алгоритическая торговля


Кванты: Короли Уолл-стрит (часть I)

    • 07 октября 2015, 14:47
    • |
    • decav
  • Еще

Кванты: Короли Уолл-стрит (часть I)Достаточно ли быть хорошим финансистом, чтобы заработать на трейдинге? Как показала история, на самом деле лучшим в мире специалистом по управлению денежными средствами оказался физик и математик Джеймс Саймонс. Он был одним из первых революционеров Уолл-стрит, кто решил поставить биржевую торговлю на научную основу. Его идея состояла в том, чтобы торговать исключительно с помощью компьютерных программ. Людей, которые торгуют на биржах с применением последних технологий и сложных математических и статистических алгоритмов называют «квантами».

Кванты не анализируют стоимость компаний и не прогнозируют финансовые новости – вместо этого скрупулезно изучают рынки в поисках отклонений от исторических цен и используют эти расхождения в своей торговле. Они пользуются сверхбыстрыми каналами связи и высокоскоростными компьютерами, поэтому кванты часто работают на крупные финансовые учреждения и банки. Их сделки зачастую настолько быстротечны, что они даже не будут замечены в остальной части рынка.



( Читать дальше )

Небольшой конкурс для трейдеров

Есть серия баров определенного инструмента. Бары нормированы. Т.е. H-L одного бара = H-L другого бара. 

Вопрос в следующем — как заработать денег на этом?  Данные по барам можно качнуть тут. Условия — средняя сделка больше 3 центов. Стопы можно не использовать, время удержания позиции не больше 5 баров и не меньше 1го. Одновременное открытие и закрытие позы внутри одного бара запрещено. Эквити суммарно в плюсе минимум на 300 долларов на 100 шерс. Фикс сайз на позу. 

Лучшему юзеру с количеством сделок 50+ и средней 3 цента+ сброшу пару тысяч рублей на банковскую карту.

Кидайте логику в каменты. Я потестирую и если оно работает, как описано в условиях выше и лучше, чем у других, то вы сможете выпить пивка на «халявные» рублики. 

 

нужен простейший торговый робот

подскажите простого торгового робота, работающего по уровням, допустим по 100 чтобы купил по 103 продал, и выставил заявку на покупку по 100 снова, робот нужен для квика, для работы во флэте

Выбор алгоритма машинного обучения для вашей стратегии

На последнем хакатоне от Майкрософт, который был направлен на машииное обучение, раздавали вот такие шпаргалки. Думаю может вам пригодтся при построении стратегии на алгоритмах машинного обучения
Выбор алгоритма машинного обучения для вашей стратегии

«Все выше, и выше, и выше» (с) из песни Марш авиаторов

    • 05 августа 2015, 11:54
    • |
    • А. Г.
  • Еще

Заголовок – это о нашем 17-м месте в рейтинге ММВБ за июль

moex.com/ru/derivatives/members-rating.aspx?rid=1&month=7&year=2015

 А Вы о чем подумали? «Все выше, и выше, и выше» (с) из песни Марш авиаторов Правда, в отличие от классических брокеров, мы с этих оборотов ничего не имеем, только с  объема средств под управлением и прибыли. Но все равно «пустячок, а приятно». Но неожиданный. После того, как в марте мы перевели все обороты на FORTSe с брокеров на себя, мы прогнозировали, что с 32-34-го места скакнем на 20-22-е, но между 20 и 19-м местами казалось,  что существует непреодолимый для нас разрыв в 50% прироста оборотов. Как оказалось, «нет ничего невозможного», можно и на 80% нарастить обороты, особенно, если счет просаживается из-за «чужого рынка».

Вот об этом «чужом рынке» мы и поговорим. Именно он зачастую становится причиной разочарования в алгоритмической торговле. Причем не только новичков, но и таких корифеев, как mehanizator. А почему? А все дело в анализе торговых алгоритмов. Самые распространенные ошибки в анализе – это

—  исключительно анализ сделок алгоритма, а не эквити;

— использование только двух характеристик – доходность и максимальная просадка.

Почему это ошибки? В первом случае мы выбрасываем из анализа все такты работы алгоритма, на которых он не менял позицию и, соответственно, не знаем насколько наш алгоритм был прав в этих решениях. Во втором случае мы совершенно упускаем из вида сам рынок, на котором торгуем. Ведь кроме «наш» и «не наш» рынок, на рынке есть и еще и случайное блуждание с нулевым средним, на котором средний доход нуль, но вероятность выиграть или проиграть больше некоторой величины больше, чем получить этот самый нуль (по научному это называется «закон арксинуса»). И естественно, что при переборе параметров по  доходности и максимальной просадке мы отберем такие параметры, при которых на участках случайного блуждания чаще оказывались в совершенно случайном плюсе (именно таки и «строятся» «прибыльные» системы на генераторе случайных чисел, которые периодически появляются в сообщениях трейдеров). Но этот плюс  — это переподгонка и повод для больших разочарований в будущем.  Что делать? Ответ прост  — не совершать данных ошибок. Как? А брать больше характеристик эквити и анализировать их постоянно. Кстати, на серьезных западных  сайтах так и поступают с эквити трейдеров, предлагающих подписаться на сигналы.

