Как часто вы сталкивались с непонятным входом в акцию? Как часто приходилось корить себя за торговлю в хаосе и терять деньги? Каждый раз, вопросы о трейдинге заставляют вас напрягаться? Нам, трейдерам, необходимо систематизировать все, от входа в сделку до ее закрытия. Мы сможем одолеть себя если человеческий фактор будет минимален. Чем проще действия, тем легче их, качественно, повторить.

Прежде, чем начать обзор прибыльных формаций, мы должны понять — как они работают. Важен, не сам факт линий или графических визуальных подтекстов, а важна идея почему формация должна отработать. Чтобы это понять, нужно рассмотреть теорию спроса и предложения.

В большинстве случаев, происходит выдавливание толпы. Одна сторона, к примеру, покупатели, выдавливают продавцов. Или продавцы выдавливают покупателей, покупатели в данном случае становятся продавцами. В следующей статье мы разберем важное понятие дисбаланса.

( Читать дальше )

После относительно спокойного августа сентябрь обещает пощекотать инвесторам нервы. Предвыборные дебаты кандидатов в президенты США, почти ежедневное присутствие в календаре заседаний центробанков G20 и встреча стран-производителей нефти в Алжире, запланированная на 26-28 сентября, — таковы основные события месяца. Если добавить тот факт, что первый месяц осени является единственным в году, когда S&P 500 начиная с 1928-го закрывался в минусе, то становится понятно, что вероятность повышенной турбулентности высока как никогда. Чем она обернется для валют первой десятки?

Месячная динамика S&P 500

    

Источник: Bloomberg.

С 1999-го по 2015  год в сентябре складывались благоприятные условия для американского доллара. В то же время его преимущество было явным лишь по отношению к «европейцам», а товарные валюты и иена оказывали гринбеку упорное сопротивление. В свете повышения вероятности ужесточения денежно-кредитной политики ФРС текущий год вряд ли станет исключением из правил. Если, конечно, свинью индексу USD не подложит отчет о состоянии рынка труда США за август.  

( Читать дальше )

Волатильность:

В среднем нефть ходит 1.5$ бакса в день.
Встающим по тренду:
Если нефть прошла 1.5 — открывать позу стремно.
Если  нефть прошла 3.6 а вы хотите открыть позу — бейте себя по рукам.

В четверг нефть врятли улетит,  а  в среду легко:


( Читать дальше )

Статья из блога "Trading with Python" об элементарной стратегии, которая демонстрирует последовательный подход к разработке алгоритмов.

Недавно я прочел пост на сайте turingfinance.com "Как стать квантом".  Вкратце, он описывает научный подход к созданию торговых стратегий. Для меня, наблюдение за данными, обдумывание модели и формирование гипотезы является второй натурой, как это и должно быть для любого хорошего инженера.

В данной статье я собираюсь показать такой подход по шагам, которые нужны для разработки стратегии.

Давайте возьмем наиболее популярный инструмент — S&P 500 ETF «SPY». Начнем с наблюдений.

Обзор данных

Мне кажется, что большую часть времени в СМИ говорят об обрушении рынков (больших потерь в течение нескольких дней), умалчивая о значительном росте, который следует за ними.

( Читать дальше )

Тест стратегии из поста http://smart-lab.ru/blog/343965.php 

Формализовал стратегию так, как я ее понял. 

1. Входа на следующий день, после обновления исторического хая. Тут есть неточности — историю брал с 2005 года. Не факт, что all time high был на этом промежутке. 
2. Предыдущее обновление хая было больше 90 дней назад и менее чем 200 дней назад. 
3. Примерно 500 ликвидных бумаг с NYSE/NASDAQ/AMEX. Без учета делистинга, без учета комиссий, без учета платы за плечо. Вроде бы без дивидендов (не уверен), дейли дата взята с Google Finance. 

