ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

( Читать дальше )

     То, что рынок – это броуновское движение и цена зависит от спроса и предложения участников – это объяснение для девочек из 5-го класса и для бабушек, которые продают зелень на рынке.

     Был такой товарищ на Смарте и звали его Ванюта. Его ненавидели очень многие. За что? Ну, потому что, когда он был в своем любимом шорте Сбера, а какой-то юнец выкладывал пост, что он в лонге того же Сбера – тут же появлялся Ванюта и писал: «Ты лох с лошиным прогнозом».

     Я к Ванюте всегда относился с большим уважением, не потому что он гнобил людей, нет, за это уважать нельзя. Я уважал его за его отношение к своей позе на рынке. Ему было абсолютно плевать кто, что думал про рынок, главное была его поза и он ее защищал, даже если он был не прав – а не прав он бывал в последние годы пребывания на СЛ очень часто.

     Был у него один пост, в котором он описывал тренды и указывал, что у каждого тренда есть свои хозяева. Всё абсолютно так, это даже в книгах про Джесси Ливермора описано, а это было 100 лет назад.

( Читать дальше )

Поговорим сегодня про модуль «Показатели нагрузки на систему». Зачем он нужен и что там можно увидеть.

Открывается окно модуля по кнопке «Нагрузка на систему» вот здесь:

( Читать дальше )

Снова вернулся к алготрейдингу, посмотрел на парный трейдинг свежим взглядом — и получил что-то интересное.

Идея простая:
   Если пара ведёт себя «правильно» с точки зрения статистики, она неизбежно будет прибыльной на большой выборке.

Что значит «правильно»:
   1. Наличие возврата к среднему (mean reversion)
   2. Адекватный half-life у спреда, максимум несколько дней
   3. Стабильные коэффициенты регрессии

Алгоритм:
    — Использую фильтр Калмана для нахождения коэффициентов регрессии. 
    — Сначала подбираю параметры в фильтре Калмана так, чтобы соблюдались все условия выше.
    — И только потом оптимизирую вход и выход по коэффициенту Шарпа.

Реализовал этот алгоритм на C#, с вызовом Python-процедуры для выполнения ADF-теста.

Тестировал на BIST (Турция):

25 случайных large-cap, все пары с одинаковым сектором
    — Средний CAGR: 2% на out-of-sample 
    — По всей видимости, в крупных бумагах сидят роботы, которые высасывают арбитраж.

( Читать дальше )

Торговые роботы — ленивый способ заработать или рискованный эксперимент?
Представьте, что ваш сосед Вова купил робота-пылесоса, а теперь хвастается, что у него еще и деньги зарабатывает робот-трейдер. Давайте разберемся, стоит ли вам бежать за таким же или это ловушка для ленивых.

Что такое торговый робот и как он работает?
(Простое объяснение: Это программа, которая торгует за вас, как автопилот в самолете, только вместо облаков — графики цен.)

Какие бывают торговые роботы?
Выбираем характер для вашего цифрового трейдера

1. Скальперы — спринтеры рынка
— Делают десятки (а то и сотни) сделок в день, выхватывая копеечные прибыли. Как таксист, который зарабатывает на коротких поездках, а не дальних рейсах.
— Минус: комиссии брокера могут съесть всю прибыль, если робот слишком увлечется.

2. Трендовые роботы — серферы финансовых волн
— Ждут, пока цена начнёт уверенно расти или падать, и прыгают в тренд. Как сёрфер, который не лезет в воду, пока не увидит хорошую волну.

( Читать дальше )

Результаты июнь

Итог общий/год/месяц 2098%/-5%/ -2%
среднегодовая 50%
Итоги с начала года по конец месяца:
Доходность за год -5%.
Просадка максимальная за год – -23%
Итог за месяц -2%, просадка максимальная за месяц -2,6%
Общая доходность за 6 лет 2098%

( Читать дальше )

Продолжаем разбираться с сетками в скринерах. Учимся маркетить инструменты не по одному, а пачками. Сегодня посмотрим пример, который выбрасывает сетки в тренд по ускорению рынка относительно усреднённой внутридневной волатильности.

Сегодняшний пример: GridScreenerAdaptiveSoldiers.

Тип сетки: MarketMaking.

Логика: Сигналом для выброса сетки служит паттерн «Три солдата», т.е. три расположенные в одну сторону свечи (растущие или падающие). Три свечи вместе должны соответствовать размеру в N % от усреднённой внутридневной волатильности, которая считается внутри робота.

Закрытие сетки происходит по двум условиям: 1) Кол-во отработанных позиций. 2) Кол-во времени жизни сетки в секундах.

1. Пример в проекте.

Для начала Вам следует открыть исходный код робота GridScreenerAdaptiveSoldiers. Внутри проекта это здесь:

( Читать дальше )

Наконец-то запустили свой алгоритмический ИПИФ «Альфа квант» на базе УК «Финам менеджмент». Это интервальный закрытый паевой инвестиционной фонд для квалифицированных инвесторов.

Алгоритмы зарабатывают до 60% годовых как на росте, так и на падении рынка. Это антикризисная стратегия, которая помогает защитить ваш капитал от кризиса, инфляции и девальвации рубля.



Доходность за 3 года — 266%
Максимальная просадка — 15,53%
Средняя доходность в год — 54%
Кальмар — 3,5

Стратегия

• Стратегия Евгения Ворончихина, которая объединяет в себе два подхода: Алгоритмическая торговля + Инвестиционный портфель
• В фонде ведётся алгоритмическая трендовая торговля роботами на ликвидных фьючерсах и акциях как от лонга, так и от шорта. А также развернут пассивный инвестиционный портфель с регулярной ребалансировкой, который состоит из акций, облигаций, фондов и золота.
• В активной алгоритмической стратегии может быть использовано маржинальное кредитование и шорты, поэтому она выполняет функцию хеджа для пассивной инвестиционной стратегии.

( Читать дальше )

Прошло 16 месяцев как я начал торговать по своей стратегии и пишу очередной промежуточный результат своей торговли. Как по мне — негативные результаты тоже полезны, чтобы у читателей смартлаба не складывалось ложное ощущение, что кругом успех за успехом.

Растерял почти всю полученную ранее доходность и почти все преимущество над рынком.

Кратко по стратегии: только акции из индекса Мосбиржи, только в лонг и без плечей. Алгоритм на Python: технический анализ, пара секретных формул и аккуратная валидация на исторических данных.
Детали по стратегии были в этом посте: smart-lab.ru/mobile/topic/1100097/

До недавнего времени системы в портфеле робота тусовал руками. В одних случаях менял величину позиции, в других удалял отжившие, добавлял новые. Сделал попытку формализовать этот процесс.
Идея такая — что если переводить работу системы в демо режим при достижении определенного уровня просадки XX%, и возвращать в торги при
1. возврате в допустимый уровень, либо
2. при достижении нового хая по эквити.
Тестер показал, что оба подхода лучше, чем торги портфелем без управления. Однако, вариант 1 лучше.
Теперь системы сами отключаются от торгов при достижении ХХ% уровня просадки и возвращаются к торгам при меньшем значении просадки, чем ХХ%.

Наверняка есть более продвинутые способы управления портфелем, но пока так.