток по Чикаго.
milliseconds (int32)
price (int32)
volume (int32)
bestBidPrice (sbyte) — расстояние в тиках между price и реальной ценой BidPrice
bestAskPrice (sbyte) - расстояние в тиках между price и реальной ценой AskPrice
bestBidSize (int32) — доступно с июня 2015
bestAskSize (int32) - доступно с июня 2015

Ниже код для чтения бинарных файлов (На C#).

Создаем класс Tick:

1. public class Tick
2. {
3. public DateTime Time { get; set; }
4. public int Price { get; set; }
5. public int Volume { get; set; }
6. public int BidPrice { get; set; }
7. public int AskPrice { get; set; }

( Читать дальше )

Обнаружил несколько ошибок в своем прошлом исследовании Откуда возникает улыбка волатильности. В этом посте хотел бы их исправить (чтоб не стирать старый, там все-таки много интересного в комментариях). А также предложить на критику новую версию — откуда возникает улыбка и от каких факторов зависит.

Одна из ошибок того исследования была в предположении, что существует некая инерция в движениях цены БА: чем больше очередное приращение цены, тем больше вероятность что следующее приращение продолжится в том же направлении. Именно добавление этого эффекта в модель давало толстые хвосты и изгиб улыбки параболой. Но более внимательный анализ истории показал, что этого эффекта не наблюдается. Каким бы большим не было приращение — матожидание следующего будет ровно 0.

Но главной ошибкой было использование эмпирического распределения приращений для построения распределения цен на экспу. Понять что это ошибка, помогла всего одна фраза от

( Читать дальше )

    Всем привет!
 
    Уже несколько лет слышу, что у многих, в составе торгового робота есть СМС рассылка.
    Это создаёт несколько положительных моментов, от неустанного контроля позиции и оперативного получения сигналов, до спокойной, без нервотрёпки, возможности выйти из дома, во время сессии.
 
    Некоторое время назад реализовал у себя в платформе эту возможность, и вот теперь хочу ею поделиться с начинающими программистами. Надеюсь пригодится.
 
    Представляю OpenSource микро библиотеку для отправки СМС и электронных писем. Язык реализации C#.
 
    Архив http://sib-algo.ru/?wpdmact=process&did=Mi5ob3RsaW5r
    Или со страницы:http://sib-algo.ru/?p=106
 
    Что в архиве:

1. Библиотека
2. Исходники библиотеки
3. Исходник примера использования
4. Этот пост вместо инструкции
5. Открытая лицензия

 

( Читать дальше )

Какая модель движения цены позволяет построить улыбку, наиболее близкую к рыночной?
Рассмотрим простой подход к выбору наилучшего метода.
 
Определение моделей
 
Для начала определим модели рынка.
 
a) Heston, Lognormal и Lewis.
В общем виде модель выглядит так.
 
При λ = 0.5 получаем метод Хестона,
λ = 1 соответствует методу Lognormal,
λ = 1.5 соответствует методу Lewis’s 3/2.
Принимаем тренд равным нулю: μ = 0.
 
Неизвестные параметры:
θ — средняя долгосрочная волатильность;
η — vol of vol;
k > 0 -  скорость сходимости текущей волатильности к средней;
ρ — коэффициент корреляции волатильности и БА;
 
б) Модель SABR
 
 


( Читать дальше )

Уже началаторговать в полумраке, но все равно кровь к глазам сильно приливает.
яркость на мониторах понизила.
 
Думаю купить мониторы от Яблока, но это в будущем, визин капли не помог -ни чист слеза не класс.

помогите((((

 
Пару месяцев назад завершил одну интересную программу, которая самостоятельно ищёт прибыльные свечные паттерны. Решил было спрятать под подушкой, но недавно передумал. Пока доделывал, появилось несколько HFT идей. Буду заниматься ими, а эту подарю миру.

Программу не выложу, но про идею расскажу подробно. Берите, реализуйте, кто может. Буду только рад. Удалось обнаружить такое огромное количество паттернов, что на всех программистов хватит.
 
Plan:

1. Что такое свечной паттерн;
2. Алгоритм поиска паттернов;
3. Подводные камни;
4. Оптимизация, многопоточность;
5. Альтернативы.

( Читать дальше )

  Пожалуйста подумайте о ВОЙНЕ.
Это пост будет совсем не смешным, он будет страшным и жестоким… так надо. Слабонервным и впечатлительным — читать трижды, вас это может коснуться в первую очередь, далее поймете почему.
Итак слово ВОЙНА прочно входит в наш повседневный лексикон. Агрессия и ненависть в чистом виде индуцируется  в безвольных головах наших соотечественников, на полную мощь включенными   башнями излучателями  №1, №2, НТВ, 24. Интернет в целом и SmartLab в частности заполнены злобными  топиками с призывами порвать всех, кто не с нами -  бандеровцы, гейропа, пендосы, белоленточники, либерасты,  пятая колонна — вот примерный круг наших будущих врагов. Слово ВОЙНА, ранее  как кусок стекла, застревавший в горле, шлифуется, аккуратно натирается, стремительно превращаясь  в умелых руках в гладенький  леденец с чуть горьковатым привкусом.
  —  Наслаждайтесь, пробуйте, с первого раза немного непривычно, но вот еще и еще. И совсем не страшно, ведь верно?
  -  А ведь и правда, вкус интересный.  Гордость, величие империи, наша миссия, патриотизм, вставание  с колен, романтика, благородство,  мужество,                  сколько чудесных ингредиентов! Но что, за горечь? Ведь здесь определенно что-то горчит?
  —   Горчит? Ну что Вы. Ну если только совсем немного. Да, Вы знаете,  это так … «смерть», не обращайте внимание, смотрите телевизор и наслаждайтесь.               Не волнуйтесь, мы  постоянно совершенствуем вкус, скоро горечь совсем исчезнет.


( Читать дальше )