Доля вложений нерезидентов в ОФЗ на счетах НРД на 18-22 мая

Доля вложений нерезидентов на счетах иностранных депозитариев в Национальном расчетном депозитарии (НРД) в общем объеме выпусков облигаций федерального займа (ОФЗ) 18-22 мая 2020 года:

 

Код	18 мая	19 мая	20 мая	21 мая	22 мая
SU24020RMFS8	0,00%	0,00%	0,00%	0,00%	0,00%
SU24021RMFS6	61,91%	61,55%	61,55%	61,55%	61,55%
SU25083RMFS5	8,32%	8,38%	8,43%	8,43%	8,44%
SU25084RMFS3	13,02%	13,02%	13,02%	13,05%	13,05%
SU26205RMFS3	14,27%	14,27%	14,33%	14,32%	14,37%
SU26207RMFS9	62,10%	61,86%	63,65%	63,45%	64,19%
SU26209RMFS5	27,24%	27,24%	27,22%	27,26%	27,26%
SU26211RMFS1	34,89%	35,06%	35,06%	34,87%	34,34%
SU26212RMFS9	70,70%	70,76%	70,64%	69,83%	69,84%
SU26214RMFS5	4,43%

( Читать дальше )

Прочитал у известного персонажа вот такое заблуждение 

Эффективность математики только в поиске закономерности рыночного движения — паттернов которые способны реально материализовать вашу прибыль.

Написана полная ерунда. Позволю себе процитировать фразу, с которой я начинал свой курс «Алгоритмическая торговля. Научный подход» :
Математика в общем случае не даст Вам ответа на вопрос КАК ДЕЛАТЬ? Но она даст Вам ответ на другой важный вопрос ЧТО ДЕЛАТЬ, А ЧТО НЕ ДЕЛАТЬ?

Что из этого следует? А то, что математика не может быть «эффективна» в поиске паттернов, она лишь может точно сказать: найденные Вами паттерны — это реальные закономерности или чушь собачья.

Как правильно заметил мальчик BuyBuy в своём топике: самый простой способ это сделать, это проверить свои паттерны на качественно (!) смоделированом случайном блуждании и если окажется, что и там все лучше самой доходной пассивной стратегии, то значит это чушь собачья.

Как сделать качественное случайное блуждание для последовательности свечей реального актива?

( Читать дальше )

Продаю ри, покупаю в понедельник с утра

Обоснование, теория и вообще вводная по теме здесь.

Вообще-то меня сильно впечатлили результаты выбора бумаг для покупки и удержания на основе моментума по ссылке выше. Настолько что я решил самостоятельно это проверить. Но поскольку меня это интересовало именно с практической точки зрения, то задача была ограничена несколькими условиями: — выборка бумаг ограничена ликвидными компаниями с капитализацией более 30 млр. рублей, расчет и соответственно модельный портфель должен быть реализован в доступном мне инструменте — в электронной таблице. Немного перефразируя Силаева А.: если стратегия/модель не может быть выстроена относительно просто в электронной таблице, то грош цена такой модели. Поэтому с практической точки зрения мне было важно то, что в случае успеха я могу применить стратегию имея всего лишь электронную таблицу и интернет с котировками.

Исходные данные выгружал с известного ресурса investing.com. Цена бумаг без дивидендов. Цены на конец каждого периода (месяца) по цене закрытия. Для расчетов я отобрал две группы компаний: условно с большой капитализацией: не менее 200 млр. руб. и средне-малой капитализацией: менее 200 но выше 30 млр. руб. Хотел проверить, повлияет ли фактор размера на итоговый результат. Во время выборки вторую группу пришлось изрядно проредить исключив некоторые низколиквидные компании с мертвым оборотом или со странным поведением в графике котировок, типа резкого взлета цены внутри дня. Возможно сплит или какая-то ошибка в архиве данных сайта investing. Таким отсортированных историй оказалось довольно много. Итого в каждой из двух групп оказалось по 34 компании (случайное совпадение).

( Читать дальше )

Мы знаем, что при приближении к центральному страйку, по мере увеличения страйка Дельта для опциона CALL растет. Дельта — это зависимость скорости изменения цены опциона от изменения цены фьючерса Delta = dCo/dCf. Производная, как бы. И че-то, большинство, уверовав в это, стремятся купить опционы поближе к центральному страйку.
Давайте по простому посмотрим эффективность этого действа исходя из наших затрат на позицию. Для этого возьмем отношение Дельты в страйке к теоретической стоимости опциона — получим зависимость скорости роста опциона на рубль затат на позицию. Смотрим рисунок:

Показано отношение Дельты для Call к цене опциона 18.06.20 для фьючекса на индекс RTC. Центральный страйк — 117500, цена БА -116080.
Ну, и где на рубль затрат скорость больше. Угу, там, где опционы дешевле. Т.е., купив дешевых опционов на ту-же сумму, что и ближе к центральному страйку, мы получаем большую скорость и большую прибыль.  Для опционов PUT все тоже самое.

