1. FAQ по системе Романа Андреева (588 сохранений)

https://smart-lab.ru/blog/197310.php

2. Повторю один хороший пост. ( 568 сохранений)

https://smart-lab.ru/blog/copypaste/232469.php

3. Гайд по биржевой торговле на мамбе… (505 сохранений)

https://smart-lab.ru/blog/155810.php

4. Гайд по торговле на бирже часть2 Основа торговли (350 сохранений)

https://smart-lab.ru/blog/260540.php

5. Как купить валюту на бирже (344 сохранения)

https://smart-lab.ru/blog/233199.php

6.Моя записная книжка. Полезные ссылки. Окончание. (338 сохранений)

( Читать дальше )

Держим высоколиквидные ETF с капитализацией в млдр. долларов по принципу моментум инвестирования. Моментум — фактор импульса: покупаем то что растет и избавляемся от того что падает. Исследования показывают, что портфели построенные по такому принципу обгоняют рынок в долгосрочной перспективе. Во время неблагоприятных периодов стратегия уходит в защитный актив — гос. облигации США. Сделки совершаются всего лишь один раз в месяц от покупки без плеча.

Синий цвет — портфель стратегии ротации ETF
Красный цвет — равновзвешенный портфель из этих же ETF
Оранжевый цвет - Vanguard 500 Index Fund использован в качестве бенчмарка, доходность 500-та самых больших компаний в США.

Некоторые ETF были запущены не так давно, поэтому для тестирования на истории начиная с 1988 года были использованы данные взаимных фондов (mutual funds) как прокси на ETF, а где это было невозможно -  воссоздание ETF для тестирования.

( 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 )

В этой статье я продолжаю делиться своим опытом по алгоритмической торговле моих роботов из TSLab на Американском фондовом рынке через брокера Interactive Brokers (IB). Спасибо всем, кто проявил интерес к моей первой статье, опубликованной в ноябре и за ваши комментарии. Это воодушевляет и вдохновляет к дальнейшей работе в этом направлении. Для тех, кто не успел ознакомиться с первой частью даю ссылочку внизу.

Для удобства весь материал был разбит на три части:

Часть 1- Особенности при подготовке к запуску TSLab на реал с IB– ноябрь 2017, ссылка https://smart-lab.ru/my/schardonnay/blog/all/

Часть 2 — Непосредственная работа терминалов TSLab  и TWS

Часть 3- Часто встречающиеся проблемы 

В данном выпуске идет рассмотрение второй части –как происходит работа TSLab и платформы брокера Trader Workstation (TWS) в течение основной рабочей сессии – с 9.30-16.00 ЕТ, порядок исполнения ордеров, проскальзывание и особенности комиссии. Все примеры сделок в этой статье реальные и приведены с моего торгового счета IB за последние два месяца торговли роботами.

( Читать дальше )

Лениво бродив по западному интернету, нашел интересную стратегию, которая своими корнями уходит к некоему Larry Connors. Стратегия построена на простом RSI с периодом 2.

Суть ее в следующем: 
покупаем индексный ETF, когда значение меньше 15 на закрытии дня (да, это можно сделать без проблем и проскальзываний на всех ликвидных ETF) и продаем, когда клоуз текущего дня выше хая предыдущего (можете придумать свои выходы, стратегия не очень-то чувствительна к выходам). 
В общем MR в чистом виде. И в принципе это должно работать на большинстве ETF развитых рынков. 
Тестил на Multicharts.Net, код ниже. 

using System;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using PowerLanguage.Function;
using ATCenterProxy.interop;

namespace PowerLanguage.Strategy {
        public class rsi_2_spy : SignalObject {
                public rsi_2_spy(object _ctx):base(_ctx){}
                private IOrderMarket buy_order;
                private IOrderMarket sell_order;
                
                private RSI m_RSI;
        private VariableSeries<Double> m_myrsi;
                private ISeries<double> Price { get; set; }
                
                protected override void Create() {
                        // create variable objects, function objects, order objects etc.
                        buy_order = OrderCreator.MarketThisBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Buy));
                        sell_order = OrderCreator.MarketThisBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Sell));
                        m_RSI = new RSI(this);
            m_myrsi = new VariableSeries<Double>(this);
                        
                }
                protected override void StartCalc() {
                        // assign inputs 
                        Price = Bars.Close;
            m_RSI.price = Price;
            m_RSI.length = 2;
                }
                protected override void CalcBar(){
                        // strategy logic 
                         m_myrsi.Value = m_RSI[0];
                        if (Bars.Close[0]>Bars.High[1]){
                                sell_order.Send();
                                return;
                        }
                        
                        if (m_RSI[0]<15){
                        buy_order.Send();
                        }
                        
                }
        }
}

( Читать дальше )

Всем привет!

