исследование рынка

Один из немногих хороших индикаторов ATR показывает средний диапазон который цена проходит за свечу. Можно считать и дневной и часовой и даже минутный ATR, но от последнего толку будет мало.
Однако в процессе исследований рынка было обнаружено что рынок может и два дня идти в одну сторону. Тогда общий безоткатный пробег цены может и превысить дневной ATR.
Когда то я интересовался мартингейловыми стратегиями, каюсь был грех, во время чего был написан робот торгующий в обе стороны. Он сразу открывает две сделки на покупку и продажу, через определенное количество пунктов плюсовая сделка закрывается, и опять открываются две сделки, но только в сторону отрицательной позиции уже увеличенная.

Использовать такой советник в работе опасно. Но при его помощи я произвел некоторое исследование рынка которым хочу с вами поделится.
Итак:
1. Цель исследования: Определить отрезки максимального безоткатного движения цены.

( Читать дальше )

Citi опубликовал аналитический исследовательский материал об американском рынке энергоносителей и разных сценариях его развития до 2020 года.
Вот ссылка на ПДФ-файл: >>>>

Первый раз узнал об этом в книге, на тот момент ещё только начал знакомился с финансовыми рынками и опыта не было. Идея не моя, но пришла бы любому здравому человеку, обратившему внимение на рынки, а трейдеру тем более, так как он торгует и соответственно наблюдает за рынком минимум несколько лет. Поэтому сезонные тренды выявляются трейдером на уровне инстинктов, если они конечно есть.
 
Выявлять на глазок годовые сезонные тренды не совсем точно, мало ли что может показаться на первые взгляд. Решил, что совсем не трудно написать скрипт по выявлению годовых сезонных трендов на любом инструменте, торгуемом минимум несколько лет за заданный интервал выявления сезонности.
 

( Читать дальше )

Ноль информации, эмоций, образов и картинок, просто предложение: завтра выложу грааль с исходным кодом.

Цена: 47 плюсов за пост.

Предварительное описание: Когда узнал об этом, было просто любопытно. Когда написал код, был искренне рад. Теперь просто интересно сколько плюсов соберет этот пост — обещание. Возможно с учетом затрат на написание кода, он стоит больше. Посмотрим, что получится.

Так как у меня нет динамики изменений (хотя бы дневных графиков) подразумеваемой волатильности на фьючерс индекс РТС, что бы быть более точным при анализе данных по волатильности.  То для изучения того, как менялась исторически волатильность,  будем использовать для анализа индекс RTSVX.
 
Может торговцы опционами, исходя из своих гипер-тэта-дельта пространств, сообщат, подтверждается ли полученная динамика, так ли это?
 
Возможно, им это и не нужно знать, ведь их совершенно не волнует, куда пойдет цена, и они её уже продали на месяц вперед.
 

( Читать дальше )

Продолжим поиск моментов оптимальной продажи и покупки в течение месяца на фьючерсном контракте на курс USDRUB (Si).
 
Есть ли какая-либо статистическая закономерность на Si, что бы построить торговую систему?
 
Если вы знаете, что Si часто движется в противоположном направлении в отличии от RTS, а пока я не вижу в последнее время обратного явления, то можно просто использовать временное окно возможностей, выявленное для RTS. Но торговать с противоположным направлением, чем было в RTS.
 


( Читать дальше )

Продолжим поиски хорошего трейда по времени на фьючерсе на индекс РТС. Рассмотрим больший таймфреим, уже лучший торговый день месяца.
 
Есть несколько подходов в изучении и в классификации торговых дней.
 
Что брать в качестве точки отчета?
— календарные дни
— отчет от начала месяца
— от экспирации опционов
— эффект окончания месяца, т.е. отчет в обратном направлении.
 
Есть ли какая-либо статистическая закономерность, что бы построить торговую систему?
 

( Читать дальше )

Идеальная корреляция активов. Как такое возможно?
 
 
 

( Читать дальше )

Провел кластерный анализ индекса РТС, курса рубля и индекса волатильности среди глобальных активов за 2006-2013 год. Превосходный первоисточник идей  и примеров с разъяснениями и исходным кодом здесь . Как установить ПО и что ещё можно исследовать, можно найти по  вышеприведенной ссылке.
 
Кластерный анализ на основе набора различных алгоритмов классификации, позволяет организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, что бы далее по полученной структуре лучше понять, обработать, и более эффективно использовать данные в требуемой области деятельности.

 
Мне было интересно насколько точно алгоритмы кластерного анализа (кластеризации), реализованные на языке программирования R (далее кибермозг), смогут сгруппировать активы и выявятся ли какие-то не известные взаимосвязи.


( Читать дальше )