У меня на срочном рынке работает автомат: собирает данные, считает целевой портфель, сам ставит ордера через API брокера и вечером сверяет позиции со счётом. На прошлой неделе он двое суток держал не тот портфель, который должен был. И заработал на этом 69 762 ₽.

Сразу оговорюсь, чтобы не было разночтений с прошлым постом: речь про счёт в песочнице брокера. Ордера, маржа, роллирование и экспирация там настоящие, деньги виртуальные. Реальный счёт у меня отдельный и маленький, он тут ни при чём.

Дальше — про экспирацию. Не в смысле «не забудьте дату в календаре», а в смысле «она ломает ровно те места, где вы её не ждёте».

Что произошло

Портфель рыночно-нейтральный: несколько длинных позиций против нескольких коротких. Отдельную позицию дальше называю ногой, так короче. 

Одна из коротких ног — по инструменту с квартальной серией контрактов.

25 августа. Ликвидность переехала на следующий контракт. Активный контракт я выбираю по максимуму дневного объёма, и он честно переключился. Проблема в том, что переключился за день до последнего торгового дня старого. Объём мигрирует когда мигрирует, а не когда мне удобно.

( Читать дальше )

В предыдущем посте был пример от ДОХОДЪ. Они молодцы, но субъективно ставка на часть факторов, которые пока в условиях российского рынка показывают себя слабо, «отъедая» доходность у более сильных. К тому же нет элемента конкуренции за капитал между факторами.

А как правильно? Разумеется, однозначного ответа нет. Но ведь он и не нужен. Давайте попробуем улучшить буквально следующие несколько шагов.

---

Какие активы возьмём

Из прошлого поста понимаем, какие классы активов даже при пассивном удержании на длинной дистанции несут положительную доходность. Соберём «суп» из доступных ингредиентов.

Берём данные с 2003 года:

1. Акции — индекс полной доходности МосБиржи MCFTRR, после налогов.

1. Облигации — индекс МосБиржи государственных облигаций RGBITR

1. Недвижимость — тут проблема с ликвидными инструментами остаётся. Есть индекс московской недвижимости Домклик и фьючерс на него, но оборот пока смешной. Есть индекс фондов недвижимости MREF, но в базе расчета индекса всего 8 фондов. Пока для длинного ряда данных использую динамику 1-комнатной квартиры в родном Петербурге

( Читать дальше )

моментум энто, конечно, весчь...
об энтом на мартыновском сайте все знают...
вот в августе на ММВБ перло как не в себя...



и щас мы посмотрим как оно перло-с...
 
возьмем 30 ходовых акцулек...
каждый Божий день будем определять кто есть из них 3 самые — самые лучшие по приращению...
те и будем покупать вечером по закрытию, а те которые не попали снова в тройку будем-с продавать в чужие руки...


( Читать дальше )

В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи?

Сегодня у нас есть Python и такие мощные библиотеки, как Backtrader. Однако голый фреймворк — это лишь половина дела. Чтобы он стал по‑настоящему народным инструментом, ему нужна удобная обвязка: готовая структура проекта, автоматический импорт стратегий, наглядные отчёты, тепловые карты для оптимизации и бесшовное подключение к API брокеров — не только российских, но надо начать с Мосбиржи.

Мы стремимся сделать инструмент таким же удобным, как TradingView. Простота в использовании и доступность всех функций для пользователей без глубокой технической экспертизы — мне кажется вот идеал. Чтобы каждый, кто заинтересован в алгоритмической торговле, мог без усилий внедрить свою стратегию, протестировать её и получить результаты, не проводя часы и дни за настройкой системы.