4. Стоп в примере — 3%. Тейк — 90%. Можно взять больше стоп, результаты не критично меняются. 
5. Вход фиксированным BP на позицию. (взял 1000 на позу)

Код Multicharts.Net 

using System;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using PowerLanguage.Function;
using ATCenterProxy.interop;

namespace PowerLanguage.Strategy {
        public class _INTEST_by_high_daily : SignalObject {
                public _INTEST_by_high_daily(object _ctx):base(_ctx){}
                private IOrderMarket buy_order;
                private IOrderMarket sell_order;
                double previous_high;
                double previous_high_low_range;
                double all_time_high;
                protected override void Create() 
                {
                        // create variable objects, function objects, order objects etc.
                        buy_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Buy));
                        sell_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Sell));
                }
                protected override void StartCalc() {
                        all_time_high =0;
                }
                protected override void CalcBar()
                {
                        // strategy logic 
                        if (Bars.High[0]>previous_high && previous_high_low_range<previous_high && previous_high == all_time_high)
                        {
                            buy_order.Send();
                        }
                        
                        if (StrategyInfo.MarketPosition>0 && Bars.Close[0]>StrategyInfo.AvgEntryPrice*1.9)
                                sell_order.Send();
                        
                        previous_high = Bars.High.Highest(200);
                        previous_high_low_range = Bars.High.Highest(90);
                        if (Bars.High[0]> all_time_high) all_time_high = Bars.High[0];
                        
                }
        }
}

( Читать дальше )

Кроме естественной поддержки рубля в со стороны спроса на рублевые активы стоит подробнее рассмотреть еще одну интересную корреляцию вытекающую прямо с нефтяного рынка.
USDRUB



Ранее я уже отмечал влияние величины календарного спреда в нефтяных контрактах на действия спекулянтов и динамику цен чрезвычайно волатильных ближних контрактов (та цифра которую большинство видит в углу экрана телевизора и слышит в новостях).

Была найдена некоторая интересная закономерность:
«Резкий рост величины календарного спреда указывает на весьма вероятное снижение цены на нефть в ближайшей перспективе, а снижение спреда указывает на рост.»

Отличным фильтром ложных сигналов является 10 дневная средняя этого самого спреда.
Так как ближний контракт более ликвидный кроме нефтетрейдеров в него постоянно наваливается огромное число спекулянтов.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Собака (т.е. SPY) рулит хвостом (т.е. DIA).

На картинке результат прогона простейшей системы — покупать, если в процентном соотношении цена изменилась (речь о (close — prev. close) / prev. close) SPY больше DIA, то DIA покупаем. Если меньше — то DIA продаем. Т.е. смотрим на SPY а оперируем DIA.



QQQ же менее вертлявая от SPY бумага ;)



( Читать дальше )

Говорят, что на фондовом рынке присутствует сезонный фактор. Действительно ли август месяц бывает жарким, в котором часто происходят кризисы? Рождественское ралли — это миф? Существует ли пред дивидендное ралли на рынке? Ответы на все эти вопросы можно увидеть на графике, построенном в результате исследования фактора сезонности. 

Автор проанализировал помесячную динамику доходности Индекса РТС за 21 год (т.е. с 1995 года, с момента его основания) по настоящий день. Общая выборка 251 месяц. Итак, статистика говорит о следующем.  



 1. Начало года очень часто бывает позитивным для российского фондового рынка. В феврале, марте и апреле РТС в среднем растет на 6% в месяц. Это подтверждает дивидендный фактор, когда инвесторы начинают скупать акции под выплату дивидендов.

 2. Август месяц действительно обычно негативный месяц для нашего рынка, но помимо этого также наблюдается начало снижения в июле месяце. Кроме того, самые сильные обвалы замечены в сентябре, в котором рынок падает в среднем на 4%.



( Читать дальше )

Ссылки для скачивания:
1-я часть
2-я часть
3-я часть
4-я часть
5-я часть
6-я часть
7-я часть
8-я часть

Полный список текстов:

> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"

( Читать дальше )