Algo

На Смарт-Лабе редко, поэтому тут напоминалка про Spreads по мотивам этого поста, который до меня даже через Фейсбук добрался, и не мог пройти мимо. Цифры — ответ на оригинальный пост. Мой комментарий странным образом изчез из оригинального поста, ниже его полная копия. 

Сорри, гайз:

 1 — история и реальная торговля — один код

2 — тайм-фреймы вообще нерелевантны, соединение серий идет по time stamp. Главное самим помнить, где он для свечек — в начале или конце, и использовать .Lag(1) где нужно

3 — событийная архитектура — это ад, однажды разобравшись в функциональных преобразованиях серий пути назад нет. Shared mutable state спрятан и совсем не shared.

4 — помимо стандартных проектов VS, можно писать в F#/C# interactive REPL

5 — higher-order преобразования серий (Window,ZipLag,Map,Scan,Filter,Repeat,ZipN) позволяют написать индикатор любой сложности в несколько строк кода и спрятать всю логику и состояние в лямбдах

( Читать дальше )

При достаточном технологическом оснащении возможно соорудить hft-робота, который будет успешном торговать спрэдом, заранее выставляя лимитные ордера на основе анализа дисбаланса потока ордеров, дисбаланса сделок и локальных тиковых паттернов. Вероятно, такая идея посещает каждого алготрейдера. Наиболее интересны подобные стратегии на западных рынках, где цена одного тика равна, например, 12.5 USD.

В качестве своего первого (пока единственного) hft-робота, торгующего спрэдом на фьючерсе 6E (CME) представляю робота «aaaTEST». Первая пара картинок — идеальные условия (при включенной опции «Fill limit orders on tuch»). Вторая пара картинок — практически боевые условия (без данной опции).





















( Читать дальше )

( Читать дальше )

 

Риск-менеджмент это слишком широкое понимание, чтобы пытаться раскрывать его в данной статье. Будет рассмотрена тема контроля риска с целью увеличение эффективности торгового алгоритма (т.е. уменьшении меры рыночного риска и увеличении доходности).

( Читать дальше )

 Строим портфель с максимальной доходностью и гладкой эквити!


( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

marketsmedia.com/next-generation-trading-using-artificial-intelligence/
Небольшой топик от буржуев.

Запоминание убыточных паттернов и вообще ситуации в целом, я понимаю, что ничего не повторяется, но из отдельных кусков можно моделировать ситуации и рассматривать их происхождение с определенной вероятностью при определенных условиях.

А обучение построить на пошаговом принятии решения, т.е есть определенная ситуация и мы начинаем пытаться перебрать решения, либо можем указать, каким способом можно решить первую задачу, для первичного накопления БД, в последующих ситуациях, все что нам не подошло остается в памяти для будущего сравнения, т.о копится своебразная база произошедших плохих и хороших событи и при решении новой задачи, мы будем опираться именно на нее, пытаться сравнить и подобрать оптимальное решение из уже прошедших событий.


 А может и нет смысла в этом.
Доброй ночи. 

Вечер добрый, нет ли у кого-нибудь файла этой книги, релиз был в феврале сего года.
В интернете пару ссылок нашел, но никак.Или можно, как-то, скачать из гугл букс? 
Спасибо! 

Для того, чтобы понимать о чем пойдет речь ниже отсылаю Вас к своему посту про PortfolioOptimizer на базе Wealth-lab.

PortfolioOptimizer — это оптимизатор с функцией автоматического сохранением TWR/HPR топа лучших результатов оптимизации. Термины TWR и HPR заимствованы из портфельной теории Ральфа Винса, к адептом которой я себя причисляю.
Для того, чтобы получить базовое понимание того, чем отличается теория Винса от классической портфельной теории, я также понятия TWR и HPR отсылаю Вас к книгам автора, или курсам на тему.
 

( Читать дальше )