( Читать дальше )

Пожалуй, каждый, даже, самый ленивый программист на LUA презентовал свою версию для запуска QUIK.
Пришла и моя очередь.
Вчера, за небольшую благодарность, swerg перевёл w32.dll на LUA 5.3.
Теперь есть поддержка QUIK 8.5 и выше.
Скачать: http://pmntrade.ru/avtozapusk_quik_qlua/avtozapusk_quik_qlua.zip
Страница программы: http://pmntrade.ru/avtozapusk_quik_qlua.html
Видео:


( Читать дальше )

В новой версии терминала QUIK 8.5.2 произведён апгрейд языка Lua для написания торговых скриптов с версии 5.1 до версии 5.3. Это нужно для того, чтобы корректно обрабатывать 19-значные номера заявок и сделок на срочном рынке МосБиржи. Типа number в Lua 5.1 не подходит: там все числа хранятся как double, соответственно целые числа до 2^53 = 9 007 199 254 740 992 записываются без потери точности, а 19-значные номера заявок и сделок будут больше этой границы.

Версия Lua 5.3 обратно несовместима с Lua 5.1. Я почти не использовал внешние библиотеки и для меня было два важных изменения: отказ от module (это было сделано в версии 5.2) и введение целочисленной арифметики (версия 5.3).

Для избавления от использования module пришлось переработать много кода, хотя изменения были несложные. Приведу пример. Раньше был такой код Arrays.lua для работы с массивами:

--
-- Выполнение действий с массивами.
--

local pairs = pairs
local type = type

module(...)

--- Создать копию массива (таблицы)
-- @return копию массива (таблицы)
function copy(array)
    local copy_array = {}
    if type(array) ~= "table" then
        return array
    end
    for k, v in pairs(array) do
        if type(v) == "table" then
            copy_array[k] = copy(v)
        else
            copy_array[k] = v
        end
    end
    return copy_array
end

--- Узнать, начинается ли индексация в массиве с нуля или с единицы.
-- @return 0 или 1
function base(array)
    if array[0] ~= nil then
        return 0
    else
        return 1
    end
end

--- Вычислить число элементов в массиве.
-- @return число элементов в массиве
function size(array)
    local n = 0
    for _, _ in pairs(array) do
        n = n + 1
    end
    return n
end

--- Проверить пустой или нет массив.
-- @return true/false
function isEmpty(array)
    for _, _ in pairs(array) do
        return false
    end
    return true
end

--- Получить первый индекс массива, где ничего не записано. Поиск начинается с 1.
-- @return первый индекс массива, где ничего не записано
function firstEmptyIndex(array)
    local i = 1
    while array[i] ~= nil do
        i = i + 1
    end
    return i
end

( Читать дальше )

А. Г. интересную идеальную штуку описывает у себя в видео.

Прогоним эту систему без заглядывания в будущее на нашем рынке по следующим правилам:
Buy at open[m] if close[m-1]>OPEN[d] and HIGH*[m-1]+LOW*[m-1]>HIGH[d-1]+LOW[d-1].
Sell at open[m] if close[m-1]<OPEN[d].

Пояснения:
Расчеты делаются по минуткам opn, high, low, close.
m — текущая минута, которая только началась.
OPEN, HIGH, LOW это дневные значения. 
d — текущий день.
HIGH* и LOW* это максимум и минимум текущего дня с открытия и по завершившуюся минуту m-1.

Далее будут эквити без учета издержек.

Si (8% годовых при срсделке 0,01%):






























RI (22% годовых при срсделке 0,05%):


( Читать дальше )

Май совсем не балует трендами в РИ и Си на полудневном или дневном ТФ.
Поэтому приходится придумывать что-нибудь полезное.
Этот пост о том, как ничего полезного придумать не получилось.

Возьмем доходности одной лонговой системы на РИ. АКФ этих доходностей как бы намекает, что ловить тут,
скорее всего, нечего:




















































Но мы попробуем. Благо это нетрудно. Проблема в том, что бывают просадки.
Они возникают двояко. Как единичные большие убыточные сделки. Это происходит при высокой рыночной волатильности.
С этим можно бороться снижением сайза, хотя в долгосроке эффективность этого больше психологическая, нежели финансовая.
Более противен второй путь получения просадки накапливанием малых, но затяжных в одной серии небольших убыточных сделок.

( Читать дальше )

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

( Читать дальше )