( Читать дальше )

Мы все, или почти все, знаем, что рынок оч похож на случайное блуждание (СБ). Мы также знаем, что СБ непредсказуемо — 0.5 в обе стороны. В то же самое время, порождающая функция СБ, это нормальное распределение, в некотором смысле вполне предсказуема. Являйся рынок распределением Гаусса, не выигрывал бы только совсем ленивый. Действительно, покупаем в минусе распределения, и терпеливо ждем, когда цена уйдет в плюс распределения — там и продаем.
А нельзя ли превратить рынок из СБ в распределение Гаусса. Оказывается, с некоторыми допущениями, можно. 
Итак, 1. проводим ЕМА, 2. вычитаем из графика цены построенную нами ЕМА, 3. Строим график. На этом графике мы видим что-то очень похожее на нормальное распределение. Вычисления оставлю для вашей реализации. Не возражаю, если кто-то графики вставит в комментарии.
Все. На таком распределении уже можно успешно играть. Этого уже вполне достаточно.
Другой вопрос, что у вас сразу и в лоб из этого ничего не получится — потому стратегия так открыто и публикуется. Для того, чтобы это действительно работало, надо дополнительно учитывать массу всяческих факторов и побочных эффектов. Но если вы их все учтете, то непременно работать будет.) Здесь же описана только основная идея.

энта бесконечная задача, решенная токийскими аспирантами в отношении букмекеров хрен знает в каком году, как перенести математическое положительное ожидание на правила игры на бирже...

ставим на все подряд...
вариант, когда ситуевина еще лучше по рынку, чем в обычные дни оставляем про запас (энто мне и самому пригодится)

результаты на базе сбера с 1.1.2022 года тейк от входа постоянен и равен среднему 1,3% ...
стоп в градации от тейка на 100 и до тейка равному стопу...

лучше всего Ракета — поставил и поперло ...
на соотношении тейка к стопу как 3 к 1  на дистанции начинает наступать  ЖОПА...
(налоги, кофы учтены)



 стоп максимально близко или вообще без стопа....

в реальности  каждый божий день Тейк перерисовывается и, соответственно, перерисовывается Стоп — главное смотреть, чтобы payout имел положительное значение.... 

Вопрос к тем, кто в теме! 
Исторические Данные с серверов биржи (не онлайн!) через ALGOPACK  доступны для скачивания только по подписке (за плату)? Или где ещё доступны данные по споту, срочному рынку 30мин фрейма глубиной года за три-пять !??

smart-lab.ru/blog/671137.php

автор топика любопытен, но теоретическая возня вокруг волатильности индекса малоинтересна...

всегда интересна практика...

итак сбер с 1.1.22 года и по нонешние времена
всего событиев — 913
интересуют дни, которые закрылися в плюс по сравнению с открытием — 452 (49,5%)
интересуют дни, которые закрылися на следующий день и где максимум больше, чем закрытие предыдущего дня -437 (96,7%)


с вероятностью в 86% возьмем на следующий день 0,25% от капитала...
Татарский сын (который нам не брат) так и делал  — ставил на 0,3% и плечо по среднему в три…

 

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.

➡️ Робот, который живёт в стене: мой опыт автоматизации торговли на Python

Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.

Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор библиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека-обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.

( Читать дальше )

В трейдинге акцент часто смещён в сторону поиска идеальных входов, тогда как стратегии выхода остаются в тени. Между тем именно выходы определяют соотношение прибыли и убытков. Раздельное тестирование помогает изолировать входы и оценить, как разные методы управления позицией влияют на результат. В этой статье входы будут выполняться с 50% вероятностью — это устраняет фактор предсказуемости и позволяет объективно сравнивать эффективность различных стратегий выхода.

В статье тестирую две стратегии трейлинг-стопов для Московской биржи на фьючерсном контракте USD/RUB (Si) на часовом таймфрейме, используя язык Pine Script в TradingView.

 Под капотом Pine Script: как устроен и для чего используется язык TradingView

Цель исследования и описание общего подхода

Главный вопрос исследования — какой метод трейлинг-стопа показывает лучшие результаты при одинаковых входах: фиксированный процентный или адаптивный ATR? Простой трейлинг-стоп строго ограничивает риск, но полностью игнорирует рыночную волатильность. В отличие от него, ATR-трейлинг, основанный на значении среднего истинного диапазона, автоматически подстраивается под текущие колебания рынка и способен удерживать прибыль в затяжных трендах.

( Читать дальше )