По мотивам топика «вывел с рынка свои» :-)




160 штук на наши, да да это за последний месяц, а точнее с 5 мая по 11 мая :-) Счет кстати синтетика, на деле больше чуток. совсем чуток. И жить мне на эти бабки до ноября!

Поэтому приехал я в деревню и буду здесь жить, в городе кстати тратил мало, слишком мало, так как в городе есть магазины Бристоль, там алко и сиги копейки. Развлекухи, может я не от мира сего, но я никуда не хожу. Совсем если разоткровенничаться, то один раз девушка меня пригласила сьездить на смотру, ну залил полный бак ЕЙ 2500 и купили в маке всяких вкусностей плюс букет роз 2500. Это все мои траты в городе на развлекухи. Больше ушло на такси и эвакуаторы кстати пока моя машина ломалась!

Сам почти четыре года назад ушел с наемной работы. Благодаря смартлабу ушел в скальпинг, чем по сей день и занимаюсь, но я хитрюга! Как уже говорил использую стратегию третьего входа. То ессть вот сейчас надо бы входить я такое пропускаю. вот сейчас бы надо бы перевернуться… я такое тоже пропускаю… а сейчас снова надо третий раз уже закрыть и входить = вот моя игра.

( Читать дальше )

1. В этом мире все решают случайности. Успешен ты или нет, еблишко тома круза или простатит в 20 лет — все это чистейшей воды случайности выраженные в форме обстоятельств, роли конкретного индивидуального человека в формировании его же физической и моральной стороны нет абсолютно никакой.

2. Сто раз доказанный наукой принцип — характер, интеллект, и вообще все личностные характеристики определяются на примерно половину генетикой, и еще на половину — воспитанием до 5-10 лет. Именно поэтому все эти «с понедельника перестаю хикковать» — буллщит, никогда не работающий в реальности. Люди не меняются, поведение лишь видоизменяется. Есть определенный набор психологических шаблонов, которые останутся на всю жизнь. Поэтому если ты дрочил хуй и страдал хуйней в 15 лет — точно таким же и останешься в 35, разбавленные эпизодическими превозмаганиями и попытками «пересилить себя». Ну а так как живем в двадцать первом веке, то даже ущербные с точки зрения биологии и психологии личности имеют возможность получить прожиточный минимум приложив какие-то усилия, но выше своего «потолка» прыгнуть все равно не выйдет.

( Читать дальше )

..........................


( Читать дальше )

Копался в статьях по алготрейдингу, решил присмотреться в сторону машинного обучения. Но это в моем случае не про какой-то искусственный интеллект с нейросетями, в нейросети пока не хочу лезть, слишком сложно. Для начала хочу использовать простые алгоритмы для классификации и оценки хороших точек входа на основе обучения модели на истории.

Я исходил из того, как сам разрабатываю обычно торговую систему: ищу хорошие точки входа на истории и классифицирую их. Но так как человеческие возможности ограничены, использую только 3 таймфрейма и около 10 индикаторов в сумме. Кроме этого, история в точности никогда не повторяется и нужна какая-то более умная модель, которая не просто сравнивает индикаторы, как делают сейчас мои роботы, а дает оценку данной рыночной ситуации на основе всей совокупности индикаторов.

С помощью машинного обучения можно создать и обучить много моделей по разным алгоритмам, эта область уже хорошо развита (Logistic regression, Linear discriminate analysis, Stochastic gradient boosting, Decision trees, Support Vector Machine, KNN и другие). Можно быстро попробовать разные модели (Spot-checking algorithms). Модели могут работать вместе и делать предсказания. Можно улучшать точность моделей (Algorithm parameter tuning, Ensemble methods). Можно посчитать точность предсказаний по модели, обучив сначала модель на части выборки, а затем протестировав ее на другой части выборки (resampling). 

Как я понял, R для машинного обучения идеально подходит. Сделал первые шаги сегодня: cоздал модель по туториалу, которая определяет по размеру чашелистиков и лепестков растения ирис точный вид (всего 4 вида) какого-то одного растения(особи) на основе обучения по выборке из 500 других растений(особей). 

Код: 

# Скачивание и инициализация библиотек mlbench(используется для machine learning), caret (используется для нормализации данных)
install.packages("mlbench") 
library(mlbench)
install.packages("caret") 
library(caret)

# Краткая информация про базу данных iris
data(iris)
summary(iris)

# Определение тренировочной выборки
trainControl <- trainControl(method="cv", number=10)

# Оценка точности алгоритма Naive Bayes на данном dataset
fit <- train(Species~., data=iris, trControl=trainControl, method="nb")

# Вывод оценки точности
print(fit)

Сейчас я точно так же хочу сделать модель, которая на основе 30-300 хороших точек входа на истории определяет, насколько хороша данная пятиминутка для входа в лонг или шорт. 

Что скажете? Есть ли там грааль? Есть ли у кого-то опыт использования машинного обучения для торговли? Что посоветуете? 

Также представляю вашему вниманию грубую оценку того, на сколько в среднем ходят нефть Brent и Si за час и 1 день. Посчитал с использованием библиотеки rusquant на R. Также делюсь элементарным кодом. 

Я взял данные за последние 15 дней для BRK6 и 30 дней для SiM6. Затем посчитал доходности и их среднеквадратичное отклонение. Затем отклонение умножил на среднюю цену. 

Получилось:

Brent
за час: 0.25$
за день: 1.15$

Si
за час: 235 руб.
за день: 757 руб. 

