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. 

Решил оформить отдельным постом, в продолжении предыдущего.
Целиком у меня все в бложке


Зашортил вчера ЛВС и Йам покупкой путов. Анализ оправдался, помогло и общее падение рынка на Европе и Азии.
Хороший профит по LVS +71%, по Йам слабо — закрыл рано потому, что опцион выбрал не очень удачно — адский спред, полный неликвид, надо было брать месячный. Учту в следующий раз а пока +13%.

( Читать дальше )

Свинг-трейдинг — это торговля в промежутке 1-3 дня, с переносом через ночь но обычно до 1 недели. По сути — это торговля сильного дневного движения, хорошие трендовые сделки могут длиться всего несколько часов.

Почему свинг-трейдинг акций? Я торгую внутри дня CFD на дакс и не хочу тратить еще кучу времени и нервов (которых уже осталось мало — итак начала мучать бессонница) еще и на акции, тем более, что я лично вижу максимальный потенциал в акциях не в рамках внутридневных движений, а в позиционировании на сильное движение 1-2х дней.

Как торговать? Два варианта: просто покупая-шортая сами акции либо через опционы. Первый вариант дает максимальный потенциал профита, но требует жесткого стопа который могут снять и пойти куда надо, плюс, при переносе через ночь возрастает риск гэпа даже и не торгуя предотчетные бумаги.

Как через опционы? По моим наблюдениям на шорт лучше всего покупать пут вне денег с дельтой 0.1-0.3 и получать доп. прибыль за счет растущего IV при падении. На лонг — можно и через сходный колл при очень трендовом рынке но часто гораздо спокойнее взять бычий спред на путах, так же ориентируясь на суммарную дельту порядка 0.2. Прибыльность такой конструкции к риску конечно ниже, но мы не теряем на тете и есть много место для маневра при уходе цены против нас (превратить спред в бабочку).

( Читать дальше )

В перерывах между ТСЛабом и голым кодингом копаюсь в разного рода онлайн сервисах по роботобилдингу. Пока вот очередной перерыв, решил опубликовать список из онлайн-сервисов, которые предоставляют разные возможности для бектестов и деплоймента алгоритмов. Т.к. большинство смартлабовцев сидят на иглах ТСЛаба и WL, делать детальное описание не буду, хотя покопался там изрядно. Может как-нибудь за следующим перерывом...

RIZM — прикольный конструктор. Недавно вроде гугл показал подобный кодогенератор. Суть — Вы не пишете коды, а складываете кубики. Только не такие, как в ТСЛабе или еще где-то, а более близкие к программированию. Т.е., если Вы умеете читать код, но не умеете его писать (аки покорный Ваш слуга), то это для Вас.

QUANTOPIAN — упоминался несколько раз тут на СЛ. Quantopian стал центром для выпускников математических и научных дисциплин, которые обладают навыками программирования. Для кодеров. Python. Многие говорят, что соскочили с квантконнекта в квантопиан именно по причине простоты питона. Легендарный

( Читать дальше )

Совет, который не теряет актуальности:

«В трейдинге нет опаснее врага, чем вы сами. Успех придет только тогда, когда вы научитесь контролировать себя и свои эмоции».

Воспоминания биржевого спекулянта (Эдвин Лефевр, 1923 г.)

1. Осторожность

Волнение (и страх перед упущенными возможностями) часто убеждает трейдера войти в игру преждевременно, до того как это действительно будет безопасно. После медвежьего рынка будет множество ложных ралли, прежде начнется настоящий разворот. Таким же образом, эмоциональное удовлетворение от прибыльной торговли может ослепить трейдера, и он не заметит сигналов о смене тенденции.

2. Терпение

Ждите правильного состояния рынка перед торговлей. Иногда лучше оставаться вне рынка и наблюдать со стороны.

3. Убеждения

Отстаивайте свои убеждения: предпримите действия, чтобы защитить вашу прибыль, когда видите, что тренд ослабевает, но не позволяйте страху лишить вас части дохода. Ведь есть хороший шанс, что тренд продолжит свое движение.

( Читать дальше )

Сознание неудачника на бирже Forex можно охарактеризовать так:
Он всегда подвержен психологическому стрессу.
Его одолевают постоянные сомнения.
Он не в силах отделять себя от рынка.
Такой человек воспринимает мир в негативном свете.
Он испытывает пессимизм, когда размышляет или говорит о будущем.
Он недоволен собой и своими действиями.
Он испытывает массу внутренних конфликтов.
Никогда не признаёт личной ответственности за неудачи, обвиняет других и рынок.
Умышленно избегает жёстких правил торговли, не ведёт записей, недисциплинирован.
Склонен слушать других, ущемляя своё мнение, идёт за толпой.
Слишком торопится, боится упустить шанс.
Верит в один единственный выстрел.
Надеется увидеть результаты прямо сейчас.
Не готов платить за достижение успеха.
Паникует и потому слишком быстро меняет свои решения.

 

За картинки сорри — принтскрин с PDF

Торговые стратегии трейдера ТАТАРИН30

 Содержание

1.Предисловие.
2. Рост/падение 5 дней подряд.
3. Лидеры роста. 4,5%.
4. Контртренд.
5. Статистический арбитраж ФСК ЕЭС — Россети.
6. Свечные паттерны. Разворот
7. Свечные паттерны. Продолжение
8. Свечные паттерны. Треугольники
9. Работа на после торговых сессиях
10. Фьючерсы
11. Вход при пробое границы коридора.

1. Предисловие.

В настоящем обзоре приводятся стратегии успешного трейдера, ведущего свой блог на Смартлабе.
Основанием для написания послужило обучение, пройденное у него некоторое время назад. Обладая собственным значительным опытом торговли на фондовой бирже, должен отметить, что все предложенные стратегии являются рабочими. Однако возможность практической работы по ним несколько различается. Для некоторых стратегий возможна простая торговля «руками», для других предпочтительна небольшая «механизация» в виде вспомогательных программ и/или скриптов, реализацию третьих либо полу-, либо полностью автоматизировать.

( Читать дальше )

В 2001 году, открывая счет на американской бирже, я блуждал между московскими дилингами в поисках брокера, который поможет это сделать.
Помог в итоге бородатый дядька в старых кроссовках.Позвонил людям, которые меня встретили и все оформили.
После этого я начал торговать в зале офинтрейда.
Каждый день бабушка приносила нам макароны по флотски и за их поглощением я в качестве благодарности обучал дядьку премудростям теханализа(ведь я уже был опытен, бо прочитал книгу Неймана).
Он внимательно слушал, а потом предложил мне посмотреть один сайтик.

Тогда интернет был еще маленький.
Существовал всего один сайт, позволяющий вбивать ордера, исполняющиеся по реальным ценам и участвовать во всемирном виртуальном конкурсе трейдеров.
Из 31,3к участников на первом месте был он, Атаман, точнее Александр Ермаченко:


( Читать дальше )

Сегодня Сергей Голубицкий начинает приводить к знаменателю здравого смысла одну актуальную макроэкономическую тему, которая прямо на глазах обрастает мифами в глазах непосвящённой общественности.


( Читать дальше )

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.