Снова вернулся к алготрейдингу, посмотрел на парный трейдинг свежим взглядом — и получил что-то интересное.

Идея простая:
   Если пара ведёт себя «правильно» с точки зрения статистики, она неизбежно будет прибыльной на большой выборке.

Что значит «правильно»:
   1. Наличие возврата к среднему (mean reversion)
   2. Адекватный half-life у спреда, максимум несколько дней
   3. Стабильные коэффициенты регрессии

Алгоритм:
    — Использую фильтр Калмана для нахождения коэффициентов регрессии. 
    — Сначала подбираю параметры в фильтре Калмана так, чтобы соблюдались все условия выше.
    — И только потом оптимизирую вход и выход по коэффициенту Шарпа.

Реализовал этот алгоритм на C#, с вызовом Python-процедуры для выполнения ADF-теста.

Тестировал на BIST (Турция):

25 случайных large-cap, все пары с одинаковым сектором
    — Средний CAGR: 2% на out-of-sample 
    — По всей видимости, в крупных бумагах сидят роботы, которые высасывают арбитраж.

( Читать дальше )

 

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 )

Последние две недели я публиковал подборки из рубрики Traders’ Tips журнала Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за 2001-2005 и 2006-2010 годы. Спасибо за ваши комментарии — от ироничных “опять комиксы?” до вполне серьёзных вопросов о практическом применении и бэктестах. Именно они побудили меня подойти к делу иначе.

Подборка систем и индикаторов за 2006-2010 одного старейшего журнала по техническому анализу

Вместо очередного обзора я решил сосредоточиться на одной идее: реализовать её на Pine Script для TradingView и протестировать на фьючерсах с Московской Биржи. Кстати, Traders’ Tips — это не отдельное приложение, а рубрика в журнале. Но суть не в этом: её практическая ценность по-прежнему велика.

Лучшие системы и индикаторы 2001–2005: подборка из архива классического издания по теханализу

В центре внимания — случайно выбранная статья Барбары Стар “Confirming Price Trend” (S&C, декабрь 2007). Почему именно она? Подтверждение тренда остаётся актуальной задачей, а методы вроде линейной регрессии и R² доступны для понимания и применимы на дневных и часовых графиках.

( Читать дальше )

Не обнаружив ничего внятного по расчету LQDT, сделал сам Калькулятор LQDT

( Читать дальше )

«Стратегия портфеля» кто как считает на сколько важно прописать и придерживаться? Надеюсь, есть желающие поделиться своими мыслями и наработками? Предлагаю вашему вниманию свою, написал вдохновляясь книгой «Разумный инвестор» Автор Бенджамин Грэм. Придерживаюсь (хочу заметить очень недисциплинированно)

Основные задачи портфеля:

1.           Приносить стабильный ежемесячный денежный поток-доход в размере двух средних зарплат. (примерно 160т.р корректирую)

2.           Защищать мой капитал от инфляции.

3.           Давать бонус минимум на один 30-дневный либо два 15-дневных путешествие в году.(500т.р корректирую)

 Первая часть Облигации:

 Правила выбора облигаций:

1. По сроку до погашения разделяем на 3 равные части, назовем их «Краткосрочные» срок жизни до года 365 дней, «Среднесрочные» от года до трех лет, «Долгосрочные» от трех до пятнадцати лет

( Читать дальше )

Приветствую всех!

One Billion снова с вами, и пришло время подвести итоги 2024 года. Результат — активы этого проекта достигли 147,6 млн.

Этот год был сложным, но по-настоящему выдающимся из-за возможности переформатировать портфель и заложить прочный фундамент для будущих 2-3 лет. Очень интересный год.

В начале года я столкнулся с непростой задачей: значительная доля кэша на фоне высоких цен. Это требовало дисциплины, рационального подхода и терпения.

В нашем деле дисциплина важнее таланта, а способность мыслить рационально — ключ к успеху. Я чувствовал себя охотником с ограниченным количеством патронов, выжидая подходящий момент, чтобы сделать точный выстрел. Конечно, не все прошло идеально — небольшие ошибки неизбежны, но они всегда часть процесса.

