Продолжение.

Один из простых признаков, отличающих случайную последовательность от рыночных данных — характер реакции на уровни или на то, что обычно называют уровнем (вступление для любителей рассуждений о рыночном шуме).

Уровни видит большинство и обычно как-то реагирует, поэтому логично создание системы, эксплуатирующей поведение торгующих вблизи уровня.

Cознательно выбран тест Si, ходившего в небольшом диапазоне, вместо традиционного RI.

На картинке — результат теста простой системы, входящей «на отбой» и «на пробой» уровня с фиксированными стопами и лотностью. Она вполне надежно сливает, теряя на спреде и комиссии.


Первая модернизация — добавление алгоритма, распознающего разные ситуации, ведь люди ведут себя в зависимости от наблюдаемого. Первые варианты использовали только относительно простой подсчет амплитуд и касаний, но на момент тестирования (2014) получалось программно различать более десятка типов уровней, с весьма тонкими различиями. Самое грубое деление на «плохие и хорошие» немедленно перевело систему в доходные и резко уменьшило чувствительность к оптимизации.

( Читать дальше )

Давно известно, что если вы хотите купить какую-то акцию дешевле — продайте на нее пут не в деньгах. Например хотите сбер по 180? Продайте 180й пут. Если цена упадет ниже 180 — то вы получите акцию по 180 и еще премию по путу. (например 2) и таким образом эффективная цена покупки будет 178. Ну, а если цена не упала — то получите просто истекшую премию в размере 2, что в пересчете на ГО довольно неплохая доходность. Пример выше — условный, надо смотреть на цены, страйки, волатильность. Но есть одно простое правило — путы лучше продавать тогда, когда рынок уже припал и вола подскочила и часть падения уже пройдена. (Так, сейчас кто-то бросится писать коммент про мой 2008й год. Да, такое бывает. Но сейчас этих предпосылок, вроде как, нет).
Чем еще хорошо продавать путы? что если акция болтается в диапазоне, то вы собираете премию. Обычный владелец стока при неизменной (почти) цене акции получит лишь дивиденды, а вы — опционную премию. (правда не будет дивидендов)

Но тут возникает два момента — первый, с опционами не все знакомы и не все связываются и второй — не на каждый инструмент есть опцион. Поэтому сейчас я расскажу стратегию торговли, для которой не нужны опционы, но суть ее особо не поменяется. Более того, добавятся дивиденды.

( Читать дальше )

Недавно интересовались графиком выплат / погашений ОФЗ в наглядной форме. Например, это может понадобиться при построении облигационного портфеля с определенным графиком поступлений. Их есть у меня.

Для начала разберемся с погашениями:



Зеленым обозначены ОФЗ с фиксированным номиналом и купоном
Желтым — бумаги с переменным купоном
Оранжевым — облигации с индексируемым номиналом (ОФЗ-ИН)
Синим — с амортизируемым номиналом ОФЗ-АД

Небольшой нюанс, т.к., год заканчивается, то обновил таблицу уже сразу с расчетом будущее, т.е. трехлетки (по сроку погашения) это бумаги до конца 2022, а не до 2021 г. и т.д. 

Теперь определимся с купонами. Вот:



( Читать дальше )

Хорошо видно что после взрыва  волатильности осенью 14 года, этот взрыв очень медленно затухал несколько лет. И в 17 году волатильность была на уровне первой половины 14 года.

Где увидели дикий взрыв волатильности там и нужно торговать. Потому что возникают тренды которые большие по амплитуде. И движение быстрее происходит во времени. Именно поэтому в разы увеличиваются объемы торгов,  участники приходят торговать туда где цена хорошо движется.

Мы не знаем когда взорвется волатильность, но мы знаем что затухать после взрыва  она  будет очень долго.

График построен по значениям бид-офер.

1.    Гэмблер =>трейдер

 

   Занявшись трейдингом Вы непременно ступаете на путь трансформации игрока в профессионального участника. Абсолютно все в трейдинге имеют стартовую позицию «гэмблер». Психотип и главные движущие принципы гэмблера великолепно описал Ф.М. Достоевский в произведении «Игрок», так как сам он был известным мотом и завсегдатаем казино.

   Продолжительность пребывания в статусе «гэмблера» зависит во-первых от того как быстро человек поймет основу процесса перестройки сиюминутных целей в трейдинге на долгосрочные, а также правильно их визуализирует. Вторым важным фактором является правильное нивелирование самих причин изначального фокуса человека на сиюминутных целях. Описать суть этих причин я попытался в представленном ниже интервью, ознакомьтесь на досуге.

( Читать дальше )

Список составлен исходя из понимания системной торговли, т.е. с опорой на статистику (исследования+проверка) и правильную реализацию (дисциплина+контроль). Помимо этого списка есть много толковых авторов, но, либо концентрация толковых постов у них низкая, либо я о них не узнал, либо они ничего не пишут.

MadQuant 
КРЫС 
Amigotrader 
А. Г. 
rockybeat 
Frend 
Антон Кротов 
ves2010 
Евгения Случак 
Oleg Mubarakshin ~ Quant-lab 
Pratrader 
XXM 
Стас Бржозовский 
Светлана Орловская 
silentbob 
ELab 
wrmngr 

( Читать дальше )

Что нужно для того, чтобы торговать так, как нарисовано ниже?

( Читать дальше )

Психанул и допилил алгопортфель))) Что скажете? 

Пополнение коллекции торговых роботов. С начала апреля в рамках индивидуального ДУ запустил в работу по всем счетам инвесторов нового робота на портфеле из 10 фьючерсов на Мосбирже. Точнее алгоритм не новый, новая реализация. Ранее он торговал лишь на фьючерсе доллар/рубль, сейчас на 10 ликвидных фьючерсах: РТС, Сбербанк, Сбербанк-п, Газпром, ВТБ, Норильский никель, ФСК ЕЭС, Роснефть, Доллар/рубль, Евро/рубль.

GETUP — это трендовый алгоритм под TSLab, где вход и выход из сделки осуществляется на пробое уровней волатильности. Встроен временной фильтр и фильтр волатильности. Исполнение сделок осуществляется лимитными заявками. Емкость алгоритма — 30 млн. руб.

( Читать дальше )

Продолжаю потихоньку писать программу по управлению портфелем и недавно закончил блок про оптимизации дивидендов.

Стоимостное инвестирование широко известный подход. Почему он вкратце работает. Нобелевский лауреат Шиллер открыл так называемую excess volatility puzzle, которая грубо говоря сводится к наблюдению, что цены акции гуляют существенно сильнее, чем фундаментальные показатели компаний. Соответственно, регулярно должны появляться шансы купить акции дешево относительно цены. На примере моего портфеля, годовое ско дивидендов порядка 0,7% от стоимости портфеля, а годовое ско стоимости портфеля около 10% от стоимости портфеля — различие более, чем на порядок.

После того, как купил за дешево, как долго приходится ждать возвращения цены к разумному с точки зрения фундамента уровню. Дивиденды объясняют около 15% доходности за следующий год, то есть быстрого результата ждать не стоит, но на горизонте 5 лет они  объясняют более 60% доходности (выдержки из главы 20 Expected returns in the Time Series and Cross Section книжки Asset pricing) и являются одним из самых серьезных факторов, объясняющих долгосрочную доходность акций.

( Читать дальше )

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

( Читать дальше )