Избранное трейдера DR_Univestoff
Еще одна статья с ресурса www.talaikis.com по разработке простой стратегии на модели Маркова с использованием Python.
Модель скрытых состояний Маркова — это производительная, вероятностная модель, в которой последовательность наблюдаемых переменных генерируется некоторыми неизвестными (скрытыми) состояниями. Мы попытаемся найти такие неизвестные вероятностные функции для, скажем, S&P500. Все опишем кратко, без проверок на ошибки, без тестов вне выборки и т.д. Мы делаем это для того, чтобы минимизировать склонность к ненужному усложнению для начинающих. (Подробнее о модели Маркова см. на моем сайте — www.quantalgos.ru)
Что будем использовать:
библиотеку Python - hmmlearn.
1. Данные. Возьмем данные по свечам (OHLC), включающие объем, из нашей базы
В ожидании важных для рубля новостей...
На предыдущем заседании 10 июня Совет директоров Банка России принял решение снизить ключевую ставку на 0,5% до 10,50% годовых. В качестве главных аргументов Совет директоров отметил позитивные процессы стабилизации инфляции, снижения инфляционных ожиданий и инфляционных рисков на фоне признаков приближающегося вхождения экономики в фазу восстановительного роста.
Поскольку динамика инфляции продолжает оставаться ключевым фактором для принятия решения на предстоящем заседании, то напомним сложившееся к сегодняшнему дню положение вещей. По последним данным Росстата за период с 19 по 25 июля 2016г. индекс потребительских цен составил 100,1%, с начала июля — 100,6%, с начала года — 104,0% (июль 2015г.: в целом за месяц — 100,8%, с начала года — 109,4%).
В июле мы вновь стали свидетелями существенного ускорения инфляции за счет ростов тарифов ЖКХ. Однако благоприятным и отрадным фактором является остающийся пока весьма умеренным рост цен на моторное топливо. Последние данные Росстата по этим позициям выглядят следующим образом:


Все крупные прорывы в промышленности происходят, когда удается решить какую-то научно-техническую проблему.
Я сам химик по образованию и в институте занимался иногда в свободное время решением актуальных проблем от разных компаний. Было это лет 10 назад. Есть специальные сайты, где публикуют задачи и за решение выдают премии. Сайт я использовал этот: innocentive.com . Премии эти были от 10 до 100 тыс $. Редко больше. Но суть в том, что по этим проблемам можно определить, к чему стремится мир, какие проблемы актуальны и что, возможно, ожидает нас в будущем в случае их решения.
Лично я участвовал в решении трех проблем, правда, безуспешно:
1. Проблемы, связанной с новым электролитом для литий-ионных батарей. Тогда я не понимал, кому это может быть нужно, но требовалось найти более эффективный электролит именно для этих батарей. Я тогда еще думал, а зачем их улучшать, если можно сделать принципиально другие батареи. Но предложил какое-то соединение на основе каких-то дорогих элементов, уже даже не помню. Сегодня я понимаю, кто мог быть автором этой задачи — любая компания, которая сейчас производит смартфоны или электромобили. Проблема супер актуальная.

Продолжение. Начало здесь.
Для долгосрочных портфелей вы не сможете использовать такой же высокий леверидж Форекса или инструментов CFD, которые вы предпочитаете использовать для своих краткосрочных стратегий. Вместо этого вы обычно инвестируете в акции, ETF или подобные инструменты. Они предлагают несколько преимуществ для алго-трейдинга:
— Никаких игр «кто кого». В долгосрочной перспективе, акции и индекс ETF имеют положительную среднюю окупаемость благодаря дивидендам и накопленным значениям, в то время как валютные пары Форекса и индексы CFD имеют отрицательную среднюю окупаемость вследствие сборов за своп/пролонгацию кредита.
— Серьезные брокеры. Все брокеры фондовой биржи/ETF контролируются, чего нельзя сказать о брокерах Forex/CFD.


