Алгоритмическая торговля

На сервисе автоследования Финама недавно к графикам стратегий добавили возможность ставить для сравнения индексы. Конечно с рублевыми доходностями ставить для сравнения индекс РТС или S&P500 некорректно, но есть возможность выбрать и расчет доходности в долларах, хотя для стратегий на Мосбирже, ИМХО, это «абстракция». Но топик собственно не об этом, а о том, что наложение индекса Мосбиржи на графики  доходности  стратегии может приводить к «стоякам». Вот таких «стояков» на моем графике больше, чем  80% времени за последний год


Такое впечатление, что эти ~80% времени я «копеечкой» какие-то мелкие по доходности интрадей сделки делаю и только несколько раз счет «скакнул» за небольшое число дней. Вот что значит сравнивать с несравнимым. Конечно торгую  большими объемами  и с гораздо большим временем в позах (~2.1 торговых дня), иначе как на счете со 100 тыс. руб. за 12 месяцев оборот сделать, необходимый для квалинвестора. И модули подневных колебаний счета примерно равны и на ростах, и на «пилах». Но последние периоды по сравнению с индексом превращаются в горизонтальные прямые.

( Читать дальше )

Наконец у меня дошли руки до апробации моделей предсказания значений временных рядов: MA, AR, ARMA, ARIMA и SARIMA. 5 мая я опубликовал расчёты по автокорреляции для логарифмической доходности индекса MCFTR, из которой следовало, что взаимосвязь между значениями прошлых периодов с текущими есть с лагом в 1 месяц — прямая и 6 месяцев — обратная (смотри график ACF к данному посту).


Теперь я написал простенький код на Python, который пока просчитывает значения по моделям MA, AR, ARMA и ARIMA для заданного диапазона. На графиках зеленым показано предсказание логарифмической доходности MCFTR, сделанное по моделям с лагом в 1 месяцев на три месяца вперед. Полученные результаты сравниваются с историческими данными, которые на графиках изображены синим. Видно что, расхождение между предсказанными данными по итогам февраля 2025 и фактическими данными совсем небольшое. Но уже в марте и апреле 2025 расхождения существенные, что подтверждает выводы сделанные по автокорреляции.


( Читать дальше )

Начнем с традиционной таблицы

 

Лидером по доходности апреля у меня стал аутсайдер первых трех месяцев года – RI-контртренд. Он смог не только отбить свой мартовский убыток, но и перекрыть небольшой апрельский убыток  RI-тренда.  А вот мои трендовые стратегии не смогли получить больших плюсов из-за «разворотов» рынка:   10 апреля минус на открытых шортах из-за решения Трампа о 90-то дневной паузе в увеличении импортных тарифов, а в последние дни месяца минус в лонгах из-за сохранения ставки ЦБ 21%.  Увы, в последние дни апреля Трамп не дал новостей для краткосрочного пробоя верхней планки коридора индекса Мосбиржи  при ставке 21%, про которую я писал в топике.  Но хорошо,  что максимальную просадку года мой счет не увеличил, в отличии от стратегий «купил и держи».

Традиционное для моих обзоров сравнение с другими бенчмарками с начала года: 

( Читать дальше )

Все расчеты представлены с начала 2017 года и по END DATE

Сравнение стратегий сформировано по уровню риска, соответствующего общей классификации и обычно устанавливаемого на основании РИСК-ПРОФИЛЯ:

✅ УМЕРЕННЫЙ уровень риска — Основное внимание уделяется балансу между стабильностью портфеля и ростом его стоимости. Инвесторы должны быть готовы принять умеренный уровень волатильности и риск потери основных средств. Типовой портфель будет в основном сбалансирован между инвестициями в облигации, акции и, возможно, с небольшой долей в алгоритмических стратегиях.

Сюда отнесены стратегии — ABTRUST, AITRUST и AITRUST 2.0, которые сравниваются с бенчмарком RUSCLASSICBM*


Показатели стратегии ABTRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):

✅ За период с 2017 года, %: +100.8
✅ CAGR, %: +8.8
✅ Волатильность, % в год: 11.0
✅ Коэффициент Шарпа***: 0.37
✅ Максимальная просадка****,%: 16.4

Показатели стратегии AITRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):
✅ За период с 2017 года, %: +219.9
✅ CAGR, %: +15.1

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Начнем с традиционной таблицы

 

Как и февраль, март для моей торговли получился месяцем с очень разными периодами. Собственно весь убыток марта был получен мной с 3 по 13 марта

 

( Читать дальше )

Торговый робот, использующий модернизированные версии классических инструментов анализа, показывает:

• Pepe: 96% прибыльных сделок, +600% за 1.5 года

• Near Protocol: 93% успеха, фантастические +1700% за 4 года

• Solana: 93% положительных трейдов, +1225% за 4 года

• Avalanche: 94% прибыльности, +1300% за тот же период

Все результаты достигнуты с применением 5-кратного плеча и подтверждены объемной статистикой по тысячам сделок.

Как работает система?

1. Автоматизированный анализ тренда
   Усовершенствованный алгоритм Channel Monster мгновенно определяет направление рынка, отсекая флэтовые периоды.

2. Точное измерение силы движения
   Модифицированный ADX-фильтр с адаптивными настройками позволяет роботу работать только в сильных трендах, минимизируя ложные срабатывания.

3. Интеллектуальный вход по паттернам
   Система сочетает сигналы RSI с распознаванием микроструктуры ордеров через анализ объемов, находя оптимальные точки входа с минимальным риском.

4. Автоматический риск-менеджмент

( Читать дальше )