OHLC

Вот, допустим, bars он же OHLC(V), его более-менее частный вариант trade (price, size) — конкретная сделка, еще есть quotes (ask, ask size, bid, bid size). Очень часто trade и quote объединяют в некий «tick» (иногда также называемый quote ;)), но английская вики говорит что этот самый «tick» всего-лишь шаг возможной цены, то есть употребление этого термина некорректно.

В связи с этим всем возникает ряд вопросов (PS: в смартлабовский «Задать вопрос» не уложился):

1. Какие данные используете для торговли?
2. Какие данные используете для бэктеста?
3. Как это все систематизировать? Вот мое предложение:

   struct Bar {
       open: f64,
       high: f64,
       low: f64,
       close: f64,
       volume: Option<u32>,
   }
   
   struct Trade {
       price: f64,
       size: u32,
   }
   
   struct Quote {
       ask: f64,
       ask_size: u32,
       bid: f64,
       bid_size: u32,
   }
   
   enum Price {
       Bar(Bar),
       Trade(Trade),
       Quote(Quote),
   }
   
   trait MarketData {
       fn prices(&self) -> &HashMap<&'static str, Price>;
       fn timestamp(&self) -> &OffsetDateTime;
   }

   
   То-есть создать объединение из bar, trade, quote и назвать его price (это законно?).

( Читать дальше )

Всем привет!

Заранее оговорюсь, меня интересует исключительно теория, что с чем складывать/умножать/вычитать и тд, с кодом я сам справлюсь. Поэтому, даже если вы не разработчик, любой совет будет полезным.

Я разработчик, пишу инструмент на C# по переводу тиковой таблицы в 1-минутную с OHLC-данными и объемом. Работаю с фьючерсами.
Прошу помочь разобраться, поделиться опытом. Может кому-то тоже будет полезно. 

В итоге, я хочу получить 5 разных OHLCV-данных:
1. OHLCV цен контрактов.
2. OHLCV объема (не цены, а объема) контрактов на покупку. Это о том, сколько всего контрактов на покупку в течение 1 минуты.
3. OHLCV объема контрактов на продажу. Это о том, сколько всего контрактов на продажу стоит в течение 1 минуты.
4. OHLCV объема заявок на покупку. Это о том, сколько всего заявок на покупку стоит в течение 1 минуты.
5. OHLCV объема заявок на продажу. Это о том, сколько всего заявок на продажу стоит в течение 1 минуты.

Я в финансовой теме новичок, пытался разобраться, но боюсь ошибиться.
В таблице есть T-строки (Trade, примеры полей: <ACTIVITY.DATETIME>,<TRADE.PRICE>,<TRADE.SIZE>), Q-строки (Quote, поля: <ACTIVITY.DATETIME>,<BID.PRICE>,<BID.SIZE>,<ASK.PRICE>,<ASK.SIZE>), так же в первой H-строке заголовка (Header) есть поля <YEST.TRADE.CLOSE>,<YEST.TRADE.VOL> — это данные предыдущего дня — последняя цена закрытия, последний объем. Пример таблицы скопировал ниже.

( Читать дальше )

Не найдя теоретического ответа, выполнил-таки численное моделирование винеровского процесса (случайного блуждания). А именно — OHLC-баров, сформированных суммированием шагов (приращений), имеющих гауссово распределение N(0, 1) (см. «преобразование Бокса — Мюллера»).

Если взять O (Open бара) за ноль и  привести бар к нормировке StDev( С)=1, то получились следующие статистики:

Avg(Abs( С)), Avg((H-L)/2),Avg(H), Avg(-L) — между 0.788 и 0.79

— причем Avg(Abs( С)) находится в этом диапазоне практически уже при малом количестве шагов (на бар), а вот остальные три величины приходят туда только после 5000 шагов на бар. Видимо, это связано с тем, что "... the algorithm will not produce random variables more than 6.660 standard deviations from the mean" (это про преобразование Бокса — Мюллера в https://en.wikipedia.org/wiki/Box%E2%80%93Muller_transform )

Статистика Avg(Abs( С)/(H-L)) начинается выше 0.5, но к 10000 шагов на бар опускается до 0.46 (объяснение, видимо, то же самое).

Может кто-нибудь сформулировать критическую позицию относительно этих результатов? 

Есть гауссово случайное блуждание:

P(i) = P(i-1) + N(0, 1)

Оно разбивается на последовательные отрезки по ̲1̲0̲0̲0̲0̲ ̲ш̲а̲г̲о̲в̲, которые преобразуются в OHLC бары B(k) слегка специфического вида — а именно в качестве Open бара B(k+1) проставляется Close бара B(k).

Нативные обозначения: O(k), H(k), L(k) и C(k) — значения открытия, хая (максимума), лоу (минимума) и закрытия бара B(k).

Если рассмотреть отдельно ряд C(k), то он соответствует «описательной» формуле:

С(k) = C(k-1) + N(0, 100)

(если вы не понимаете, почему это так, то вам лучше дальше не читать).
_______________________________

Введём в рассмотрение случайные величины:

OC = O(k) — C(k)
HС = H(k) — C(k)
CL = C(k) — L(k)

Тогда «статистика» ( = статистический закон распределения) величины OC — это есть N(0, 100).



( Читать дальше )

 Широко известны паттерны японских свечейх — всякие дожи, повешенные, солдаты,  завесы и т.д. Все эти паттерны выявлены и классифицированы в результате наблюдений человека.

 Существуют индикаторы, которые находят большинство свечных паттернов. Например, такой индикатор можно найти для Амиброкера.  В основу этих  индикаторов заложены параметры, основанные на человеческих наблюдениях. А кто-нибудь пытался написать программку, которая сама выполнит классификацию  свечек, основываясь только на четырех параметрах: Open, High, Low, Close? Таким образом программа сама проанализирует и найдет какие либо, «понятные» ей паттерны.  Вполне вероятно, найденные программой паттерны будут отличаться от общеизвестных… На картинке десять свечек дневок Сбербанка.

 

А в таблице каждому порядковому номеру свечи программа присвоила номер паттерна.

 Candel Num  Close   Pattern Num

( Читать дальше )

В обновлении 3.13.26 мобильного терминала EXANTE на Android вас ждут подсказки, новая темная тема оформления и улучшенный курсор-прицел.

Подсказки

Вы впервые поставили или переустановили торговое приложение EXANTE? Мы подскажем, что делать. Просто переключайтесь между экранами и читайте подсказки. Если они вам мешают, отключите их; в любой момент подсказки можно будет включить заново в Настройках.

( Читать дальше )

        Прежде, чем выявить свою торговую систему и выработать алгоритм для совершения сделки, каждый трейдер проходит этапы проб и ошибок. И даже, когда, казалось бы, алгоритм выработан, его соблюдение является еще более сложной задачей.
        Можно много говорить о дисциплине, но любое слепое повиновение дисциплине без учета индивидуальных особенностей человека не приведет к эффективному результату: кто-то кого-то сломает- либо человек станет роботом, либо выработанные правила не будут работать.


Если грубо весь процесс торговли разделить на 3 составляющие:
А. внешняя среда, рынок — влияет на всех и всяк.
В. эмоционально-психологическое состояние трейдера — зависит от чего угодно.
С. набор правил, гипотезы для торговли трейдера — по идее должны учитывать п.1 и не должны зависеть от п.2, что на практике бывает очень редко.

 

То можно сразу выделить несколько вариантов результативности трейда:


( Читать дальше )