Что удалось сделать за год по данному портфелю (основные действия):

• Полностью переформатировал портфель.
• Продавал LQDT в четвертом квартале и инвестировал в сильные активы
• Сделал ряд стратегических покупок по отличным ценам:

( Читать дальше )

Всем привет, меня зовут Егор. По профессии я программист, но уже давно занимаюсь торговлей на рынке акций. Соответственно, ряд моих pet-проектов был связан именно с этой сферой. К примеру, в 2020 году я делал сервис для ведения инвесторской бухгалтерии Reagle.net, но до ума проект я так и не довёл, хотя он рабочий и им можно пользоваться — лично я использую его до сих пор.

Следующим проектом в сфере инвестиций и трейдинга стал бот, о котором я расскажу в данном материале. Это бот отслеживающий события, которые сильно выбиваются из общего количества данных. К примеру, особо крупные сделки покупки/продажи, повышенные объемы и изменения цены за интервал или появление большой заявки в стакане. Через бота можно подписаться на отдельно взятые акции или на целый сегмент вроде сектора экономики и индекса, а бот в свою очередь в режиме реального времени будет отслеживать данные тикеры и сообщать о произошедших событиях.

На скриншотах можно увидеть примеры сообщений с событиями, которые отслеживает бот.

( Читать дальше )

В продолжение (НЕ моего) топика: Как проторговать нейросеть. Много пользы.
smart-lab.ru/blog/1064919.php#comment17339662

1)
Берем сетку из топика автора и запускаем тестирование по Si на H1 c 2019 по 2024 текущую дату
Торгуем по набору фьючерсов(НЕ склейка), перекладка в новый контракт в последний день,
Комиссия 10р — за 1 контракт, торгуем на 100% депо, БЕЗ плечей,
то есть Si стоит 33000 на депо 1000000, покупаем=1000000/33000=30 контрактов
Имеем:  Sharpe=1.18; Recovery=2.41;  MaxDD=-41%   (Да это все Out of Sample, на этом периоде сетку НЕ тренировали)

Period    	Return	        Return %	Max DD %
4/22/2019	$9,995.21          1.00	        -5.81	
1/3/2020	$642,055.35	63.57	-15.82	
1/4/2021	$157,789.05	9.55	        -9.02	
1/3/2022	$2,943,980.07	162.67	-41.03	
1/3/2023	$1,742,124.51	36.65	-20.09	
1/3/2024	$972,485.67	14.97	-21.30	

2)
Смотрим внимательно на код сетки, пробуем это переписать без сетки, просто на индикаторах, это можно если включить МОЗХ(он конечно должен быть в наличии).

( Читать дальше )

Заранее прошу поставить лайк- внизу статьи я прикрепил уникальные программы которые сейчас реально сложно найти + мой собственный софт и примеры кода, который я сделал специально для вас.

В этой статье Вы узнаете как обучить и поставить на торговлю в терминал нейросеть без знания программирования(простой способ — в самом низу). В данной статье не говориться как сделать прибыльную нейросеть, но если будет много лайков — я напишу про это подробней. В одной из следующих тем, например — я хочу написать про генераторы торговых стратегий — поэтому ставьте лайк, чтобы у меня была мотивация.

Поехали!

( Читать дальше )

Я скептически отношусь к номинальным активам из-за риска гиперинфляции. Считаю, что лучшее вложение капитала — это реальные активы. Впрочем, про реальные активы и риски номинальных активов я писал в этих статьях (про номинальные активы, про реальные активы).

    

Но тем не менее, иногда и в моем инвестиционном портфеле появляются номинальные активы. Появляются они там по двум причинам:

1. Отложить часть капитала для покупки акций в будущем, если я считаю, что акции хорошего бизнеса могут стать еще дешевле. Как правило, это не больше 15-20% от капитала. Я использую флоатеры, фонды денежного рынка или даже просто накопительные счета с хорошей процентной ставкой.
2. Если я вижу, что номинальный актив может принести мне существенную прибыль при минимальных рисках. К такому инструменту я сейчас отношу длинные ОФЗ.

Я расскажу, как я выбираю ОФЗ — по каким критериям и характеристикам, какие ОФЗ можно рассматривать к покупке именно сейчас. Параллельно читателю станет понятно, почему именно сейчас можно ожидать от длинных ОФЗ очень хорошую номинальную прибыль с минимальными рисками.

( Читать дальше )