Одним из первых параметров, которые мы проверяем при оценке новой стратегии – это проверка зависимости между сделками используя методику Z-счета. Данная оценка дает нам понять, что ждать от нашей системы в плане чередования прибыльных и убыточных сделок, что в свою очередь влияет на выбор системы управления капиталом при входе в сделку.

Рассмотрим 2 типа случайного процесса:

Независимые испытания (Отбор с замещением) – это последовательность результатов, где вероятность постоянна от одного события к другому. Бросок монеты является примером такого процесса. Каждый бросок имеет вероятность 50/50 независимо от результата предыдущего броска и равна 50%.

Зависимые испытания (отбор без замещения) – это когда результат предыдущих событий влияет на вероятность, и значение вероятности непостоянно от одного события к другому. Примером такой зависимости является карточная игра 21 (очко). 

Если перейти к трейдингу, необходимо убедится в том, что каждая следующая сделка не зависит, от результатов предыдущей сделки. Это важно, потому что последующие тесты оптимизации и управление капиталом подразумевают, что мы имеем дело с независимыми результатами.

( Читать дальше )

В продолжение  темы, много лет спустя
smart-lab.ru/blog/310157.php

Наша МосБиржа чудотворна во всех смыслах этого слова, и  обладает невероятно мощными  технологическими штучками для  алги!

Для  начинающих есть плаза2 ФОРТС  через тырнет,  или более модные  штучки на все  рынки  через VPN.

Ну а дальше, как  обычно,  колокация! И тут биржа молодец! На любой  вкус предлагает Блэкджек.
1 Колокация стоит денег, биржа хочет взять за малюсенький 1 юнит, с блоком питания  до 500 Вт включительно,  всего ничего 24 к  рублей  в месяц.
2 Когда мы  наш чудесный юнит разместили, нам  нужно кабель купить для доступа  к  бирже,  обычная  оптика  10 гигабит. чтобы получать маркетдату, и  отправлять наши транзакции,  всего за 60 к  в  месяц.
3 Ну и чтобы как то дружить с  нашим юнитом, управлять им, смотреть и  тд тп,  необходимо на  юнит подключить интернет. Всего ничего, 2400 руб за 1 мегабит скорости.

( Читать дальше )

Привет! Бегло полистал SL и обнаружил, что книжные обзоры делятся на 2 типа – инвесторские и хардкорное алго (HFT и опционы). Промежуточный вариант попытаюсь закрыть данным постом. По уровню сложности книги в обзоре находятся между зубодробительной подборкой от Eugene Logunov https://smart-lab.ru/blog/534237.php и приятным чтивом по фундаментальным стратегиям.

1)    Lasse H. Pedersen – Efficiently Inefficient

Отличная книга и №1 по соотношению польза/сложность. Автор показывает, как кванты тестируют и отбирают стратегии в портфель. Условно ее можно разделить на 4 части: арбитраж, факторные стратегии, глобал макро и технические моменты запуска и финансирования фонда. HFT и опционные стратегии упоминаются вскользь. Наверное, книга подойдет и для совсем начинающих, т.к. все метрики (вплоть до волатильности) и базовые концепции раскрываются с 0.

LHP – один из боссов крупного хедж фонда в Гринвиче, но в отличие от Далио или Дракенмиллера, еще и хардкорный академик. Поэтому в книге любое утверждение подтверждается ссылками, а для глубокого погружения есть отличный список первоисточников. Понятно, что никаких секретов своего работодателя LHP не раскрывает, но профильные главы для меня оказались полезными в плане идей + отсылки туда, где копать глубже.

( Читать дальше )

Всего лишь неделю нужно для того, чтобы каждый из вас смог сам научиться программировать сверточные нейронные сети, которые торгуют не хуже этой*:

Основное отличие машинного обучения от традиционного программирования состоит в том, что в задачах классического программирования вы знаете некие правила и жестко программируете их в поведении программы; в задачах машинного обучения вы не знаете по каким конкретно правилам должна работать программа и позволяете моделям машинного обучения самим найти их. Если вы хотите создать торгового робота, обычно, вы сами ищете некоторые правила (например, пересечение скользяшек, MACD>80 при убывающей луне — покупаю 2 лота) и жестко задаете такое поведения в роботе, тестируете и, возможно, оптимизируете некоторые параметры, но почему бы не поручить само придумывание правил машине? Методы машинного обучения, в теории, могут сами выбрать индикаторы, разработать правила входа, выхода и оптимальный размер позиций. Да чего уж… они могут сами придумать индикаторы, паттерны, которые могут быть гораздо лучше чем то, что придумали до этого люди. Ведь так и случилось в сфере обработки изображений, нейронные сети научились выделять значимые признаки из изображений гораздо лучше, чем алгоритмы, придуманные людьми. Компьютер обыгрывает людей в шахматы — игру, знания для которой люди накапливали ни одну сотню лет. Станет ли алготрейдинг следующей сферой, где будет господствовать нейронные сети или какой другой метод машинного обучения?

