Избранное трейдера dimaAg
Начало здесь.
Агентская модель очереди лимитных заявок
Переход к электронной книге заявок и автоматической торговле стал толчком к более тщательному изучению микроструктуры рынка. Симуляция рыночных заявок является экспериментальной средой для исследования особенностей и характеристик рынка учеными и регуляторами путем контролируемого создания репрезентативной маркет даты, используемой для анализа. Из-за малой доступности уровней 4,5 и 6 очереди заявок исследователям, симуляция служит необходимым инструментом.
Агентское моделирование заявок позволяет воспроизвести функционирование биржи и процесс торговли, а также гетерогенность участников рынка, и является мощным методом анализа финансовых рынков. Агентские модели (АВМ) упрощают сложные системы путем включения набора отдельных агентов, топологии и среды.
Из Даниеля Канемана ( лауреат Нобелевской премии по экономике 2002 года «за применение психологической методики в экономической науке, в особенности — при исследовании формирования суждений и принятия решений в условиях неопределённости»).
« Иллюзия умения играть на фондовой бирже.
В действительности уверенность большинства трейдеров – всего лишь иллюзия.
Данные пятидесяти лет исследований подтверждают, что для большинства управляющих фондами выбор актива — скорее игра в кости, чем в покер… на высокоэффективных ранках обоснованный выбор не более точен, чем слепой.
...похоже, крупная отрасль экономики существует только за счет иллюзии умения.
Проблема не в том, насколько сведущи эксперты, а в том, насколько предсказуема жизнь ....
Самая щедрая оценка коэффициента корреляции между успехом предприятия и качеством руководства достигает 0,3 »
В этой связи вдумайтесь,
если 50 на 50 случайное событие, а 1 обратное, то, влияние руководителя – чуть больше 10% выше в сравнении со случайным распределением.
Практически все программы для разработки и тестирования механических торговых систем автоматически предоставляют отчет о показателях созданной вами стратегии, позволяющий оценить ее предполагаемую рентабельность. Однако иногда возникает потребность рассчитать параметры доходности самостоятельно. Например, когда торговля ведется вручную, либо стоит задача рассчитать совокупную эффективность по портфелю систем – обращение к таким программам, как Tradestation, Wealth-lab и подобным в данном случае является не самым оптимальным решением. С другой стороны, считать параметры на калькуляторе также не видится рациональным способом решения задачи.
При данном раскладе весьма полезной может оказаться старая программа из имеющегося у каждого пакета Microsoft Office – Excel. Функционал программы позволяет легким образом получать необходимые данные. Предлагаю один из способов создания отчета об эффективности торговой системы на описанном ниже примере.
Сегодня произвел первые покупки на СПБ, купил 6 американских акций в свой портфель: Apple Inc., International Business Machines, Pfizer Incorporated, Procter & Gamble Company, AT&T Incorporated, Chesapeake Energy Corporation.
6 компаний, почти все голубые фишки, компании — лидеры в своих отраслях, компании, которые думают о прибыли своих акционеров, используют разумные модели управления акционерным капиталом (МУАК).
Компании-мечты, одним словом…
В первом списке нет никакой экзотики, кроме Chesapeake Energy Corporation. Chesapeake Energy независимый производитель природного газа в США, есть в портфеле у Carl Icahn. Сейчас произошел обвал акций с 25 до 5 долл. за акцию. Этот тот самый американский сланец! У меня он в «антисписке», но купил, мне кажется, что сейчас подходящее время. Позже напишу по каждой идеи отдельно.
Здравствуйте дорогие друзья!
Разберем стратегию 2.
Краткое описание всех систем с пояснениями по тесту http://smart-lab.ru/blog/269275.php.
Тест тистемы 1 http://smart-lab.ru/blog/272107.php (тамже описание систем управления капиталлом (СУК))
Условия входа:
Покупка стратегии за 30 дней до экспирации.
+1 шт. CALL страйк 0
+1 шт. PUT страйк 0
-1 шт. CALL страйк +4
-1 шт. PUT страйк -4
Условия выхода:
— если цена фьючерса ушла более чем на 8 % от цены фьючерса на момент создания стратегии в любую сторону.
— или за 1 день до экспирации.
Профиль:
Приветствую публику смартлаба!
Для проверки автоматических систем и вообще для расширения кругозора бывает необходимость в случайных котировках.
Но дело в том, что не все случайные данные так уж случайны.
Чтобы получить истинно случайные котировки (насколько это возможно) я обратился к ресурсу random.org. Как утверждают эти ребята их данные получены из атмосферных колебаний, которые являются абсолютно случайными.
Для наглядности пример с ихнего ресурса.
Далее эти данные были приведены к формату биржевых котировок (как это было сделано описано ниже).
Строим графики в NT7, ниже пример как все получилось (Daily, 60m, 5m, 2Range).
Как 29-летний молодой человек за 7 месяцев поднял фонд, инвестирующий в компании высоких технологий, на 1 млрд долларов
«Carpe diem!» («Наслаждайтесь моментом!») -- гласит латинская пословица. Иногда эта мантра имеет смысл, если заниматься созданием ETF. Эта история о восходящей звезде в набирающем популярность мире высоких технологий.
Стартап называется PureFunds и сейчас управляется одним человеком, но это не помешало PureFunds ISE Cyber Security ETF ( HACK, +0.24%) собрать инвестиции на сумму $1,04 млрд всего за семь месяцев.
Персональная и корпоративная информация постоянно находится на «осадном положении», о чем свидетельствует нашумевшая серия хакерских атак. Например, Sony Pictures подверглась крупной хакерской атаке, а также в результате отдельных взломов баз данных пострадали 4 миллиона госслужащих США. По некоторым сообщениям, жертвой хакерских атак стала даже бейсбольная команда Houston Astros.
Вариант стратегии, использующей ассиметрию статистического распределения доходности, рассмотрен в блоге blog.johnorford.com.
Напомню, приращение цены какого-либо актива равна разнице между его ценой в конце расчетного периода и ценой начала периода: