На выходных перенес свой алгоритм поиска интересных акций с Python на R. Заключается он в том, что алгоритм проходится по всем более менее ликвидным акциям Московской Биржи, выгружает исторические данные за интересующий нас период, считает мат. ожидание дневной доходности, которое является мерой доходности и средне-квадратичное отклонение дневной доходности, которое является мерой риска. Далее сортирует акции по этим критериям и фильтрует с заданными трешхолдами.

Мат.ожидание дневной доходности — это своего рода надежда на будущий рост по тренду. А мера риска в качестве ср.-кв. отклонения связана с тем, что если за день акция может упасть слишком сильно, это создает повышенный риск. Марковиц тоже использовал такие критерии в своей портфельной теории.

Если взять 80 акций Мос. биржи и анализировать данные только за этот год, затем поставить фильтр, то получается следующая выборка.



( Читать дальше )

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.

Это достаточно большая область исследований, но расскажем все очень кратко. Мы попытаемся найти взаимоотношение между  временными сериями  (в данном случае возьмем в качестве сигнала взаимный фонд XLF из финансового сектора, сдвинутый по времени на 1 день назад), а нашей целью будет фьючерс S&P500 в форме CFD. Будем входить в длинную позицию по этой бумаге при нулевой вероятности приращения. Логически нулевая вероятность ни о чем не говорит, другими словами, будем покупать возврат к среднему.

1. Получение данных

Y = read_mongo(dbase, "S&P5001440")
X = read_mongo(dbase, syms[s]).shift()

#готовим набор данных
res = pd.concat([X.CLOSE, Y.CLOSE], axis=1, join_axes=[X.index]).pct_change().dropna()
res.columns = ['X', 'Y']

( Читать дальше )

Покупка акций компаний, которые платят супер-дивиденды. Главное, — определить, почему компании платят супер-дивиденды и будут ли они платить эти дивиденды в дальнейшем. Для этого надо понять желание мажоритария платить дивиденды. Надо отметить, что вся система инвестиций Ларисы Викторовны построена на логике и здравом смысле.

Причины эти можно классифицировать:

1. необходимость пополнения госбюджета (Газпром)
2. необходимость пополнения бюджета субъекта (Татнефть, Алроса)
3. желание иностранного мажоритария получить профит от дочки
4. смена собственника, желание мажоритария заплатить по долгам за счет дивидендных выплат
5. скупка акций менеджментом
6. резкий рост чистой прибыли
7. желание материнской компании получить прибыль от дочерних обществ

В реальности причин может быть много, Лариса Викторовна выделяет особо эти. Причины и желание платить дивиденды должны быть перманентными, а не одноразовыми. Если возникает уверенность, что мажоритарий больше не захочет платить хорошие дивиденды, то такую акцию можно продать сразу после отсеки (например, Новосибирскэнергосбыт).

( Читать дальше )

ЗЫ Торгуйте опционами, нам вас не хватает!!!

В последнее время изучаю R и машинное обучение. 

Мои статьи про R, машинное обучение, количественный анализ

В этом посте я расскажу о том, как применить машинное обучение для поиска закономерностей и прогнозирования.

Использовал эту статью: Применение машинного обучения в трейдинге

Начнем с проверки того, работают ли тренды и как влияет день недели на направление движения цены. И если работают, насколько они смещают вероятность в нашу сторону. Применим для этого наивный байесовский классификатор. 

Теорема Байеса в теории вероятностей, как теорема Пифагора в геометрии.

Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса. 

( Читать дальше )

Если кому-то интересно, мои статьи на тему R, машинное обучение, количественный анализ:

1. Мои шаги в сторону машинного обучения на R и немного про Si, Brent
2. Расчет ожидаемого количества убыточных сделок подряд на R
3. Применение логарифмов для расчетов со сложным процентом
4. Построение модели для парной торговли акциями Google и Apple на R
5. Анализ Brent с использованием языка R
6. Количественный анализ графика нефти с применением R (продолжение)
7. Гистограммы доходностей разных активов
8. Применение наивного байесовского классификатора на R для поиска закономерностей и прогнозирования

В следующей статье расскажу про наивный байесовский классификатор и нейронные сети в трейдинге. 

Копался в статьях по алготрейдингу, решил присмотреться в сторону машинного обучения. Но это в моем случае не про какой-то искусственный интеллект с нейросетями, в нейросети пока не хочу лезть, слишком сложно. Для начала хочу использовать простые алгоритмы для классификации и оценки хороших точек входа на основе обучения модели на истории.

Я исходил из того, как сам разрабатываю обычно торговую систему: ищу хорошие точки входа на истории и классифицирую их. Но так как человеческие возможности ограничены, использую только 3 таймфрейма и около 10 индикаторов в сумме. Кроме этого, история в точности никогда не повторяется и нужна какая-то более умная модель, которая не просто сравнивает индикаторы, как делают сейчас мои роботы, а дает оценку данной рыночной ситуации на основе всей совокупности индикаторов.

С помощью машинного обучения можно создать и обучить много моделей по разным алгоритмам, эта область уже хорошо развита (Logistic regression, Linear discriminate analysis, Stochastic gradient boosting, Decision trees, Support Vector Machine, KNN и другие). Можно быстро попробовать разные модели (Spot-checking algorithms). Модели могут работать вместе и делать предсказания. Можно улучшать точность моделей (Algorithm parameter tuning, Ensemble methods). Можно посчитать точность предсказаний по модели, обучив сначала модель на части выборки, а затем протестировав ее на другой части выборки (resampling). 

Как я понял, R для машинного обучения идеально подходит. Сделал первые шаги сегодня: cоздал модель по туториалу, которая определяет по размеру чашелистиков и лепестков растения ирис точный вид (всего 4 вида) какого-то одного растения(особи) на основе обучения по выборке из 500 других растений(особей). 

Код: 

# Скачивание и инициализация библиотек mlbench(используется для machine learning), caret (используется для нормализации данных)
install.packages("mlbench") 
library(mlbench)
install.packages("caret") 
library(caret)

# Краткая информация про базу данных iris
data(iris)
summary(iris)

# Определение тренировочной выборки
trainControl <- trainControl(method="cv", number=10)

# Оценка точности алгоритма Naive Bayes на данном dataset
fit <- train(Species~., data=iris, trControl=trainControl, method="nb")

# Вывод оценки точности
print(fit)

Сейчас я точно так же хочу сделать модель, которая на основе 30-300 хороших точек входа на истории определяет, насколько хороша данная пятиминутка для входа в лонг или шорт. 

Что скажете? Есть ли там грааль? Есть ли у кого-то опыт использования машинного обучения для торговли? Что посоветуете? 

Также представляю вашему вниманию грубую оценку того, на сколько в среднем ходят нефть Brent и Si за час и 1 день. Посчитал с использованием библиотеки rusquant на R. Также делюсь элементарным кодом. 

Я взял данные за последние 15 дней для BRK6 и 30 дней для SiM6. Затем посчитал доходности и их среднеквадратичное отклонение. Затем отклонение умножил на среднюю цену. 

Получилось:

Brent
за час: 0.25$
за день: 1.15$

Si
за час: 235 руб.
за день: 757 руб. 

Код на R: 

# Инициализация библиотеки rusquant (русская версия от quantmod, поддерживает все функции quantmod)
library(rusquant)

# Получение исторических данных с Финама
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="day")

# Рисуем график, чтобы увидеть данные
candleChart(SIM6)

# Расчет доходностей встроенной функцией библиотеки rusquant (унаследована от quantmod)
rr <- OpCl(SIM6)

# Цены закрытия
p <- Cl(SIM6)

# Получение абсолютного значения среднеквадратичного отклонения доходности
sd(rr)*mean(p)

[1] 757.7013

# Аналогично для часовика
getSymbols("SiM6", from=Sys.Date()-30, src="Finam", period="hour")
candleChart(SIM6)
rr <- OpCl(SIM6)
p <- Cl(SIM6)
sd(rr)*mean(p)

[1] 234.9929

#Аналогично для BRK6. 

Вчера на СмартЛабе  был размещен пост Как построить корреляционную матрицу (для парной торговли) в Excel, собравший аж 150 "+".
Решил тоже попрактиковаться и написать под эту задачу код в R. Важным преимуществом R является наличие пакета rusquant, который позволяет автоматически получать котировки с Финам в любом таймфрейме (в т.ч. в тиках), что существенно экономит время по сравнению с ручной обработкой в Excel.

Код на R приведен ниже:

• Файл c кодом можно скачать тут.
• Файл с названиями тикеров: для примера 1 тут, для примера 2 тут. Эти файлы используется для ввода тикеров в программу, т.к. прописывать тикеры вручную непосредственно в коде при их большом количестве не удобно. 
• Время загрузки данных с Финам по 79 тикерам составило 84 секунды, т.е. примерно по 1 сек. на тикер. А сколько бы ушло на ручную загрузку для Excel сложно представать.

 

Результаты:

( Читать дальше )

В этом году россияне, открывшие индивидуальный инвестиционный счет, впервые могут оформить налоговый вычет по взносам на ИИС за предыдущий календарный год. Для этого владельцы счетов должны с 1 января по 30 апреля подать необходимые документы в налоговую инспекцию. В помощь частным инвесторам, которые пожелают вернуть заветные 13% по льготе в этом году, Financial One подготовил краткую инструкцию по оформлению налогового вычета.

Прежде всего, напомним, что у владельца ИИС есть два способа воспользоваться налоговой льготой, предусмотренной законодательством. Первый подразумевает, что частный инвестор оформит налоговый вычет по окончании календарного года, в который он сделал взнос на свой инвестиционный счет. Доходность операций по ИИС при этом не учитывается. То есть если в декабре 2015 года россиянин открыл ИИС и внес на него 400 тысяч рублей, то уже в январе текущего года он имеет право подать соответствующие документы в налоговую инспекцию и вернуть себе 13% от этой суммы – 52 тысячи рублей.

( Читать дальше )

Недавно столкнулся с таким феноменом — про язык программирования R слышали многие. Но знают что это такое очень мало людей.

Поскольку являюсь носителем этого языка и заинтересован в его популяризации, попытаюсь немного раскрыть тему в этом посте. Будет интересно!

План простой:

1) Что такое язык R

2) Популярность в России

Что такое язык R

R (вики) — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU.

По нашему: Язык идеально подходящий для поиска рыночных закономерностей. Бесплатный, быстрый и свободный.

Он позволяет вести статистические исследования всего до чего могут дотянуться руки. За годы его существования появились десятки и сотни расширений для решения практически любых прикладных задач.

( Читать дальше )