Python

( Читать дальше )

( Читать дальше )

ОблеЗъянка и Друзи

Догони грааль

#броcьюрка

Подуши сваво питона

Торопись, но не порежса

Все ызыки в одном месте (халява)


#учусьучить

При бэктестингах индикатора RSI заметил разное поведение на разных активах. На некоторых активах сигналы перекупленности и перепроданности по RSI за короткий период (2-5 дней) работают одинаково хорошо в обе стороны, а иногда преобладает только один сигнал. На крупных индексах за последние 10 лет лучше работает сигнал перепроданности⤴.

При поиске ответа на «Почему?» удалось найти решение для определения оптимального периода RSI и лучших порогов. Итак, проанализируем это вместе на Python.

( Читать дальше )

В этой статье мы рассмотрим, как правильно работать с историей цен в связке PostgreSQL и Python. Разберём, как хранить цены и ускорить их получение в Python.

Дополнительно приложен блокнот на IPython с исходным кодом и измерениями.

При переходе на Python я был вдохновлен удобством языка и огромным количеством готовых пакетов. Писать было легко и удобно, а работало все быстро. Но всё омрачало катастрофически медленное получение большого массива цен из базы данных (БД) в Python.

В статье показаны примеры для PostgreSQL, но материал будет полезен для любой БД, включая MySQL, при работе в связке с Python.

Мы будем работать с пакетами psycopg2 и numpy.

( Читать дальше )

Этой статьей мы продолжим улучшать результы автоматического поиска пар для торговли. Дополнительным фильтром будем использовать измерения, доступные после построения регрессии методом statsmodels.api.OLS(). Этот же фильтр будем применять к парам во время торговли.

Найденные пары проверим в Quantopian, а исходный код напишем на Python.

( Читать дальше )

При торговле по стратегии «Парного трейдинга» часто встречаются пары, где цены каждого актива сильно отличаются друг от друга. Для получения лучшей доходности и сокращения риска необходимо правильно определить размер сделки по каждому активу.

Сегодня мы рассмотрим расчет дельты позиций используя метод наименьших квадратов (МНК).

Тестировать будем в Quantopian, а код пишем на Python.

( Читать дальше )

В этом обзоре мы протестируем стратегию покупки акций в зоне ценности. Но прежде вспомним, что собой представляет эта зона и где она находится. Понятие «зона ценности» возникло с легкой руки Александра Элдера. И если вы читали его книги, то наверняка с ним знакомы (в оригинале оно звучит как «value zone» или «sweet zone»).



( Читать дальше )

В прошлый раз мы проверили трендовую природу индикатора RSI. Нами были получены интересные результаты, особенно при торговле основными секторами. В этот раз мы продолжим двигаться в направлении изменения индикатора RSI, но будем использовать сигнал разворота тенденции.

Рассмотрим пересечение индикаторов RSI разных периодов. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python.

В этот раз:

• Попробуем быть на шаг впереди, используя 13-дневный и 65-дневный периоды RSI.
• Попробуем использовать стандартные 14-дневный и 70-дневный периоды RSI.
• Посмотрим на лучший период прошлого теста и используем 20-дневный и 100-дневный RSI.
• Попробуем отфильтровать тренды с помощью скользящих средних.

( Читать дальше )

В прошлый раз мы рассмотрели алгоритм торговли разворотов по сигналам RSI. В этой статье посмотрим, можно ли следовать в направлении движения RSI. Ведь индикатор показывает именно направление изменения цены. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python.

В этот раз:

• Следуем в направлении RSI на одном таймфрейме (день).
• Следуем в направлении RSI на разных таймфреймах (час, день).
• Отфильтруем тренд актива средними.

( Читать дальше )