Решил поделиться сигналами своей количественной модели ротации секторов американского рынка, золота и трежерей. А почему бы и нет — сигналы, которые я здесь выкладываю — для самых ликвидных ETF'ов, с емкостью миллиарды долларов, самому мне столько точно не надо. Торгует модель раз в месяц — я делаю это в начале каждого нового месяца.

Модель может использоваться как неплохая альтернатива долгосрочному (3-5 лет) банковскому вкладу в валюте. При условии, если вы умеете соблюдать дисциплину и не лезть в модель грязными лапами, чтобы улучшить ее «своим видением рынка» =) Если надоело сливать депозиты и хочется уже куда-то вложить валюту под неплохой процент и с умеренными рисками — велкам!

Модель торгует ETF'ы на секторы американского рынка (XLY, XLP, XLE, XLF, XLV, XLI, XLB, XLK, XLU, IYZ, VNQ), долгосрочные трежеря (TLT), золото (GLD), в качестве безрискового актива, в который модель иногда выходит, используется SHY. На первом шаге производится фильтрация торгуемых тикеров по моментум-логике, на втором — их смешивание с учетом статистических взаимосвязей между ними. Более подробно логику описывать не стану, поскольку, в отличие от других квантов на этом ресурсе, я не считаю, что количественные модели работают вечно. Они умирают — более того, в последнее время они умирают косяками.

( Читать дальше )

Тест стратегии из поста http://smart-lab.ru/blog/343965.php 

Формализовал стратегию так, как я ее понял. 

1. Входа на следующий день, после обновления исторического хая. Тут есть неточности — историю брал с 2005 года. Не факт, что all time high был на этом промежутке. 
2. Предыдущее обновление хая было больше 90 дней назад и менее чем 200 дней назад. 
3. Примерно 500 ликвидных бумаг с NYSE/NASDAQ/AMEX. Без учета делистинга, без учета комиссий, без учета платы за плечо. Вроде бы без дивидендов (не уверен), дейли дата взята с Google Finance. 

4. Стоп в примере — 3%. Тейк — 90%. Можно взять больше стоп, результаты не критично меняются. 
5. Вход фиксированным BP на позицию. (взял 1000 на позу)

Код Multicharts.Net 

using System;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using PowerLanguage.Function;
using ATCenterProxy.interop;

namespace PowerLanguage.Strategy {
        public class _INTEST_by_high_daily : SignalObject {
                public _INTEST_by_high_daily(object _ctx):base(_ctx){}
                private IOrderMarket buy_order;
                private IOrderMarket sell_order;
                double previous_high;
                double previous_high_low_range;
                double all_time_high;
                protected override void Create() 
                {
                        // create variable objects, function objects, order objects etc.
                        buy_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Buy));
                        sell_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Sell));
                }
                protected override void StartCalc() {
                        all_time_high =0;
                }
                protected override void CalcBar()
                {
                        // strategy logic 
                        if (Bars.High[0]>previous_high && previous_high_low_range<previous_high && previous_high == all_time_high)
                        {
                            buy_order.Send();
                        }
                        
                        if (StrategyInfo.MarketPosition>0 && Bars.Close[0]>StrategyInfo.AvgEntryPrice*1.9)
                                sell_order.Send();
                        
                        previous_high = Bars.High.Highest(200);
                        previous_high_low_range = Bars.High.Highest(90);
                        if (Bars.High[0]> all_time_high) all_time_high = Bars.High[0];
                        
                }
        }
}

( Читать дальше )

Поиск: XrayForex 

• Лучшие обучающие материалы!
• Обзоры курсов
• Торговые идеи
• Психология
• О брокерах
• Лохотрон!

( Читать дальше )

Самая качественная информация по рынку содержится не в популярных книгах о трейдинге, а в прикладных статистических исследованиях, коих очень много на ресурсах:

papers.ssrn.com/ и http://www.nber.org/
Ну вот например http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2478345

Все бесплатно. Научным языком и без пустых слов про психологию. Полезно будет прежде всего алго трейдерам. Можно подчерпнуть много идей и упростить большую часть исследований. 

Ну и английский немного прокачать. 

Уважаемые, коллеги, поделитесь, пожалуйста, опытом!

Подскажите, как лучше всего, на ваш взгляд, организовать алгоритмическую торговлю в Interactive Brokers? Плюс, кроме самой торговли, нужна ещё инфрастуктура позволяющая оптимизировать параметры ТС на исторических данных.


( Читать дальше )