Избранное трейдера Yesman

по

Гадалки по количеству открытых позиций - все сюда

    • 17 сентября 2019, 15:47
    • |
    • Vanzent
  • Еще
Гадалки, скажите, в какую сторону позу набирают?
Гадалки по количеству открытых позиций - все сюда



Мысли про текущее положение дел в алго.

Мысли будут необработанные, пост не зрел, как обычно, 3-4 дня. 

Что я думаю про текущее положение дел алго в нашей стране. Если обратиться в прошлое, да даже, если глянуть на историю ЛЧИ, можно выделить несколько интересных периодов, которые характеризуют становление отечественных алго в стране. Это:

  1. Примерно 2008-2010 годы. Когда появилась гора ручных не эффективностей, на чем выросла целая волна всеми известных молодых трейдеров. Потом пришли на их место роботы и их сожрали.
  2. Это примерно 13-14 годы. Когда выше описанные роботы начали создавать неэффективности и пришли более ушлые и умные и сожрали вышеописанных, еще зацепив свой же закат в период повышенной волы 14-15 годов.
  3. Текущий период о котором поподробней.

Основные тезисы, которые я хотел бы выделить.

  • Гигантская конкуренция. Это основной тезис. Если многие писали в 15 году о сильной конкуренции, то они даже не подозревали, что будет в 18-19 годах
  • После второго периода начался период очистки сферы. Ушли те, о которых думали как о гениях. Реальные же гении стали выплывать наружу, спустя 3-4 года
  • Период легких денег на малых вложениях фактически закрыт безвозвратно. Вкинуть 3-4 млн в развитие и получить результат фактически уже не реально без подготовленных кадров
  • Кадры решают сейчас как никогда. Это факт. Все вышеперечисленное говорит о том, что мы становимся, как на Западе, прийти самому и поднять с нуля — анреал. Времена ушли безвозвратно. Рынок становится достаточно профессионален
  • В топку подкидывает сама Биржа своей политикой разворота ориентиров на западных игроков
  • Наш алго рынок входит (или уже вошел, судя по тому, как юзаются дырки в регламентах) в стадию драки профессионалов. В обычной экономике, когда рынок поделен и высоко конкурентен, участники рынка садятся за общий стол и договариваются, пилят рынок, сферы, разрабатывают правила. Я не верю в то, что на такое способны участники финансового рынка, поэтому пойдет грызня.  Можно бы было легко сесть и поделить стаканы и пережить этот непростой период.
  • Я верю в то, что на протяжении года — полтора могут появиться ботаны и еще через 2-3 года задать темп алго рынку на 4-5 лет
  • Те, кто не развивался последние годы, к 20-21 году закончат свое существование
Ну вот примерно так спонтанно накидал. Пожалуйста, не надо только показывать свои прибыльные еквити последних пяти лет. Когда мы выйдем все из этого периода, подбитые летчики спустятся до вашего уровня и съедят и вас.

У меня все, доклад окончен.

Доходные спреды или как продать русский рынок на 7,5 млн рублей за 50 тыс рублей

Более половины голосов предпочитают услышать о сделках с лимитированным риском и солидным возвратом. Сегодня я начну с самой простой комбинации, которая требует минимального времени и минимального контроля. Но, несмотря на простоту, это один из самых недооцененных маханизмов инвестирования. Речь идет о бычьем или медвежьем спреде.

В интернете тысяча статей, как им пользоваться, но я расскажу про свой подход и постараюсь обьяснить человеческим языком.

Речь пойдет об опционах. Опцион очень грубо говоря, это страховка от какого-то события в будущем. Вы купили автостраховку от того, что если будет ДТП, то расходы по ремонту возьмет на себя страховая. Страховая, которая продала вам полис (опцион), прибыль получит только в том случае, если вы не попадете в ДТП в течение определенного времени. Вот и взаимоотношение покупателя, который платит премию (страховку) и продавца, который получил эту премию. Для вас риски ограничены суммой этой премии (лимитированный риск), а вот у продавца риски неограниченны (ведь водитель может и в Бентли вьехать).



( Читать дальше )

Причины появления хвостов (спайков) на графике или немного про лимитные заявки.

  Возникла дискуссия у меня с одним уважаемым человеком по поводу длинных хвостов на графике при обсуждении теории Герчика. И уважаемый человек мне сказал, что версия Герчика это полная ахинея. А все длинные хвосты на графике это только следствие лимитных заявок. Заявки бывают двух видов (накопление) это к примеру купить еще при падении цены до определенного уровня и выход из позиции (stop Loss) продать при падении цены до определенного уровня. И когда (stop loss) до определенного уровня превышает заявки накопления на определенный коэффициент, то всегда летит крупная заявка от крупного игрока на продажу по рынку, целью которой является забрать разницу между заявками накопления и stop loss. После этого опять идет анализ появившихся новых лимитных заявок, если опять stop loss преобладает над заявками накопления, то полетит еще одна крупная заявка по рынку и так будет до тех пор, пока заявки накопления не станут равны или больше заявкам stop loss по денежной сумме.  
 На вопрос, как крупный игрок видит лимитные заявки, если их видит только брокер, а брокер у нас не один. Ответ последовал следующий. В мире капитализма любая информация продается и не надо видеть всех клиентов, достаточно информации по одному крупному брокеру. Так же, что бы понять кто победил на выборах не надо считать 100% протоколов, как правило достаточно посчитать и пять процентов, стадо у любого брокера ведет себя одинаково.
  Прав он или нет, вопрос знатокам?

Коллекция заблуждений биржевых игроков. Список статей.