Код на R: 

# Инициализация библиотеки rusquant (русская версия от quantmod, поддерживает все функции quantmod)
library(rusquant)

# Получение исторических данных с Финама
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="day")

# Рисуем график, чтобы увидеть данные
candleChart(SIM6)

# Расчет доходностей встроенной функцией библиотеки rusquant (унаследована от quantmod)
rr <- OpCl(SIM6)

# Цены закрытия
p <- Cl(SIM6)

# Получение абсолютного значения среднеквадратичного отклонения доходности
sd(rr)*mean(p)

[1] 757.7013

# Аналогично для часовика
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="hour")
candleChart(SIM6)
rr <- OpCl(SIM6)
p <- Cl(SIM6)
sd(rr)*mean(p)

[1] 234.9929

#Аналогично для BRK6. 

Разбирая закладки на компе случайно наткнулся на это материал. Сохранен и благополучно забыт был давно. С автором работы лично никогда знаком не был. Однако сама работа показалась мне интересной. Возможно будет полезной кому то ещё. 
Сразу хочу сказать, что букв много, но на мой взгляд оно того стоит. 

Аннотация от научного руководителя
О злободневности темы диплома Елены Ютландовой может судить всякий, кто сталкивался с назойливой рекламой, предлагающей всем желающим обогатиться, не выходя из дома с помощью игры на интернет-бирже. Делая упор на доступность и увлекательность подобного занятия, реклама умалчивает о тех качествах, которые необходимы для того, чтобы если не обогатиться, то хотя бы не лишиться больших денежных сумм. Обучение желающих интернет-трейдингу (так финансисты называют подобное занятие) сводится к изучению технических процедур – и ни слова о психологии этого небезопасного занятия, о том, подходит ли оно вам.

( Читать дальше )

С середины 90-х годов Чикагская опционная биржа рассчитывает индикатор волатильности — VIX, или так называемый «Индекс страха».

Этот показатель отражает ожидания трейдеров по индексу широкого рынка S&P 500 на предстоящие 30 дней, точнее его подразумеваемую волатильность. Рассчитывается индикатор на основании котировок спроса и предложения на индексные опционные контракты.

VIX показывает состояние рынка, его направление и настроение. Закономерность индикатора такова, что когда рынок падает, индекс волатильности растет, а когда рынок растет, индекс волатильности снижается. По этому поводу на рынке есть поговорка: «If the VIX is high, it's time to buy. When the VIX is low, look out below!»

По базовой теории, если значение VIX находится выше 40-45, то это говорит о панике на рынке и бегстве инвесторов из рисковых активов. Такие ситуации складываются тогда, когда цены находятся у минимумов и пора задумываться о долгосрочных покупках. Если же значение опускается к 20 или ниже, то на рынках наблюдается растущий тренд и, кажется, что так будет еще долгое время. В районе долгосрочных минимумов в пору задуматься о закрытии длинных позиций.

( Читать дальше )

МТС.
4. Выбор торговой модели: шесть наиболее распространенных ошибок.

Кружевной зонтик не годится на роль парашюта.
Точно также и многие инвестиционные идеи основаны на ошибочных, логически необоснованных умозаключениях. Руководствуясь простым здравым смыслом и логикой можно избежать таких ошибок и сэкономить немало времени и сил. 
Ниже приведены шесть наиболее распространенных ошибок, которых очень просто избежать на начальной стадии построения МТС. 

1. Необходимо избегать индикаторов, подающих по два разных сигнала на одних и тех же данных, в первый раз, когда новые данные включаются в расчет, и вторично, когда те же данные выпускаются из скользящего окна данных, подвергающихся обработке. Стохастические осцилляторы, моментум-индикаторы и даже простые скользящие средние подают сигнал дважды, в частности, когда в скользящее окно включаются или из него выпадают данные, сильно отличающиеся от остальных данных, участвующих в расчете. Очевидно, что реальный рынок не может реагировать на предпринятое аналитиком перемещение скользящего окна вперед. Поэтому любой индикатор, находящийся в сильной зависимости от прошлых данных, вносит в исследование элемент случайных ошибок. Популярный индикатор Ишимоку также обладает этим недостатком, т.е. закладывать его в основу торговой модели нужно с большой осторожностью. 

( Читать дальше )

Картинка для затравки, Out of Sample perfomance (то есть результаты получены на выборке на которой не производилось построение модели):


Сбербанк MOEX 15106 трейдов прибыль 140 руб на одну акцию, периодичность трейдов где-то 15 минут, equity где-то за год.
То же самое для Ri, 22237 трейдов прибыль 100000 пунктов на один контракт, или 5 пунктов на трейд, периодичность такая же 15 минут.

( Читать дальше )

Итак, решил вкратце резюмировать свои посты за неделю.
Все мои прогнозы и мысли оказались верными. 
Аэрофлот улетел в космос как я и предполагал… полет дошел до 80 рублей.
Рубль\доллар(Si) отвалилась как я и прогнозировал.
Нефть продолжила свой рост после незначительной коррекции вниз.
Газпром вырос.
Вот со сбербанком немного неясная ситуация была, но у меняя на этот счет было два варианта развития событий, собственно один из них и отработал.
Надеюсь мои посты и мои мысли изложенные в них были кому либо полезны. Всем кто лайкал огромное спасибо!
Буду стараться продолжать делиться своими соображениями и далее.
Всем удачи и огромных профитов.