Задача — сделать внутридневную стратегию спсособную проторговывать большие объемы на рынке акций РФ (первая 10-ка наиболее ликвидных бумаг).
Период тестирования - 2008-2012
Максимальная просадка за весь период — 10,62%
Среднегодовая доходность — 215%
Общая доходность за весь период — 12 735%
Есть ли индикаторы — нет
Какой метод лежит в основе системы — пробой уровней + немного хитрых математических преобразований
Сколько оптимизируемых параметров — 1
Вместимость системы — прибыль на сделку — 0,71% что говорит о большом объеме, который можно протащить через эту стратегию 
Максимальный объем средств используемых системой (в моменте) — 37%

( Читать дальше )

С декабря по май медитировал над опционами и писал дипломную работу про косяки модели Блэка-Шоулза-Мертона, в июне защитил ее, и теперь решил поделиться — вдруг кому-нибудь будет интересно почитать.

narod.ru/disk/55200205001.648fdbc5dbbfa194696d7836b9dbbb04/edward_gordin_graduation_paper.pdf.html

Там в общем введение это блаблабла; 1-я глава — про стохастический процесс базового актива, риск-нейтральность и выведение формул опционов на разные базовые активы (через риск-нейтральное мат.ожидание); во 2-ой главе самое интересное — это моделирование стохастической волатильности в Монте-Карло (очень наглядно показывает, почему существует улыбка волатильности); 3-я глава — про опционный риск-менеджмент (модифицированные греки).

3-я глава не очень оригинальная, техники взяты из Dynamic Hedging Талеба.

Начало.

Продолжим просвещения в области опционной торговли вместе. 
На самом деле не очень хочется пересказывать теорию из книг и рассказывать что такое пут, кол, базисный актив, страйк и т.д. С этим можно разобраться самостоятельно по книгам или вебинарам (например, www.youtube.com/watch?v=AeSCpfGL8B4). Люди с бОльшим педагогическим опытом лучше меня это объясняют. Мне больше нравится тема практического применения и разбор различных методик и стратегий. 
 
Немного лирики. Хочется донести посыл, что не нужно боятся опционов и их якобы сложности. Инструмент можно использовать по-разному, не углубляясь сильно в теорию, формулы, греки и т.д.

Разберем несколько кейсов для игроков, которые торгуют фьюч. Чем могут быть полезны опционы?..
 
Кейс 1.
Например, вы набрали короткую позицию по фьючерсу на среднесрок (планируете переносить через ночь и не одну), поставили стоп. Но боитесь, что стопа могут коснуться, высадить вас и снова пойти вниз. Или стопа вовсе нет. В этом случае можете купить опцион кол и захеджировать позицию. Пусть он будет даже дешевым с дальним страйком, но это позволит вам заработать на опционе (он вырастет в цене) в случае движения рынка против вас, тем самым компенсировать часть потерь.
 


( Читать дальше )

Случайно при исследованиях закономерностей на рынке получил следующие результаты. Средний профит в год 171%, при максимальной просадке 7%.




( Читать дальше )

Коллеги, нужно проверить стратегию, точнее ее основной принцип. На истории хотя бы годика три. Инструмент фРТС. Сам раньше этого не делал, с софтом обращаться не умею, а за вечер не научишься. Просто показалось, что что-то нащупал, но в ручную это проверять самоубийство. 

Системка простая, пересечение двух мувингов, просто нужна статистика по кол-ву сделок, просадке ну и все остальное, что дают программы тестирования. Если окажется что-то дельное, можно будет использовать.

Нужно, чтоб понять стоит ли вообще дальше рыть эту тему или забить. Вообще я не системный трейдер :) Но на таком рынке начинаешь задумываться о бездушной системе.

Кому не сложно?

