mean reversion

Смотря на эти данные доходности MCFTR по годам так и хочется купить после падения в 2008 и 2022 и получить жирную положительную доходность за следующий год, ведь за спадом всегда следует рост, не так ли? Но что то после 2011 года роста, особо не последовало, зато в [2005, 2006] и [2015, 2016] рост был 2 года подряд, так есть ли все таки какая то зависимость между доходностью за предыдущий год и следующий?

Давайте посмотрим данные, возьмем данные по MCFTR и пройдемся по ним со сдвигом в 1 месяц, для каждого месяца возьмем 2 не пересекающихся соседних окна и таким образом составим 2 массива данных — предыдущий отрезок и следующий, рассмотрим различный размер окна.

Для нахождения взаимосвязи в данных попробуем 2 метода линейную регрессию и корреляцию:

1. Корреляция

На малом размере окна в 1-3 месяца у нас слабая положительная корреляция, на размере окна в год у нас слабая отрицательная корреляция, ну похоже мы открыли momentum и mean reversion:

window_size: 1 | Pearson: 0.1396, p=0.0227

( Читать дальше )

Коллеги, всем привет!

Прошу ознакомиться с одной из моих  стратегий для торговли на рынке FX. Стратегия контр. трендовая, ее лучше применять для торговли на таймфрейме 1D. Более подробно рассказано в видео.

( Читать дальше )

Продолжение. Начало здесь.

2.3. Расчет показателей

Для каждой пары мы рассчитываем пять показателей в тренировочном и проверочном периодах, а именно годовую прибыль, коэффициент Шарпа, среднее время сделки, приведенную к году частоту сделок, и прибыль за сделку.

Дневную прибыль рассчитаем следующим образом:

( Читать дальше )

Небольшая статья по парному трейдингу на американском рынке акций от студентов Колумбийского университета Peng Huang и Tianxiang Wang с практическими примерами (оригинал).

Разница между применямой нами  и обычной практикой парного трейдинга в том, что мы используем метод максимального правдоподобия для конструирования оптимального портфеля статического парного трейдинга, который наиболее соответствует процессу Орнштейна-Уленбека, и строго определяем его параметры. Таким образом, мы убеждаемся, что наши портфели следуют процессу возврата среднего перед тем как начинать торговлю. Затем мы генерируем контртрендовые торговые сигналы, используя параметры модели. Также мы оптимизируем пороги и величину периодов in-sample и out-of-sample. Например, акции Crown Castle International Corp. (CCI) и HCP, Inc. (HCP) при таком подходе показывают коэффициент Шарпа 2.326 на периоде in-sample и 2.425 на периоде out-of-sample. Акции Crown Castle International Corp. (CCI) и Realty Income Corporation (O), торгуемые по нашей методике, демонстрируют коэфициент Шарпа 2.405 и 2.903 соответственно на выборках in-sample и out-of-sample.

( Читать дальше )

Набросаем простой алгоритм
«Если от открытия дня упали более чем на Х атр фрейма то покупаем и держим до закрытия»
Тесты проведем на фьючерсе дакса. Стопов и тейков нет. Есть фишка, о которой я умалчиваю, но тот, кто решит проверить — найдет ее мигом.
Получим:
 

Профитфактор 3.8, 64% прибыльных сделок. В рынке 5% времени. Отлично, да?
Тесты проводились с 1.1.2009 по 1.5.2011

А после 2011?

( Читать дальше )