Все ссылки на статьи о заблужениях биржевых игроков — на одной странице!

( Читать дальше )

Авторегрессия волатильности как задача для стохастического градиентного спуска.


Занимаясь первоначально исключительно портфельным инвестированием мы всё чаще сталкиваемся с задачей моделирования волатильности фондового рынка и его будущих ковариаций. Соответственно,  так или иначе, мы сталкиваемся с проблемой выбора модели, которая позволяла бы нам на самом широком диапазоне данных получать сколько-нибудь значимые оценки. 


В качестве показателя качества моделей нами была выбрана доля объяснённой дисперсии:


Авторегрессия волатильности как задача для стохастического градиентного спуска.


и промоделирована ошибка измерения волатильности заданного стационарного процесса на интересующем нас интервале: 


Авторегрессия волатильности как задача для стохастического градиентного спуска.

( Читать дальше )

Динамика открытых позиций трейдеров по индексу РТС

Рост по индексу РТС последние три дня обеспечивают физические лица, юрики пока во флете

Сначала  взгляд на возможную корреляцию фьючерса РТС с другими инструментами.

Динамика открытых позиций трейдеров по индексу РТС

По фьючерсу РТС с конца августа наблюдается  устойчивый тренд. И последний день показал намерение  расти и дальше.
Динамика открытых позиций трейдеров по индексу РТС



( Читать дальше )

Спрашивали - отвечаем: что делать с позой в SNGS / SNGSP

    • 05 сентября 2019, 01:45
    • |
    • MadQuant
  • Еще
Executive summary

Каких-то явных закономерностей, указывающих, что поза в SNGS уйдет в существенный минус, нет. На коротком горизонте (1-2 дня) средний ретурн даже немного положителен, так что можно понаблюдать за динамикой цены — возможно, на позе удастся еще поднаварить.

Даже если захочется выходить из-за слива бумажки рынком — не надо поддаваться панике: в 96.3% случаев, когда наблюдалось поведение цены, аналогичное «Сургуту» в последние 3 дня, хай следующего дня был не ниже клоуза предыдущего дня. То есть, даже если завтра рынок откроется гэпом вниз — не стоит сливатся на возможных минимумах дня, есть смысл подождать адекватной цены.

Более подробное пояснение:

Тут в последние дни поднялся нехилый хайп из-за роста в «Сургутнефтегазе». Моя система тоже еще в прошлую пятницу рекомендовала его брать, но портфель начал ребалансить только в понедельник, поэтому взять все перед ростом не получилось, в итоге напирамидил позу со средней в районе 31. В принципе, на текущий момент заработал на ней на неделю отпуска в Испании, при условии, что получится сдать хотя бы по текущей цене. Но глядя на сегодняшнюю свечу, это не гарантировано:

( Читать дальше )

Апдейт модели LQI за Август'19

    • 03 сентября 2019, 01:43
    • |
    • MadQuant
  • Еще
Апдейт модели LQI за Август'19

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за август. Давно про нее не писал, последний раз в феврале за январь (https://smart-lab.ru/blog/520054.php). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.111 -0.94
XLP 0.141 2.17
XLE 0.000 -8.33
XLF 0.086 -4.71
XLV 0.090 -0.59
XLI 0.093 -2.65
XLB 0.000 -2.83
XLK 0.000 -1.54
XLU 0.148 5.09
IYZ 0.000 -5.27
VNQ 0.000 3.75
SHY 0.000 0.78
TLT 0.234 11.04
GLD 0.097 7.91

В отличие от января, по итогам которого модель дико отстала он S&P, это был воистину «месяц Бэкхэма»: самые большие веса оказались в практически единственно выросших активах (XLP, XLU, TLT, GLD), не захвачен из сильно выросших оказался только VNQ, и модель сложила несильно большую долю (менее 40%) в упавшие активы.
В результате модели удалось сильно обогнать рынок: SPY -1.67%, EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +0.28%, LQI +3.6%. По рискам (в терминах максимальной просадки) результат еще приятнее: 1% LQI vs. 2.5% EQW vs. 4.5% SPY. Покупка защитного добра (а на этот раз его было около двух третей портфеля — XLP, XLV, XLU, TLT, GLD ~ 70%) наконец-то принесла свои плоды.



( Читать дальше )

Практический пример использования Tensorflow serving для применения ваших моделей в любой среде алгоритмической торговли.

Всем привет, 

Я забыл, что видео посты на смарт-лабе сразу отправляются в бан :), поэтому немного текста.
Я как-то начал тему о том, что новые технологии очень помогают и облегчают жизнь алготрейдерам. И хотел показать как удобно использовать tensorflow serving, запущенный в docker контейнере, для использования моделей машинного и глубокого обучения. Так как такой метод позволяет быстро и лего развернуть, и использовать ваши модели почти в любой торговой среде.

И так, этот пост логическое завершение предыдущего: https://smart-lab.ru/blog/558070.php

Там было видео, в котором я рассмотрел подготовку данных. Мы получили исторические цены от yahoo сервиса, выбрали точки входа по нашей стратегии и подготовили датасет для алгоритма машинного обучения.

В сегодняшнем видео будет следующее:

— Используя tensorflow.keras api мы создадим две версии нейронной сети;
Сети очень простые и реализуют бинарную классификацию, отднако выходной слой имеет сигмоидную функцию активации и поэтому на выходе мы будем получать вероятность, а не конкретный класс. А как вы возможно помните, нейронная сеть нам нужна именно для того, что бы предстказывать вероятность получения нашей прибыли.

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн