язык R

Скрипт на языке R вычисляет стохастическую волатильность. Для этого использована библиотека stochvol.
Данные для расчета берутся из Квик, с периодом 1 мин.

Сделал квази-онлайн вывод цен в скрит на языке R, без использования dll.  R позволяет проводить разнообразный анализ ценовых рядов, проверять доходность стратегий, строить необходимые графики. На 1мин графике фьючерса на Сбербанк, первые 30 значений.  Кроме цены клоз на картинке показаны линии 5-ти кластеров, параллельных оси времени и коричневая линия тренда и наклонными линиями канала, отстоящими на 1 и 2 стандартных отклонения. Ширина этих каналов изменяется с учетом волатильности. Наклонными синими линиями,  отмечен канал 0,5 SD без учета волы.

Зачем нам язык R?

Настройка среды для запуска R

Предлагаю перевод интересной статьи с сайта www.inovancetech.com о нетрадиционном применение техник машинного обучения: Machine Learning Techniques to Improve Your Strategy.

Машинное обучение это мощный инструмент не только для создания новых стратегий, но и для повышения эффективности уже существующих.

В этой статье мы осветим вопрос управления размером позиции с использованием алгоритма Random Forest (RF)  и включения/выключения торговли на основе модели скрытых состояний Маркова (HMM). Мы предполагаем, что у вас уже есть торговая стратегия.

Как улучшить управление позицией

Управление позицией — это очень важный аспект трейдинга, которому часто не уделяется должное внимание. Многие трейдеры смотрят на управление позиции с точки зрения уменьшения риска убытков, но не инструмента увеличения прибыльности стратегии. Конечно важно избегать большого риска, используя небольшую часть торгового счета ( не более 2%) в каждой сделке, но лучший способ — это применение фиксированного лота или фиксированного процента от вашей максимальной позиции для каждого трейда.

Интересные соображения по поводу вычисления правильной корреляции изложил в своем блоге Eran Raviv. По моему мнению данный подход можно попробовать использовать в статистическом арбитраже и парном трейдинге. Ниже даю полный перевод статьи с кодом на языке R.

В случае постоянной скорости, время и расстояние полностью коррелированы. Дайте мне одну переменную, я дам вам другую. Когда две переменные не имеют ничего общего между собой, мы говорим, что они не коррелированы.

Вы думаете, что это все, что можно сказать, но это не так. Как правило, ситуация более сложная. В большинстве обычных применений используется корреляция Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона отражает линейную зависимость. Поэтому мы говорим, что это параметрический показатель. На самом деле он может возвращать ноль даже если две переменные полностью зависимы ( наглядно показано здесь).