Был у меня топик  "Классификация сделок в торговых системах" — в общем, не зашел. Но некоторые плюсанули, вот, для некоторых и напишу пример конкретного применения. Рекомендую прочитать предыдущий, иначе можете не понять этот топик.
К счастью, у меня оказался рояль в кустах — вялотекущий проект системы прогнозирования котировок, вычисляющей прогноз изменения цены на интервале Т по значению и состоянию цены в момент t — dС(t+Т). Ну, и общая формула прогнозирующей системы:
                              dC(t+T) = C(t+T) — C(t),
где C(t) — цена в момент t.
График теста системы я показывал в комментариях к предыдущему топику вот он:


По Х (Predict)  — прогноз изменение цены, по У (Real) — реальное изменение цены через время Т. Не обращайте внимание на значения осей, это не сами изменения цены, это нормированные к диапазону системы значения изменений цен.

( Читать дальше )

Лет десять назад — тогда был самый расцвет HFT, я, лёжа на диване, размышлял, что HFT недоступен простому смертному, и как бы все таки эту технологию использовать.
И тут меня осенило — если существует HFT, то оно неизбежно должно порождать более низкочастотные движения, где уже не нужно таких бешеных быстродействия и скоростей реакции, а достаточно обычного терминала, и можно даже играть вручную.
Посмотрел графики и реал графики, ленты сделок, стаканы, и убедился, что, да, такие низкочастотные движения действительно существуют. Назвал это MFT — Middle Frequency Trading.
На следующий день сел уже играть на реале — 10 или 12 сделок в день — прибыль зашкаливает, никогда за день столько не получал. Хватило меня на три дня — с утра до вечера как автомат, так и в психушку угодить недолго.
Решил автоматизировать процесс, написал вспомогательный софт, который по собранной статистике показывал примерные зоны возможных сделок. Остальное решай сам по тому, что видишь.
Поиграл ещё несколько дней. Стало немного проще, но все равно оч утомительно.

( Читать дальше )

Доброго дня всем!
Меня часто просят подготовить пример заполнения уведомления об открытии (закрытии) брокерского счета. Форма такого уведомления новая, а вот в личном кабинете налогоплательщика пока не обновилась, но сдать такое уведомление можно электронно.
Пример заполнения для вас я сделала в своем новом видео

( Читать дальше )

Пост из разряда мыслей вслух в расчете кто-то из более опытных и более умных коллег поделится толковым суждением.

Наверное почти никто не откажется от системы без параметров, которая идеально или хотя бы приемлемо торгует любой инструмент. Мне кажется, что такая система ровно одна и она невозможна либо никому недоступна — заглядывание в будущее. Иным способом получить безпараметрическую и не нуждающуюся в оптимизации систему нереально.

Поэтому все разговоры о том, что система должна быть без параметров или что кто-то продает такую систему или просто нашел, лишенными практического смысла. Потому что такие системы, если они и работают, то они разные для разных инструментов, а значит в чистом виде безпараметрическими не являются. Значит там разные модели в основе, а значит оптимизации проводилась или требуется, но в каком-то скрытом или неосознаваемом виде.

Значит у нас есть какая-то модель, раз есть модель и есть разрыв между ней и реальным рынком, то надо как-то притянуть за уши эту модель к реальному рынку — калибровки. Технически это всегда (поправьте, если я ошибаюсь) решение задачи оптимизации. И тут возникает всем известная проблема — переподгонка или оверфит. Калибруем модель, а получаем оверфит. Обидно. Ведь бывают и хорошие модели.

( Читать дальше )

 

Вот так пишут обычно все))). Я тоже можно так сказать его нашел, но только не грааль в привычном понимании этого слова.  А некоторые фишки, которые так скажем, существенно влияют на результат торговли.  В частности на данный момент этих фишек 3. Причем последнюю узнал всего 2 недели назад.

В этой статья я конечно не буду их раскрывать. Но попробую дать намек и пытливый ум возможно, о них додумается. Но профессионалы конечно  о них уже знают. Поэтому это больше для начинающих.

1. Одна из основных, которую я понял примерно 1.5 года назад. Не все сводиться к цене и объему торговли. Т.е. улучшение торговли может произойти, не только лучшей ценой входа, выхода, или РМ или ММ. Но и при эффективным управлением капиталом (депо). И это не относиться к расчету количества лотов на вход.

 

1. Нет идеальных систем. Все в какой-то момент времени теряют, а в какой-то момент времени  зарабатывают. Но что это нам дает?  Тут ключевая фраза «в какой-то момент времени»

( Читать дальше )

