Урок1: 

Настройка ПО option workshop, подключение к терминалу quik.

     На всякий случай оговорюсь: речь сейчас про обычную трендовушку для инструмента, на котором она уместна. Уместность легко видится на простейших тестах (например, если в Si простой вход на мувингах с выходом по таймингу дает плюс — все, это наш инструмент, можно рыть дальше). В паттерны и хфт сейчас не лезем. Еще одна оговорка: у вас есть тестер, ряд исторических цен и желание с этим работать. Без этого не получится. И я бы сказал, наблюдается парадокс: ручная торговля может получиться, но… скорее всего у того, что перебрал в уме десятки МТС. То есть это то, чем можно заняться при желании — ради опыта, забавы, диверсификации — после алго, а не до и не вместо. 

     Торговая система это вход, выход и сайз. Иногда фильтр. Иногда выход не один. Все.

Если кто-нибудь здесь читает мой блог (кстати, если кто-то читает, напишит в комментах, плиз), то вы заметили, что у меня был период алго-трейдинга

Вооружившись питоном, библиотеками типа xgboost, я за пару месяцев (которым предшествовали пара лет изучения статистики и ML) написал торговую систему на машинном обучении, которая делала все — скачивала данные из yahoo finance, управляла рисками и сама выставляла заказы моему брокеру через REST-API

Единственное, что система не делала — это она не приносила прибыль. С этим произошел былинный отказ, и я даже знаю, почему. (вроде)

Дело в том, что, забросив на время свою торговую систему, я начал участвовать в соревнованиях по машинному обучению на Kaggle, и только тогда понял, как же мало я знал о прикладном машинном обучении в его современном виде.

Теперь, вооружившись новыми знаниями, а точнее — пониманием того, как это надо правильно делать, я хочу попробовать опять переписать с умом весь алгоритм

Вопрос к участникам смартлаба — где можно подписаться не очень дорого на исторические данные и стрим текущих цен для западных рынков ?

А то яху файненс — это конечно бесплатный и совершенно ненадежный источник информации, хочется что нибудь профессиональное.

спасибо !

В видео показано как протестировать стратегию на истории в Thinkorswim TOS

Наверное, если кто сможет сгенерировать реальную волу, а значит, в обратную сторону, получить формулу ее расчета, тот получит следующую Нобелевскую премию. А я и не претендую (зачем мне она, «Мы делаем деньги на бирже»). Для начала давайте обсудим и согласуем свойства волатильности. Скачиваем файл.

https://cloud.mail.ru/public/k69C/4k8khnUhR

Что мы обычно делаем. Берем приращения логарифмов, потому что мы знаем, что цена растет по экспоненте. И из этих приращений делаем распределение. И мы допустим, что это распределение может быть нормальным от Гауса. Поэтому мы сразу нагенерим такую последовательность, которую нам выдавала в формуле sigma*W. И которую мы извлекаем из БА.

Сгенерируем нормальное распределение. В прошлый раз мы брали просто случайные числа для волатильности. Для того что бы сделать их числами нормального распределения надо вставить в функцию из эксела, «нормальное обращение» и задать волатильность нормальности и среднее. Смотрите формулу на листе «Нормальное распределение». Среднее мы оставим 0 волу 0,2. Если еще, кто ни будь не видел, то вот оно, о чем тут такие жаркие споры. При каждом пересчете выдаются параметры этого распределения. СКО и оно соответствует заданному 0,2. Эксцесс около 0 и Скос около 0. То есть выдерживаются все параметры Гауса. Ниже график дисперсии. Наши  «дельта индикатор» и график волатильности со средней 20, который ходит вокруг 20. Вы можете пересчитывать лист. Распределение посчитано за 200 периодов, так что оно немного гуляет. И это нормально. У нас не так много значений в анализе.