 
Оригинал статьи находится тут: http://www.shark-trading-group.com/


Основная задача, которая стоит перед трейдером — это анализ. Трейдер должен анализировать абсолютно все: техническое состояние акции, баланс между покупателями и продавцами, характер покупателей и продавцов, общее настроение рынка, выходящие новости и макроэкономическую статистку. Но на этом анализ для успешного трейдера не заканчивается: каждый из нас должен анализировать себя и свою торговлю, обеспечивать себе постоянную положительную обратную связь. Усиливать свои сильные стороны и стараться не работать в слабых областях. Помогает наладить обратную связь и отрегулировать торговлю  статистика. Ее роль очень трудно переоценить, только статистика может сказать какие ошибки мы допускаем, что у нас лучше всего получается, а что получается хуже.
Для анализа сделок существует специальный сервис -Маркетстат

( Читать дальше )

Недавно на смартлабике внось всплыла тема парадокса Монти-Холла. В свое время я узнал о ней благодаря ЖЖ Феникса, и мне она так понравилась, что я решил ее в общем виде. Вот один частный случай, который, возможно, взворвет мозг гуманитариям:

Есть 7 дверей, за одним из которых находится автомобиль, а за 6 остальными — козы. В поисках автомобиля игрок может выбрать любые две двери, но пока не открывать их.
После выбора игрока ведущий открывает 3 из оставшихся 5 дверей, где находятся козы.
Далее игроку предлагается возможность поменять решение: вместо _двух_ дверей, которые он выбрал изначально, он может поискать автомобиль за _одной_ из других 5 дверей, из которых 3 открыты ведущим (т.е., по сути, за 1 из двух закрытых)

как выгоднее поступить игроку?


И к задаче о двух конвертах. Существует распространенное заблуждение, что обоим игрокам выгодно поменять конверты. Это неверно. Парадокс здесь на самом деле кроется в некорректном условии задачи. А именно: если считать по умолчанию распределение денег в конвертах равномерным от нуля до бесконечности, то для такого распределения не выполняется условие нормировки вероятности (мощность множества всех исходов не равна 1, а равна бесконечности). Если же взять, например, конечное равномерное распределение, или бесконечное экспоненциально убывающее распределение, то можно формально вычислить величину суммы в конверте, выше которой обмен становится невыгодным (ниже нее, соотвественно, выгодным).

Попробуем сделать простейшую стратегию для долгосрочного инвестирования. В качестве рабочего будем использовать дневной таймфрейм. Вся суть стратегии будет заключаться в простейшей идеи, что падение рынка обычно связанно с более высокой волатильностью, чем в среднем. Соответсвенно, мы будем покупать, когда волатильность ниже среднего, и выходить из лонга когда она повышается. В качестве меры волатильности будем использовать размах бара High — Low. Остается вопрос лишь в том как измерить долгосрочное среднее волатильности. Можно использовать — среднее, то есть скользящую среднюю взятую за определенный период. Но так как мы имеем дело с распределением с тяжелыми хвостами, среднее будет плохой оценкой центра распределения. Поэтому будем использовать робастную оценку центра распределения — в нашем случаи это будет медиана, или более точно, скользящая медиана взятая с большим окном. Наши рассуждения достаточно напрямую транслируются в код на WealthLab:
 

using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Drawing;
using WealthLab;
using WealthLab.Indicators;

namespace WealthLab.Strategies
{
	public class MyStrategy : WealthScript
	{
		private StrategyParameter smaPeriod;
		public MyStrategy()
		{
			smaPeriod = CreateParameter("Range Sma Period", 1, 1, 50, 1);      
			
		}
		
		protected override void Execute()
		{
			DataSeries range = High - Low;
			DataSeries rangeSma = new WealthLab.Indicators.SMA(range, smaPeriod.ValueInt, "sma");
			DataSeries signal = rangeSma -  new WealthLab.Indicators.Median(range, 200, "median");
			
			for(int bar = 0; bar < Bars.Count; bar++)
			{				
				if (IsLastPositionActive)
				{
					//code your exit rules here
					if (signal[bar] > 0)
						SellAtMarket(bar + 1, LastPosition, "sell");
				}
				else
				{
					//code your entry rules here
					if (signal[bar] < 0)
						BuyAtMarket(bar + 1, "buy");
				}
			}
		}
	}
}

( Читать дальше )