1. Что такое Pump and Dump

Стратегия торговли памп и дамп (Pump and Dump) заключается в поиске акций или других биржевых инструментов, цены которых были разогнаны с помощью новостей, слухов, сильно преувеличенных или ложных заявлений и других манипуляций. Часто высокие цены, например, акций, являются результатом PR компаний, они не обоснованы и не имеют под собой фундамента в виде финансовых результатов фирм.
Мы можем искать точку для открытия длинных позиций на начальных этапах накачки, отслеживая новостной фон по компании, или для открытия коротких позиций, когда сильное движение вверх останавливается. Отслеживая новостной фон вокруг компании, можно купить акции, когда накачка только начинается, или зашортить акции после сильной накачки, когда рост составляет 50, 100% и более, и становится очевидно, что рост ничем не обоснован. В этом случае мы рассчитываем взять на падении 30-50% от этого роста.
Часто под стратегией торговли памп и дамп имеют в виду именно открытие шорт позиций, когда в сильно выросшей акции после резких вертикальных движений возникает дисбаланс. Организаторы накачки распродают акции толпе на росте, и когда интерес у толпы покупать по высоким ценам пропадает, цены начинают сами обваливаться и возвращаются к точке, от которой начался рост и даже падают ниже.
Из масштабных памп и дампов последнего времени я бы отметил накачку криптовалют. В конце 2017-го года о биткойне говорили все, кому не лень. Можно было наблюдать мощную PR компанию перед началом торгов фьючерсами на этот инструмент. Во множестве публикаций утверждалось, что биткойн будет стоить 100 тысяч, миллион долларов. При этом криптовалюты не имели какого-то определенного правового статуса во многих странах. Как проводить фундаментальный анализ криптовалют, тоже не понятно. Часто под видом фундаментального анализа можно увидеть смехотворный анализ слухов в твиттере, когда владельцы определенной криптовалюты кормят публику «новостями о будущем». В общем, в криптовалютах наблюдаются многие признаки памп и дампов, и поведение цены того же биткойна и разнообразных токенов это подтверждает. В статье мы будем рассматривать памп и дампы в американских акциях.

( Читать дальше )

Используя простые модели волатильности, рассчитанные по ценам закрытия (Close-to-Close vol.) мы неизбежно сталкиваемся с рыночным шумом, смещающим наши оценки далеко её от истинного или асимптотического значения.  Мы могли бы измерять волатильность как-то иначе, например по модели Паркинсона (High-to-Low 1980), но столкнулись бы с той же проблемой. 



 

1.1 — Close to Close log-volatility estimation





( Читать дальше )

Продолжаю экспериментировать с распределением ценовых приращений. Задался вопросом, насколько быстро меняется распределение в зависимости от:
1) размера выборки
2) соотношения «размер тестовой выборки / (размер основной + тестовой выборки)»

Техника простая — разбиваем серию минуток на перекрывающиеся интервалы, каждый интервал разбиваем на две части — основную выборку и тестовую, проверяем, отличается ли первая от второй. И так для каждой акции, размера целой выборки, размера тестовой выборки.
Перед отображением на графике результаты усредняем.
Факт изменения распределения определялся тестом Колмогорова-Смирнова.

Ниже — графики зависимости изменчивости распределения от размеров выборки (тестовой и совокупной)

Замечу, что при небольших размерах выборки результаты на левой части графика становятся недостоверными (минимальный набор для теста Колмогорова-Смирнова ~ 30).

( Читать дальше )

Обоснование, теория и вообще вводная по теме здесь.

Вообще-то меня сильно впечатлили результаты выбора бумаг для покупки и удержания на основе моментума по ссылке выше. Настолько что я решил самостоятельно это проверить. Но поскольку меня это интересовало именно с практической точки зрения, то задача была ограничена несколькими условиями: — выборка бумаг ограничена ликвидными компаниями с капитализацией более 30 млр. рублей, расчет и соответственно модельный портфель должен быть реализован в доступном мне инструменте — в электронной таблице. Немного перефразируя Силаева А.: если стратегия/модель не может быть выстроена относительно просто в электронной таблице, то грош цена такой модели. Поэтому с практической точки зрения мне было важно то, что в случае успеха я могу применить стратегию имея всего лишь электронную таблицу и интернет с котировками.

Исходные данные выгружал с известного ресурса investing.com. Цена бумаг без дивидендов. Цены на конец каждого периода (месяца) по цене закрытия. Для расчетов я отобрал две группы компаний: условно с большой капитализацией: не менее 200 млр. руб. и средне-малой капитализацией: менее 200 но выше 30 млр. руб. Хотел проверить, повлияет ли фактор размера на итоговый результат. Во время выборки вторую группу пришлось изрядно проредить исключив некоторые низколиквидные компании с мертвым оборотом или со странным поведением в графике котировок, типа резкого взлета цены внутри дня. Возможно сплит или какая-то ошибка в архиве данных сайта investing. Таким отсортированных историй оказалось довольно много. Итого в каждой из двух групп оказалось по 34 компании (случайное совпадение).

( Читать дальше )

Когда-то давно я устроился на работу в небольшой брокерской компании. Помню, первый вопрос на рабочем месте от начальника отдела, старого многоопытного спокойного еврея, поверг меня в шок: «Покажите как вы определяете лучшие акции?» А я-то думал, мне все расскажут и покажут! Сильно смутившись, я начал что-то лепетать про P/E, P/S и количество абонентов. «Ну это фигня какая-то! Идите думайте» — тихим голосом неожиданно изрек вежливый начальник, во мгновенье растоптав во мне всякое самоуважение. Я думал — меня уволят в ту же неделю, но оказалось, это нормальный способ руководства у шефа. Дело было в крайне презрительном отношении начальника к P/S, ведь этот коэффициент не учитывает долги компании. Тогда, в начале нулевых стандарты задавал Стивен Дашевский, прекрасный аналитик из Атона. Этот экспат, рулевой и светоч аналитиков, любил и продвигал три мультипликатора P/E, EV/EBITDA и EV/S. Эта тройка мультов и до сих пор на пьедестале в крупных домах, например в Сбербанк-КИБ. Проделав это исследование, я могу уверенно сказать, что мой подход в прошлом был не так уж и плох. А указанная тройка вовсе не объект для поклонения, другие параметры работают не хуже.

( Читать дальше )