Совсем недавно я написал рецензию на книгу Стива Акелиса “Технический анализ от А до Я”. Вот эта рецензия:

Лучшая книга по техническому анализу

Книга Стива Акелиса хороша, но  я бы, скорее всего, не стал о ней писать и не назвал бы ее лучшей, если бы не одна история, которая приключилась со мной в далеком 2015 году. Итак, шел 2015 год, рынок то рос, то падал, и я все больше стал смотреть в сторону относительно коротких инвестиций и даже спекуляций, ибо сильные колебания курса рубля и неустойчивая доходность лишали долгосрочные инвестиции большей части былой привлекательности.

Будучи программистом, я все больше и больше начинал смотреть в сторону технического анализа и различных паттернов.  Правда, технический анализ не спешил дарить мне рабочие торговые системы. Что я только не тестировал и какие только параметры не перебирал! Казалось бы, вот она идея, но стоило ее протестировать на истории и меня в очередной раз ожидало сильное разочарование. В некотором роде мне повезло, я знал хотя бы где и куда копать. Еще в самом начале своего торгового пути я понял, что лучшие бумаги, как правило, остаются лучшими, а аутсайдеры, так и остаются аутсайдерами. Т.е. я не тратил время, нервы и деньги на ловлю падающих ножей и на усреднение убыточных позиций. Но как выжать максимум из тех бумаг, что растут и растут хорошо? Как из нескольких десятков лидеров определить ту одну-две бумаги, которые дадут максимальную прибыль?

Привет, уважаемые посетители Смартлаба. FXTB – пожалуйста, проверьте – сможете найти его в Вашем QUIK?

FXTB инвестирует в американские казначейские векселя. Можно сказать, это «двоюродный брат» хорошо известного многим FXMM – только у FXTB нет рублевого хеджирования. А это значит, что вести он будет себя точно как портфель самых надежных краткосрочных облигаций Казначейства США. Что это значит? FXTB – долларовый фонд, позволяющий максимально надежно вкладывать свои деньги. Чтобы ни происходило, долларовые доходности T-Bills практически не колеблются. Да и когда им колебаться –погашение для этих дисконтных бумаг наступает через 1-3 месяца после выпуска. Самая малая дюрация (0,15- по индексу), значит – самый малый риск среди всех возможных вариантов облигационных инструментов. По сути это биржевое вложения в доллары под процент (сейчас 1-3х месячные T-Bills дают 2,4%) с торговлей в рублях и долларах.

Когда и кому этот инструмент может оказать полезен?

• Это долларовый кэш, а значит – отличная «подушка безопасности» в вашем портфеле. Можно вкладывать без риска дефолта, рыночной волатильности и т.д. Прменять хоть для стратегического, хоть для тактического размещения активов.
• Можно использовать как своеобразный долларовый сберегательный счет, причем в отличие о банковских сберсчетов, здесь никто не сможет волюнтаристски понизить ставку процента – что на рынке, то и на счете.
• Можно использовать как замену долларовому депозиту – вместо страховки АСВ здесь есть гарантия США и высочайший рейтинг T-Bills
• Используйте при риске обесценения рубля – рублевая цена увеличивается при падении курса национальной валюты. Эту стратегию можно применять как для краткосрочных спекуляций, так и для более длительного инвестирования
• Можно разместить на ИИС, например, как дополнение к акциям российских компаний или ОФЗ – если с рублем за время 3х лет действия ИИС приключится падение и рублевым активам будет «плохо», на FXTB удастся заработать.

Давайте соберем цену, потом разберем цену и сравним. Все будет производиться на ваших глазах в экселе. Файл, которого я прикладываю. ФАЙЛ https://cloud.mail.ru/public/27GB/5ipstzGrY  .(в зеленые области вы будите вписывать разные цифры).  Проверку на гетероскедастичность мы будем делать методом максимального правдоподобия. Во я загнул. Если просто. Мы возьмем две, хорошо известных нам стратегии и будем их прогонять на каждом шаге создания графика цены. Первая стратегия. Увеличение лота на один при убытке. Принцип опциона. И если у нас случайный процесс, то должно получаться 50/50. И удвоение позиции. Принцип мартингейта. И если у нас случайный процесс у=x^2, то у^2=x, мы всегда в плюсе. Давайте по шагам.

