Постов с тегом "quantrum": 31

quantrum


Python в помощь тестированию структурных продуктов

Воодушевлённый статьёй с рекламой структурных продуктов на Хабре, адаптировал python-скрипт для их самостоятельного тестирования. Основная идея в том, что подобные продукты предлагают 100% защиту капитала.  А учитывая 10 лет бычьего рынка, исторические показатели подобных продуктов одурманивают безрисковым раем.

Скрипт подойдёт для быстрого и понятного тестирования своих портфелей с ребалансировкой в разные периоды. Ну а кому-то данный инструмент может пригодиться для самостоятельного построения подобных стратегий. Их наипростейшей формы. Однако брокеры пишут, что это не каждому под силу.

Код выложен в GitHub в виде Jupyter-блокнота. Поехали!



( Читать дальше )

Маркет-нейтральная стратегия на производных VIX

Маркет-нейтральная стратегия на производных VIX


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 )

Простая стратегия с фундаменталом для Quantopian

Простая стратегия с фундаменталом для Quantopian
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 )

Защитит ли портфель от просадок крипты?

Ни для кого не секрет, что рынок криптовалют обладает феноменальной волатильностью, по причине своей молодости и отсутствию регулирования. На регулируемых рынках в борьбе с волатильностью помогает портфель, представляющий собой набор активов с периодической ребалансировкой.

Поможет ли портфель на рынке криптовалют? И позволит ли он сохранить и приумножить биткойн (BTC)? Мы в команде решили это проверить. Одним из условий создания портфеля была простота его поддержания. Подбор и поиск активов мы проводили с помощью Jupyter на Python. Разбору кода мы посвятим отдельную статью. А в этот раз рассмотрим, какие портфели нам удалось получить.

Анализ и поиск возможностей будем осуществлять за последний год, начиная с августа 2017 года. За этот короткий период были резкие взлёты монет, сопровождаемые не менее быстрыми падениями.

Криптовалюта 08.2017-2018: график



( Читать дальше )

Простой event-driven бэктестер, или как быстро потерять деньги на бинарных опционах

В этот раз сделаем простой бэктестер. Начнём с бинарных опционов, так как у них примитивный принцип работы. Мы делаем ставку, а она на следующей свече выиграет или проиграет.

Также посмотрим на работу стратегии с Мартингейлом и опасность, которую она несёт. Часто, есть периоды, когда подобные стратегии рисуют красивый график с прибылью. Но заканчиваются чудеса молниеносно быстро, несколькими ставками в максимальный убыток.

Для проверки, проведём тесты на минутном таймфрейме за июль 2018 года на паре EUR/USD. Поможет нам в этом Jupyter и Python 3.6.



( Читать дальше )

Как Python помогает заменить финконсультантов

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий️ по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку⚖️ и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всем этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.



( Читать дальше )

Завещание Баффета или о чём молчат финконсультанты

У. Баффет завещал жене после своей смерти️ вложить все средства  в биржевой фонд ETF на S&P 500 (VOO) и жить в своё удовольствие️. Однако книги, интернет и финконсультанты призывают нас составлять диверсифицированные портфели с обязательным включением в них облигаций. К слову, о диверсификации Баффет тоже отзывается не лестно и призывает все яйца хранить в одной корзине, просто внимательно за ней присматривать.

В данной статье мы попробуем разобраться, стоит ли верить оракулу из Омахи или прислушаться к финансовым консультантам. А поможет нам в этом Python и Quantopian.



( Читать дальше )

Индикатор KST и другие приключения с ROC

В этот раз повторим на Python индикатор KST (Know Sure Thing), созданный Мартином Прингом. Если вы подписаны на StockCharts.com, то вы получаете платную рассылку обзоров рынка от Джона Мэрфи и Мартина Принга. Принг в своих анализах постоянно ссылается на свой индикатор KST. И у него всегда всё складно и точно совпадает.

Я же в бессонных поисках граалей решил повторить индикатор KST и провести коротенький анализ за предыдущие 14 лет.



( Читать дальше )

Простой бэктестинг Rate-of-Change (ROC) на Python

Данная статья продолжает цикл анализа простых стратегий со стандартными индикаторами. Тестируем стратегии в Quantopian, а пишем на Python. В этот раз мы сравним индикатор Rate-of-Change (ROC) и популярное пересечение скользящих средних SMA(50) и SMA(200).

Дополнительно рассмотрим подход быстрого получения доходности и просадки простых стратегий в блокноте Jupyter.



( Читать дальше )

Индикатор силы тренды TSI на Python

The trend is your friend. Одна из стратегий на рынке — это покупка активов в направлении тренда. Узнать тренд можно множеством способов и каждый имеет свои плюсы и минусы. Самый известный и одновременно рабочий способ определения долгострочного тренда — это 200-дневная скользящая средняя.

Но хочется знать на сколько всё хорошо. Какова вероятность, что мы вскочим в рынок и он не рухнет вместе с нами? Для этой цели мы сегодня исследуем индикатор силы тренда (TSI), найденный мною на просторах интернета.



( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW