Всем привет, давно здесь не писал и давно на сайт не заходил, последние два дня меня заинтересовала влияние солнечной активности на фондовый рынок, за два дня перелопатил уйму информации но к ясному мнению так и не пришел, если кто занимался этим вопросом подскажите что еще можно почитать.
 
  Здесь  статья по влиянию солнечной активности на рынки конечно кому интересно.  http://vestnik.uapa.ru/ru-ru/issue/2011/02/08/

Примечание: Индикаторы, которые будут представлены в данной работе ни в коем случае нельзя использовать в краткосрочных спекуляциях на рынке. Они всего лишь задают вектор дальнейшего  направления с лагом 2-4 месяца .

 Причины? В силу устоев и реалий, сложившихся на рынке,   экономические агенты не принимают свои решения о перспективах инвестирования на основании тенденций  и показателей данных индикаторов.


Индикаторы. Новое/старое.


Вода.Лирика.Три категории индикаторов.
К так называемым «запаздывающим» индикаторам относятся те, которые фиксируют последствия изменения ВВП в ту или иную сторону, но направленность их изменений, как правило, соответствует вектору движения ВВП. Исторически к таким показателям принадлежит инфляция. К этой же категории относится и очень актуальный особенно во время кризиса американский показатель занятости Payrolls. Для того, чтобы создать этот индекс, берутся данные около 500 несельскохозяйственных отраслей и направлений экономики. Причем в выборке используются данные 340 тыс. компаний по численности персонала, объему отработанных часов и полученной за это заработной плате.

Однако запаздывающие показатели демонстрируют скорее последствия общеэкономической ситуации в стране. Поэтому их используют для того, чтобы оценить не тенденции, а масштабы происходящего в экономике.

Ко второй группе показателей относятся «сопутствующие» индикаторы, которые изменяются вместе с изменением ВВП. Причем движутся они в одном и том же направлении. Например, американский Индекс сопутствующих экономических индикаторов (Index of Coincident Economic Indicators). Он включает в себя данные об изменениях четырех основных составляющих: количество работников, получающих постоянную зарплату и занятых во всех отраслях экономики, кроме сельского хозяйства; личные доходы граждан за вычетом трансфертных платежей; а также данные о состоянии промышленного производства и объемах продаж в промышленности и торговле.

К третьей категории – «опережающие» индексы — относятся те показатели, которые могут указать на вектор дальнейшего движения ВВП. В США, в частности, создан ежемесячный средневзешенный индекс этих ведущих показателей (Leading Indicators). Он рассчитывается на основании таких данных, как сведения о производственных заказах, о количестве заявок на пособие по безработице и разрешений на строительство, данных о показателях денежной массы, об объеме заказов на товары длительного пользования, а также индексе потребительского доверия и о ценах на основные акции. Этот индекс характеризует развитие экономики в течение последующих шести месяцев. Согласно эмпирическому правилу выход значения индекса в отрицательную область в течение трех месяцев подряд является индикатором замедления развития экономики страны.

Следуя такой классификации, индексы, построенные на основании данных о перевозке грузов, которые можно условно назвать «транспортными», относятся скорее к категории опережающих или, как минимум, сопутствующих (в зависимости от методологии выбора исходных данных). Ведь активизация транспортной деятельности в конечном итоге является неизбежным предвестником роста всего и вся. Утрирую.


( Читать дальше )

Как то решил я заняться статистикой. Посмотреть, как связан утренний гэп на fRTS с изменением S&P500 за ночь. Ведь почему возникают гэпы? Потому, что пока наша биржа не работает, мир не стоит на месте. Продолжается политическая и экономическая деятельность. И гэп является реакцией нашего рынка на пропущенные изменения. А т.к. основным поводырем является как раз S&P, логично было бы проверить, какой гэп вызывает пропущенное ночью его изменение.
Проанализировал данные за последние три года. И получил следующий график:

По горизонтальной оси здесь отложено изменение S&P500 с 23:50 по Москве (закрытие FORTS) до 9:55 утра. По вертикальной оси имеем соответствующий этому изменению гэп в пунктах по фьючерсу RTS. Средствами Excel построена линия тренда. По ней можно судить о среднем значении будущего гэпа. Например, если за ночь S&P500 изменился на 4,2 пункта, можно ожидать что гэп будет 1000 пунктов в том же направлении, куда ушел индекс. Формула линии ГЭП=143хS&P+414, где S&P-изменение индекса в пунктах, ГЭП-прогнозируемый гэп fRTS в пунктах.