Шаг первый, лист W

Сгенерируем случайные числа. В экселе есть функция =случмежду(0;1). И 0 переведем в -1, а 1 в 1. У нас получился простой бинарный ряд из 1 и -1. Возьмем 100 таких цифр. Теперь посчитаем их сумму нарастающим итогом.  К сумме предыдущей прибавить следующее (Total). И построим график изменения этой суммы. Назовем это «геометрическое Броуновское движение».  Тогда, сумма всех случайных числе будет равна точке, куда пришел наш график. А сумма всех случайных чисел в квадрате, будет равна пройденному пути. А если каждый шаг происходит за 1 секунду. То это, одновременно, и время. И мы должны получить следующую зависимость. Берем 100, извлекаем корень квадратный и получаем 10. И это одно стандартное отклонение. И есть теорема, которая доказывает, что 68% траекторий  будут заканчиваться в диапазоне от -10 до +10. Вы можете это проверить сами. В графе ТЕСТ введите число. Если сумма средних от -10 до +10, ставим 1, если больше 0. У вас будет получаться среднее 0,7, в среднем. То есть в 3 случаях из 10 мы будем выскакивать из -10 +10. И это уже не 50/50 вверх или в низ. Это уже 30/70.

Часть 1.

Традиционно считается, что задача портфельной оптимизации, или задача Марковица, представляет собой некоторую самостоятельную задачу выбора такого портфеля активов, который обладал бы максимальной доходностью при минимальных рисках.

Прим. В качестве актива могут выступать ценные бумаги (акции), их производные (опционы)  или торговые системы.

Решение задачи состоит из двух этапов:

1. Прогноз доходности и ковариации активов в будущих периодах – то есть построение некоторого набора «слабых» прогностических моделей.
2. Составление оптимального портфеля в соответствии с некоторой целевой функцией, и ранее полученными оценками. То есть построение такой композиции «слабых» моделей, которая обладала бы наибольшей прогностической силой.

Почему мы используем аналогию портфельной оптимизации с методами машинного обучения  — Bag, Boost?! Потому что в действительности (и мы это продемонстрируем) нам абсолютно не важно, насколько хорошо динамику наших временных рядов прогнозируют «слабые» модели – нам важно только то, чтобы ошибки прогнозов наших моделей взаимно компенсировали бы друг друга в некотором интегральном смысле. Иными словами – в случае бустинга – ошибка прогноза линейной композиции была бы минимальной, а в случае портфельной оптимизации –  была бы минимальной ошибка прогноза нелинейной композиции (то есть самого портфеля).

Автор — известный в трейдерской среде mehanizator. Создатель сайта для алгоритмических трейдеров long-short.pro
Книга является квинтэссенцией многолетнего опыта автора в области исследований свойств рынка и разработки механических торговых систем.
Являясь практическим руководством к действию, книга глава за главой проводит читателя в мир систематизированной торговли, правил, алгоритма принятия решений и проверки тех или иных гипотез.
Состоит из 4 последовательно связанных глав. Внимание следует уделить всем главам, даже несмотря на то, что кажется что в начале книги автор льет воду. На самом деле воды в книги нет, описательные разделы поведения рыночных участников и свойств рынка необходимы в начале книги, чтобы в последующем читатель смог формировать рабочие гипотезы и, проверив их затем на тестах, выйти на устойчивую алгоримическую (системную) торговлю.
Рекомендую к прочтению всем, кто хочет отойти от импровизации и перейти на системный трейдинг — позволит сэкономить кучу времени и избежать иллюзий простоты этого вида деятельности.

В 90-е, когда начали появляться переведенные западные комедии и юмористические программы, обратил внимание на следующее. После каждой шутки, даже не смешной, за кадром звучал записанный примитивный ржач (смехом это назвать было трудно). Задавался вопросом. Для чего это делают? Неужели это работает?

Оказывается, что «да». Создатели программ давно поняли, что смеющиеся люди делают шутки более смешными и для аудитории. Так работает принцип «социального доказательства». Согласно этому принципу, мы решаем, что является правильным, выясняя, что считают правильным другие люди.

В большинстве областей этот принцип является нашим союзником. Когда мы повторяем за действиями окружающих, меньший шанс ошибиться. Или нелепо выделиться, подвергаясь критике большинства. Мы смеемся над шутками, которые смешны окружению. Следуем моде, стараясь покупать одобренные большинством вещи и услуги. В этом поведении нет ничего странного. Это вполне рациональная линия поведения, уберегающая нас от излишних трат времени, усилий и финансов.