( Читать дальше )

Всю жизнь тестировал и оптимизировал торговые стратегии для фьючерсов используя так называемый «склеенный» фьючерс с сайта Финама. Я понимал и понимаю, что в момент «умирания» старого фьюча и соответственно перетекания ликвидности на новый фьючерс происходит ценовой ГЭП. Или контанго (когда цена нового фьюча больше чем цена уходящего в небытие) или бэквордация (обратная ситуация).

Как выяснилось, склейку фьючей Финам проводит по методу «Панама» (или проводил), а как будет проводить — кто его знает. Да и что за «Панама» — яндекс в помощью интересующимся. Смысл в том, что на стыке двух фьючей идут недостоверные котировки.

Из-за наличия такого ценового разрыва в склеенных фьючерсах результаты тестирования стратегии искажаются и как результат в процессе оптимизации находятся неоптимальные параметры.

Я считал, что это несущественные искажения, но если учесть, что оптимизацию иногда провожу на промежутке времени до 10 лет и каждый год происходит как минимум 4 склейки (поквартально) — получается около 40 сделок дают искаженный финансовый результат, которого можно не достичь в реальной торговле. Если же использовать фьючи на нефть — склейки могут доходить до 12 раз в году.

( Читать дальше )

В данном блог-посте будут представлены результаты исследования за 2017 год коинтегрированных пар акций, которые торгуются на Московской бирже. Методика тестирования основана на тесте Энгла-Грэнджера, но для начала проясним некоторые моменты про стационарность, возникшие в предыдущем блог-посте.

Стационарность

У нас вышел спор насчёт того, стационарные ли приращения у акций или нет. ch5oh говорил, что очевидно, что на рынке у всех акций приращения стационарны. SergeyJu — что очевидно, что на рынке нет ни одной акции со стационарными приращениями, и что RW-модель, используемая для описания цены акции, неадекватна. Первый вопрос, который здесь возникает: а как по графику понять, стационарный ряд или нет?



( Читать дальше )

Решил заняться переводом наиболее интересных зарубежных интервью и статеи, связанных с финансовыми рынками.

Первой статьей, которую я решил перевести, стало интервью Джона Вана журналу TASC Magazine. Она будет особенно тем трейдерам, кто только начинает знакомиться с алготорговлей.

Чтобы вы понимали, кто это такой, приведем несколько фактов из его карьеры:

— магистр в области квантовой химии

— докторская степень в области физической химии

— стаж торговли с 1989 года

— соучредитель AbleSys

— Начал создавать торговые стратегии еще в далеком 1994 (На смартлабе вряд ли кто таким может похвастать)

— Автор книги “AbleTrend: Identifying And Analyzing Market Trends For Trading Success ”

Джон, почему Вас заинтересовали финансовые рынки и тех.анализ?

У меня, как вы знаете, докторская степень в области физической химии. Это всегда заставляло меня исследовать те сферы жизни, где на первый взгляд все хаотично. Поэтому мой приход на финансовые рынки не случаен.

( Читать дальше )

Всем привет!

Занялся я примерно полтора года назад вопросом «Как воспитать успешного трейдера!?», чтобы потом иметь диверсифицированный портфель стратегий (и трейдеров).

Начал с поиска трейдеров в своем городе (Трейдеры города Пенза.)
Потом искал здесь(Ищу трейдеров!)

Далее занялся отбором, затем обучением (торговля велась на моем счете, с помощью написанной специально для этого программы, которая делит лимиты трейдеров, обсчитывает их «субсчета», и контролирует риски).
В конце 2015 писал здесь о предварительных результатах (Как я зарабатываю на бирже.)

И вот какие выводы можно сделать исходя из полученного опыта:

1.Трейдеры, которые учились торговать сами (читали/смотрели что-то в сети) торгуют хуже тех, кто проходил обучение у меня или еще у кого-то (т.е. у конкретного человека). Тем кто учился торговать у меня я советовал не читать ничего в сети на тему трейдинга. У многих, начитавшихся интернета, в голове была полная каша.

( Читать дальше )

Всем привет. Давно ничего не писал и вот почему..

Много лет подряд торговал опционами. В 2013 начал от них «уставать», доходность моих стратегий упала, и чтобы ее повысить приходилось брать на себя большие риски.  

Перешел опять на фьючерсы, но торговать руками сильно не хотелось. (Работать должны роботы. )

К середине 2015-ого пришла идея нанять трейдеров и обучить их правильному трейдингу (Ищу трейдеров! )

Так закончился первый месяц торговли.

Обучение проходило на практике, на моих деньгах и трейдерам это ничего не стоило.

Все трейдеры торговали с разных счетов и контролировать их было очень неудобно.

Решил написать программу, которая позволит торговать всем трейдерам с одного счета, а мне ставить на них лимиты и контролировать риски.

Задумано – сделано!

( Читать дальше )

( Читать дальше )