Избранное трейдера Petr S
Шел конкурс, люди хотели рабочую стратегию. Грааль в студию так сказать…
Дам пару вполне рабочих стратегий. Впрочем, фатальных 43% в месяц не обещаю, но так вполне себе «копеечку» с рынка забирать можно.
Стратегия первая. 🔥
Рынок: Срочный на ММВБ.
Инструменты: фьючерсы на медь (Co), алюминий(ALMN), никель(NL), цинк(Zn).
На ком зарабатываем: Фьючерсы на металлы достаточно трендовые инструменты, основные игроки тут производители, покупатели метала, горнорудные компании. И когда они входят(выходят)в рынок то создают достаточно мощные движения, это и используем.
Тамфрейм: недельный(H).
Индикатор: Average True Range(ATR), период 14, сглаживание WMA.
Описание: Вход делается в областях концентрации цены на сильных уровнях поддержки или сопротивления. На рисунке ниже эти области выделены синими рамками. В момент входа значение индикатора ATR должно быть выше 12, на рис. синяя линия.
Привет, после небольшого перерыва возвращаемся к бэктестам. Добавим к простой трендовой стратегии на Мосбирже 4 варианта выхода из позиций с возрастающим уровнем сложности. Для первых двух стратегий особых навыков не требуется, третья требует парсинга Телеграма и для последней потребуется обученная нейронная сеть при разметке сообщений.
Это продолжение рассуждений о риске и доходности акций на Московской бирже: https://smart-lab.ru/blog/625771.php Основные выводы из первой части:
1) Увеличение риска (стандартного отклонения) приводит к снижению будущей доходности акций, а не наоборот;
2) Стратегия, выстроенная только на основе исторической волатильности, несамостоятельна и проигрывает индексу.
В этот раз возьмем за основу трендовую стратегию в самом простом виде – на пересечении 1-месячной и 3-х месячной скользящей средней. И будем снижать риск разными способами с целью поднять доходность, Шарп, сократить время боковиков и корреляцию с бенчмарком. Об эффективности трендовых стратегий в России можно почитать здесь https://smart-lab.ru/blog/611263.php на глобальных ETF здесь
06.08.2020 прошло закрытие реестра самой высокодивидендной в этом году компании: Телеграф ао и Телеграф ап (Центральный Телеграф) в режиме Т+2.
Дивидендная доходность АО составила 40,9%, АП 41,9%
Яуже писала о дивидендах этого эмитента zen.yandex.ru/media/id/5e9c040a5e355f55ca828215/centralnyi-telegraf-dividendnaia-dohodnost-svyshe-40-5f095c334eb46835c8fb2869 в ЯндексДзен.
Давайте посмотрим, что происходило с акциями на следующий день, когда акции торговались уже без дивидендов.
Первый красный прямоугольник: СД эмитента объявил дивиденды в размере 11,83 рубля на АО и АП составляла 63---68%, но котировки отреагировали бурным ростом и ДД снизилась до 43---40%, что тоже редкость для российского фондового рынка.
Вначале о грустном. Не понимая теорию нейросетей (НС) у вас вряд ли получится построить на ней ТС. Поэтому лучше для начала почитать теорию, например, Хайкин Саймон. «Нейронные сети. Полный курс». Книга уже достаточно старая и в ней нет новомодных веяний, но она дает базовые представления о НС.
И второе, мы будем далее для построения систем использовать пакет scikit-learn для Python. рекомендую ознакомиться. Есть и более продвинутые пакеты, скажем, TensorFlow и др., но их использовать мы не будем, и ограничимся более простым scikit-learn.
Теперь о том, чего здесь не будет. Здесь не будет теории НС, разве эпизодически и оч кратко. Здесь не будет описания пакетов Python, работы с графикой и пр. Обо всем этом вы можете прочесть в интернете, книгах, и документации Python.
В топике мы будем обсуждать только применение НС к ТС и их построению.
Так как тема достаточно велика, в один топик не влезет, сегодня мы займемся самыми общими вопросами. Следующая часть будет недели через две, раньше не получается.