Избранное трейдера My Shadow

по

Профессиональный инвестиционный калькулятор на Python

Продолжаю сидеть на самоизоляции и учусь программировать на Python. Написал полноценный калькулятор для сравнения двух любых активов.

Считает такие показатели как:

✅ Ожидаемая доходность
✅ Волатильность
✅ Коэффициент Шарпа для каждого актива
✅ Корреляцию
✅ Бету
✅ Альфу
✅ Долю волатильности исследуемого актива в базовом (удобно для сравнения с индексными фондами или индексами, если их брать в качестве базового актива)
✅ Коэффициент Трейнора
✅ Альфу Дженсена

Профессиональный инвестиционный калькулятор на Python

Можно задать период на котором необходимо произвести расчеты. Строить графики для сравнения.

Профессиональный инвестиционный калькулятор на Python



( Читать дальше )

Тесты. МАшки. Как найти нужные параметры и где тестить?

Намедни от одного из участников нашего уютного чатика поступил вопрос: а какие, собственно, периоды выбрать для скользящих средних на РИ, чтобы получать профит.

Предлагаем в выходные пробежаться по всем этапам изыскания таковых. Параметров. Кто-то не знает, где это делать. Кто-то не знает как. Кто-то не обращает внимание на ряд вещей, на которые следовало бы обратить.

МАшки или скользящие средние — это наверное самое элементарное, что есть из ТА на рынке. И с чего все начинают. Многие там и остаются… теряя капитал. А кто-то и зарабатывает.

Но как нам найти тот самый волшебный период? Бегать по графику и считать руками? Можно. Эффективно? Нет.
Для автоматизации процесса существует целый ряд так называемых программ технического анализа.

Для данной статьи воспользовались старой классикой — AmiBroker. Позволяет читать данные в формате Metastock напрямую. Конвертирует под себя эксель. Категорически легкий язык для новичка. Все интуитивно понятно. Я не говорю про сложные конструкции с циклами, но элементарные вещи, типа пересечений, дивергенций — легко.

( Читать дальше )

Использование метода Монте-Карло для создания портфеля

    • 26 апреля 2020, 14:17
    • |
    • Zmey56
  • Еще

Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются.

В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло. Под оптимизацией портфеля понимается такое соотношение весов, которое будет удовлетворять одному из условий:

  • Портфель с минимальным уровнем риском при желаемой доходности;
  • Портфель с максимальной доходностью при установленном риске;
  • Портфель с максимальным значением доходности

Для расчета возьмем девять акций, которые рекомендовал торговый робот одного из брокеров на начало января 2020 года и так же он устанавливал по ним оптимальные веса в портфеле: 'ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM' и 'PKI'. Для анализа будет взяты данные по акциям за последние три года.

#Загружаем библиотеки

import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Получаем данные по акциям
ticker = ['ATVI','BA','CNP','CMA', 'STZ','GPN','MPC','NEM', 'PKI']

stock = yf.download(ticker,'2017-01-01', '2019-01-31')


( Читать дальше )

Личные антикризисные тактики - вспоминаю и пользуюсь в 2020

  1. Спекулятивно. Из декабря 2014 года: Продажа валюты на пиках истерии с одновременной купля-продажа Областных облигаций и ОФЗ с длинной дюрацией, которые обладают наибольшей волатильностью. Например, ОФЗ 46020.

  2. Спекулятивно. Из мая-сентября 2008 года: игра против неправильных гэпов. Утром до 12-00 (Мск) продажа активов на неправильном гэпе (утренний рост против падающего тренда) с последующей установкой заявок на откуп по ценам закрытия гэпа и ниже цены закрытия предыдущего дня. Цель 1: уменьшение средней цены покупки актива. Цель 2: уменьшение налоговой базы (для режима FIFO)

  3. Спекулятивно. Из сентября-декабря 2008 года: кризис ликвидности: у кого кэш во время маржинальных распродаж, тот выиграл Большой куш. Кризис ликвидности характеризуется недоверием юридических лиц к друг другу в реальном секторе экономики. Начинаются банкротства юридических лиц. Помню стакан продавцов акций Сбербанк-преф на нижней планке по котировке ниже 11 руб/акцию. Как будто у всех спекулянтов закончились деньги. Одновременно и навсегда… Тогда казалось, что это конец биржи.



( Читать дальше )

QUIK. Реальные шаги для ускорения работы терминала.

    • 07 марта 2020, 16:22
    • |
    • SaOLin
  • Еще

Последние две недели на всех мировых рынках резко повысилась активность, количество биржевых данных выросло в 2-3 раза. Из-за этого у многих пользователей терминал QUIK начал безбожно тормозить и виснуть. Сервера брокеров также с трудом переваривают повышение нагрузки и наплыв клиентов, желающих что-либо купить-продать (по слухам кто-то из брокеров висел аж целую неделю))) ).

На Смарт-Лабе появилось несколько постов с советами как избавиться от тормозов. И меня сильно поразила неадекватность предлагаемых действий. Люди готовы покупать новое железо за бешеные деньги, создавать какие-то командные файлы и заниматься прочей ерундой. А нужно всего лишь включить голову и разобраться в причинах тормозов. Когда программисты разрабатывают какую-либо программу, они всегда оптимизируют ее для работы на определенном «средне статистическом» компьютере, закладывая при этом кратный запас по производительности. Если вдруг эта программа (QUIK) начинает неадекватно тормозить и виснуть на обычном современном компьютере — значит дело почти наверняка не в железе, и даже не в самой программе, а в ее конфигурации (настройках). Т.е. нам нужно правильно настроить терминал QUIK , а уже потом апгрейдить железо, менять туда-обратно версии и бухтеть на Смарт-лабе.



( Читать дальше )

Таблица нехороших паттернов

Давеча тут чел выпостил картинки на тему reversal chart patterns. Понятное дело, новички истерично заплюсовали картинки и сразу кинулись искать заветные паттерны. Некоторые пообещали женам Мальдивы в следующем году. Некоторые подали заявление на ипотеку. А некоторые даже бросили пить.

Не спешите.

Так выглядит красивая картинка с «хорошими» паттернами" (BUY ёптыть!):

Таблица нехороших паттернов

А так выглядит реальная жизнь (BUY или неBUY?):

Таблица нехороших паттернов

( Читать дальше )

Нейронные сети и ученье о данных


Когда вы занимаетесь искусственным интеллектом, то вам и в голову не приходит использовать нейронные сети! Да… такова их внутренняя сущность — к интеллекту они не имеют ровным счётом никакого отношения. В своё время NN (нейронные сети, Neural Networks) прочно ассоциировались со спиновыми стёклами — аналогом магнитной плёнки — на которую при желании можно записать ту или иную информацию. Да… в то время ещё не было ученых… как бы это правильнее перевести… ученых по данным… и в литературе часто можно было встретить выражение «образец, хранящийся в памяти сети». Другими словами, с самого своего рождения нейронные сети ассоциировались совершенно не с интеллектом, а с обычным хранилищем, своеобразной библиотекой.


Всё «обучение» нейронной сети, в те времена, сводилось к тому, чтобы загрузить в её память наиболее репрезентативную выборку образцов, чтобы с ней, в конце-концов, не случилось конфуза и она не смогла бы с завидной регулярностью идентифицировать афроамериканцев как горилл, как это случилось у Data Scientist'ов из Google Photos. Поэтому, помимо школьной  алгебры мы, как квалифицированные специалисты, изучали ещё и прикладной предмет, чтобы в любой момент, когда практика не согласовывалась бы с теорией, отметать… практику.

( Читать дальше )

Создание "неких" уровней

Приветствую.

В предыдущих обращениях просили уровни. 
Смысл такой. Если от уровня, верхнего или нижнего, цена на 2000 (параметризируемое значение) отскочила — то уровень «значимый»
На самом деле делается не сложно. Вначале просто запоминаем уровни любые. Далее придаем им уже значимость.

получится так: 
Создание "неких" уровней
Так мы получаем «вечные уровни самой высокой и низкой цены. и на истории у нас в итоге зажмется цена например по ртс между 50000 и 220000. Естественно для работы не получится их использовать. И далее уже добавляем логику.
1 уровни если раздетелись между собой больше заданного (например более 8000) то уже нужно искать новые уровни так как сильный размах цен. 
2 кроме этого, можно смотреть так же если например мы растем, то верхние значения будут меняться, а нижние нет. и например если несколько дней, верх меняется, а низ нет, то искать новый нижний уровень
Далее получим ситуацию, когда цена зажмется между двумя „значимыми“ неизменными уровнями (эт наш некий боковик). Дальше как обычно — полет фантазии. можно применить это как фильтры, можно торговать от уровней итд. 



( Читать дальше )

Адаптивная и маниаулятивная стратегии маркетмейкинга на внебиржевом рынке. Кто ведет спекулянтов валютного рынка на «стопы»?

   
   Чистая адапливная стратегия маркетмейкинга.
   Начнем с нуля. 
   Допустим, существует некий актив «ИКС»,  у население на этот актив существует стабильный спрос и стабильное предложение.  Актив  «ИКС»  – некий инструмент  экономической деятельности.   Люди обмениваются этим активом «из рук в руки».  Спрос и предложение реализуются  неэффективно.  Мы хотим исправить ситуацию – предоставить любям благо в плане  возможности более быстро и надежно  покупать и продавать актив икс.   На этом мы хотим заработать – свести покупателей и продавцов с максимальной для себя выгодой. Создаем  торговую площадку и начинаем предоставлять цену. Мы –монопольный маркетмейкер на своей торговой площадке.

Адаптивная и маниаулятивная стратегии маркетмейкинга  на внебиржевом  рынке. Кто ведет  спекулянтов валютного рынка на «стопы»?

   Начинаем предоставлять  ASK от «очень дорого», BID – от «очень дешево».  Сужаем постепенно спред.  Вдруг к нам прилетает первая сделка  по ASK (кружочек на графике). ASK цену останавливаем, BID цену продолжаем двигать вверх ,  пока не получим первую  сделку по BID.  Далее уменьшаем спред – делаем  цены покупки и продажи более привлекательными – принимаем больше сделок для максимизации прибыли.   Если к нам прилетает бОльший объем по BID – делаем цену покупателя (покупатель – это мы)  менее привлекательной, а цену продавца (продавец – это тоже мы) более привлекательной, что позволяет уравнять объемы покупок и продаж.  Мы не влияем на динамику цены – на нее  влияют трейдеры, торгующие на нашей площадке. Мы лишь только предоставляем такую цену,  которая позволяет нам  максимально выгодно  реализовать  функцию посредника между покупателем и продавцом. Мы влияем лишь на размер спреда.   Параметр волатильность/спред  будет  минимальным  — нам не нужны высокие риски, связанные с направленным движением цены.  

     Чистая манипулятивная стратегия маркетмейкинга.



( Читать дальше )

....все тэги
2010-2020
UPDONW