( Читать дальше )

Пока что только фотоотчёт. Видео с онлайн битвой титанов-скальперов выложу чуть позже.




( Читать дальше )

Скажу сразу- я намеренно не приписываю цифру к определению «скромный”. Каждый трейдер рассчитывает свои риски самостоятельно, и что для одного вполне приемлимо, другому- бессонные ночи. Рассматривать будем исключительно фьючерсы, на акциях своя законодательная песня, и внутридневные стратегии на малых депо возможны только через обходные маневры, которые здесь описывать цели нет.
 
Проблемы, с которыми сталиквается недостаточно капитализированный трейдер, достаточно известны. Это и неизбежно высокий риск на каждую сделку, и необходимость танцевать от размера депо при установке стопа, невозможность грамотно выстроить хеджирование, да и вообще, часто весь риск менеджмент заменяется размером депо по типу: положу на счет то, что могу “проиграть”, и дальше будь что будет.  Испытав вышеописанную, весьма, добавим, нервную, симптоматику, в большинстве случаев трейдер со скромным депо приходит ко мне с единственным вопросом: «Есть ли в вашем биржевом ассортименте товар размером поменьше?» Вариация этого вопроса от трейдеров, перешедших из дилингов: “Могу ли я торговать дробными лотами?”


( Читать дальше )

Пожалуй не обломлюсь и сделаю еще один перепост из моей уютной жежешеки)
http://kazai-trader.livejournal.com/

После того, как вопрос с разработкой торговых систем более менее разруливается, возникает вопрос распределения бабла по системам и оборачиваемости капитала.

Зачем вообще торговать много систем да еще и распределять между ними бабло спросите вы?
Можно же ж торговать самую лучшую и не париться.

Можно. Но если цель — зарабатывать стабильно, то от этой идеи стоит отказаться.

Разумным решением будет торговать сразу много систем. Дисперсия портфеля в таком случае очень здорово уменьшается. Даже в тервере было что то типа «Дисперсия суммы n случайных величин стремится к нулю когда n стремится к бесконечности» Как то так.
На деле можем получить гладкую кривулю еквити — то, к чему и стоит стремиться. К тому же, вклад каждой отдельной системы в результат уменьшается. Таким образом, в случае «поломки» каких то систем, мы не так сильно будем вылетать в трубу.

( Читать дальше )

С некоторых пор пользуюсь на минутном и тиковом графике подобной техникой. Сигналит весьма удачно :) Помогает определить «быстрые» участки движения.

И так несколько типов движения цены.

1. Сильно волатильный рост 




( Читать дальше )

Обещанное продолжение. Предыдущий пост из серии: http://smart-lab.ru/blog/43277.php 

В чем собственно смысл понятия авторегрессивности/автокорреляции/персистентности. Расмотрим простейший процесс в котором последующие приращения зависят от предыдущего. Обозначим приращение в момент времени t — X_t, в момент времени t + 1 — X_t+1. Соответственно мы хотим, чтобы приращение в момент времени t+1, каким то образом зависело от предыдущего t. Если выразить такую зависимость качественно, то у нас есть два варианта.

1) первый вариант, мы предполагаем что положительное приращение X_t должно увеличивать вероятность положительного приращения в следующий момент времени X_t+1, аналогично для  отрицательного. Проще говоря Х_t и X_t+1 положительно скоррелированны. Такая модель является «трендовой, персистентной», то есть покупая/продавая то что растет/падает мы смещаем вероятность выигрыша в свою сторону.

2)  второй вариант, мы предполагаем что положительные приращения X_t должны увеличивать вероятность отрицательных в момент времени X_t+1, а отрицательные приращения — положительных. То есть X_t и X_t+1 отрицательно скоррелированны. Такая моделья является «контр трендовой, анти-персистентной», то есть продавая то что выросло и покупаю то что упало, мы получаем статистическое преимущество. 

( Читать дальше )