Вот характеристики эквити нашего портфеля «Суперриск», которые мы отслеживаем в ежедневном режиме
«Все выше, и выше, и выше» (с) из песни Марш авиаторов

 



( Читать дальше )

Выбор поставщика роботов

Господа, всех приветствую.

Как правило (ну на самом деле до текущего момента), я предпочитаю читать сайт, а не писать. Но пользуясь случаем решил воспользоваться предоставляемыми возможностями и задать очень интересующий меня вопрос - Какого производителя биржевых роботов Вы посоветуете?

Пока выбор делаю из следующих кандидатов:
1. КБ «ТОРГОВЫЙ РОБОТ»
2. РБКМ
3. mycreditcard.ru
4. Робот-скальпер
5. HOBOTROBOT
6. RusAlgo
7. Торговые роботы
8. HiRobot
9. Робострой
10. еще несколько вариантов предложений

0. Ваш вариант

Думаю выделить часть депозита на алгоритмическую торговлю, но решение о выборе принять очень сложно. Много достойных кандидатов. Хотя на текущий момент кое-кого приметил — кандидат 4 (какое-то душевное предложение ))) плюс судя по всему человек предлагает действительно нестандартные разработки. Обычные скользящие средние неинтересны), кандидаты 6 и 9 (вызывают уважение, похоже серьезные люди).

( Читать дальше )

Алготрейдинг. ТСЛаб.

Господа алготрейдеры, подарите кусочек грааля :)
Изучаю ТСЛаб, пока простые стратегии, но поле настолько широкое, что непонятно куда вообще копать..
Скрипты на машках уж очень оптимизацией подгоняются — есть опасение, что в реале все будет не очень.
Более менее что-то вырисовывается на трендовой пробойной (хай-лоу), но если всякие нереальные гэпы/свечки на открытиях убрать, то тоже не фонтан, плюс сильно во флете пилит..
На основе волательности (ATR) тоже вроде бы что-то есть, но непонятно как формализовать выбор — внутрь канала играть или наружу ... 
Еще вроде бы арбитраж к индексу что-то дает, но тоже не фонтан — либо профита нет, либо просадки большие..

Подскажите, что вообще работает? В какую сторону  копать ??

Ну когда ж мосбиржа рэнкинг управляющих то откроет? (стейтмент покажи -2)

    • 29 апреля 2015, 16:00
    • |
    • А. Г.
  • Еще
Вот хотели поучаствовать своим счетом автоследования в Церихе в тестировании

 www.zerich.com/internet-trading/trade-robots/forum-strategy.html

А нам сказали, что своими счетами нельзя — только клиентскими на доверительном управлении. Но какой клиент даст согласие на публикацию денег на счете? К тому же в ИДУ Si запрещен, а там такие «сладкие» тренды…

Нужна торговая стратегия

Народ!! 
Нужна торговая стратегия с доходностью от 20% среднегодовая и просадки не более 5%.
Доказательва жизнеспособности стратегии — тест на истории с проскальзование и комиссиями. Ну либо Ваша личная эквиста/отчет брокера.
Алгоритм должен «переваривать» крупные суммы — до 100млн рублей и более
Только Россия (фьючи, акции опционы —  под вопросом, но обуждается)

Возможно предложение о работе и капитал в управление, если что интересное будет.

Писать желательно в личку или скайп mironovmv1985 

Использование CART в предсказании направления рынка

    • 21 апреля 2015, 10:19
    • |
    • uralpro
  • Еще

tree

Интересный подход к предсказанию направления  рынка рассмотрен в статье "Using CART for Stock Market Forecasting". Для того, чтобы предугадать движение цены на недельном отрезке используется техника под названием CART (Classification And Regression Trees) — построение классификационного графа (дерева) с целью предсказать значение  целевой характеристики (цены) на основании набора объясняющих переменных. CART находит применение во многих областях науки и техники, но применим и в торговле, так как обладает набором свойств, хорошо подходящими для этой цели:

  • может применяться при любом типе статистического распределения
  • может применяться как для линейных, так и нелинейных зависимостей
  • устойчив к событиям, выходящим за рамки статистических распределений

Для построения дерева автор использует библиотеку языка R, вычисляющую рекурсивное разделение (Recursive Partitioning) rpart.



( Читать дальше )

....все тэги
2010-2020
UPDONW