Избранное трейдера aka
Посчитал на R спред между акциями Google и Apple с учётом соотношения (hedge ratio). И нанёс среднюю линию с двумя среднеквадратичными отклонениями сверху и снизу. Красота.
Делается на R это очень просто, код ниже.
require(quantmod)
> startT <- «2015-01-01»
> endT <- «2016-01-01»
> rangeT <- paste(startT, "::", endT, sep="")
> symbols <- c(«AAPL», «GOOG»)
> getSymbols(symbols)
[1] «AAPL» «GOOG»
> tGOOG <- GOOG[,6][rangeT]
> pdtGOOG <- diff(tGOOG)[-1]
> tAAPL <- AAPL[,6][rangeT]
> pdtAAPL <- diff(tAAPL)[-1]
> model <- lm(pdtAAPL ~ pdtGOOG)
> hr <- as.numeric(model$coefficients[1])
> spreadT <- tAAPL — hr * tGOOG
> meanT <- as.numeric(mean(spreadT, na.rm=TRUE))
> sdT <- as.numeric(sd(spreadT, na.rm=TRUE))
> par(mfrow = c(2,1))
> hist(spreadT, col=«blue», breaks = 100, main = «Spread Histogram (AAPL vs GOOG)»)
> plot(spreadT, main=«AAPL vs GOOG spread (in-sample period)»)
> abline(h = meanT, col = «red», lwd = 2)
> abline(h = meanT + 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)
> abline(h = meanT — 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)
Здесь:
meanT — среднее
sdT — среднекв. отклонение
spreadT — спред
par — график с двумя секциями
plot — график
hist — гистограмма
abline — линия поверх графика
model — линейная зависимость модель, МНК
quantmod — библиотека для получения исторических данных
rangeT — временной диапазон
Начинаю разработку бесплатного майнера паттернов — второй версии. Пока собираюсь с мыслями и готовлю возможную архитектуру. К лету начну работы.
За последние пару лет его скачали больше 10 к. человек. Уважаемые пользователи, пишите, что бы Вы хотели ещё в нём увидеть. В пост, мне на почту, на домашний форум программы. Буду расширять список изменений.
Для всех остальных, небольшой обзор программы. С чего всё начиналось и что есть сегодня.
Stock Pattern Viewer — Уникальная программа для автоматического анализа котировок на предмет формализуемых паттернов и сбора статистики по ним. Data Mining с человеческим лицом.
Программа полезна в качестве станции поиска формаций для системного трейдинга.
Предыстория:
Мне, и думаю многим другим, нужны качественные исторические данные за максимальный промежуток времени — для изучения рынка, построения и тестирование торговых систем. Такие данные по фьючерсам, торгуемым на западе, в частности на CME, в свободном доступе (кроме дневок) практически не найти. Несколько месяцев назад я купил исторические данные по следующим фьючерсам CME: ES (фьючерс на индекс S&P), CL (фьючерс на нефть WTI), GC (фьючерс на золото), NQ (фьючерс на индекс NASDQ). Спецификацию по ним вы можете посмотреть тут: http://www.cmegroup.com/trading/equity-index/us-index/e-mini-sandp500_contract_specifications.html
Но осталась потребность в данных по многим другим интересным инструментам. И пару недель назад у меня появилась идея – т.к. исторические данные нужные не только мне, то вполне возможно приобретать их совместно (в складчину) (http://smart-lab.ru/blog/317451.php)
Суть идеи:
Для коллег, кто пользуется 5-минутками и выше, я решил выкладывать в свободный и бесплатный доступ 5 минутные OHLCV за всю историю и также выкладывать обновления по ним.
Первый месяц весны может порадовать нас в этом году не только красотой подснежников, но и волатильностью на рынке. Месяц обещает быть «горячим» не только по температурным показателям, но и по причине событий, которые произойдут на финансовых рынках. Чтобы Вы не пропустили ни одного из них, и всегда были готовы и застрахованы от дополнительных рисков, представляем Вашему вниманию 3 самых ожидаемых события марта. «Осведомлен – значит вооружен».
Non-Farm
В первую пятницу месяца, по обычаю, в США будут опубликованы статистические показатели по количеству новосозданных рабочих мест в несельскохозяйственном секторе. Показатель предыдущего месяца оказался ниже ожидаемого и составил 151 тысячу, что гораздо меньше общепринятого показателя (200 тысяч), который является оптимальным для экономики США. Но, снижение уровня безработицы на 0,1% к 4,9% никто не ожидал, и это стало безусловным катализатором укрепления американской валюты.