backtesting

Привет всем граалемайнерам! Пришлось мне двинуться от тиков в сторону более длинных таймфреймов, а для этого таки разобраться с получением свечек с ИСС Мосбиржи. Для большей уверенности, что все сделано правильно, я решил провести тест данных на самосогласованность. Т.е. я собираю из минутных свечек более длинные и проверяю с теми, что получены с сервера. В итоге, по USD000000TOD нашлось несколько дней за всю имеющуюся историю «минуток», где наблюдается несоответствие. Например, начало торгового дня 23 апреля 2013. В этот день минутки начинаются с 10:23, а отличие собранных «минуток» отмечается со свечами
m10: 10:20:00-10:29:59
H1: 10:00:00-10:59:59
D1: (соответственно) 00:00:00-23:59:59

При этом, разница между восстановленными и скачанными свечами может быть по всем параметрам (o,c,h,l,q), но нагляднее ее здесь показать на примере объемов:
<таймфрейм>: <объем скачанной> <восстановленной> <разница>
m10: 51672000         23361000        28311000
H1:   409230000        236901000      172329000

( Читать дальше )

Самый понятный параметр при оценке компании — это соотношение стоимости и годовой прибыли. Так называемое P/E. Здравый смысл и многочисленные исторические исследования показывают что надо брать компании с низким P/E. Давайте прогоним простейший тест, чтобы проверить — так ли это. Делаем это на штатовском рынке с помощью замечательного сервиса portfolio123.com

Здесь использованы некоторые дополнительные фильтры по фундаменту (в основном чтобы отсортировать полный шлак и неликвид). И берутся 50 лучших стоков с наименьшим соотношением P/E. Как мы видим результат практически идентичен обычному S&P500. Получается нас обманывают?

Ответ — не совсем. Но важны детали.

Детали будут в следующем топике

взято отсюда investors.team

 

Всем привет! Не судите строго, это мой первый пост на смартлабе, да и в принципе в интернете.
Я занимаюсь разработкой и тестированием торговых стратегий довольно продолжительное время. Ну и, собственно, хочу поделиться идеей, может кому-то поможет.
Для корректного бэктеста нужно выполнять ряд условий, чтобы приблизить работу алгоритма к реальной торговле. Эти условия могут отличать в зависимости от типа алгоритма и его особенностей(в плоть до, так называемого, заглядывания в будущее), но есть и общие, как, например, учет склейки исторических данных фьючерсных контрактов. Есть много способов склейки, которые описаны и на смартлабе в том числе, все это легко гуглится. Каждый делает как считает правильным, я ленивый и пользуюсь финамовской склейкой.
Если это не интрадей, то нужно в логике учесть гэпы склейки. Для учета экспираций я закрываю позицию на старом контракте и переоткрываю на новом, но, так как большинство стратегий индикаторных, либо зависящих от ценовых уровней, 1-2-3 сделки на новом контракте происходили некорректно, какие-то в плюс, какие-то в минус,

( Читать дальше )

В этой статье рассмотрим простейшую маркет-нейтральную стратегию из производных инструментов на индекса страха для S&P 500 (VIX). В основу положим контанго фьючерсов на VIX. Будем опережать SPY.

Использовать будем ETF на фьючерсы разных сроков. Всё это мы приготовим в Quantopian. Поехали!

( Читать дальше )

Данный алгоритм появился из стороннего примера, найденного на Quantopian. Я его оптимизировал и сопроводил обильными комментариями на русском. Это не лучшее использование воронок (Pipeline). Но зато использует произвольные факторы (CustomFactor).

Всё это появилось по просьбе автора MindSpace.ru, Оксаны Гафаити. Поехали!

( Читать дальше )

Отвечая на вопрос – «Что самое важное в трейдинге?», я всегда сразу отвечу что это backtest. Backtest – это то что научило меня торговать по сути. Процент достижения успеха в любом деле напрямую коррелирует с числом совершенных попыток, ибо делая попытки Вы начинаете неминуемо лучше разбираться в тонкостях дела, нарабатывать базу ошибок подлежащих исключению из Вашей практики, приобретаете необходимую уверенность в выбранной методике торговли.

   Имея большой опыт непосредственного личного общения с начинающими трейдерами я вижу одну и ту же глобальную ошибку – нежелание систематически выполнять нудную, утомительную, долгую работу по качественному тестированию торговых идей и вплетению их в свою торговую деятельность. Это банальная лень, господа. Гэмблер живущий в каждом из нас раз за разом делает помимо нашей воли одну замечательную вещь – видя в процессе торговли какую-то, привлекшую его внимание «закономерность», он тут же старается бросить текущую торговую систему и сразу переключиться на торговлю этой «закономерности» не удосуживаясь проверить практический аспект этой закономерности долгим и нудным backtest’ом. В запале азарта вызванного внезапным озарением, гэмблер пускается в увлекательное путешествие под названием

( Читать дальше )

Философский пост о доброте.

Приму стабильно сливающий алгоритм в подарок.

Такой что:

• его можно автоматически прогнать на всей истории (backtesting)
• средний убыток на сделку >> (spread + комиссии)

Проблема в том, что долгосрочно (тестовый период > 10 лет) доходность всех известных мне стратегий болтается около нуля с тенденцией к убытку на уровне спреда и комиссии (т.н. zero казино).

Обещаю ценить и беречь подаренный алгоритм. В нём я инвертирую сторону сделки, а stop loss заменю на take profit — и будет как новенький ;-)


PS: поделитесь волшебными индикаторами) я знаю, что они у вас есть!

В этот раз будем тестировать стратегию разворотов по сигналам 3-х-дневного индикатора RSI. Начнем с проведения анализа пересечения границ перепроданности/перекупленности методом, описанным в предыдущей статье.

Анализ и тесты будем проводить на Python, используем библиотеку Zipline и Quantopian.

( Читать дальше )

Индикатор ATR (Average True Range) показывает среднюю величину изменения цены внутри дня за указанный период. Отлично подходит для выбора уровней стопов. Также индикатор показывает рост волатильности в активе, когда сохраняет высокие значения.

Работаем на Quantopian (см. сюда), код пишем на Python. Проверяем стратегии:

• Как есть.
• Фильтр по SMA200.
• Торговля в двух направлениях.
• Аналог стоп-приказа.
• Фильтр по объему.

( Читать дальше )

Индикатор MACD широко известен среди трейдеров. Мне его сигналы помогают находить развороты и предупреждения о коррекциях. Много написано, как использовать его сигналы для открытия позиций, а мы сегодня рассмотрим прикладное применение в алготрейдинге.

Все будет тестироваться на Quantopian (см. сюда), писать код будем на Python. Рассмотрим следующие стратегии:

• Что надо знать и как не надо делать.
• Как есть: гистограмма, линия MACD, сигнальная.
• Добавим стоп-лосс.
• Торгуем в двух направлениях.
• Отфильтруем боковики и волатильность.

( Читать дальше )