Главная › Рубрика › Публикации

Торговая система с возвратом к среднему

Статья с сайта www.miltonfmr.com, из которой можно взять некоторые приемы, пригодные даже для использования в высокочастотной торговле.

Многие трейдеры, создающие и правильно применяющие торговые системы с возвратом к среднему, получают хорошую прибыль. Факты говорят о том, что рынки двигаются в соответствии с паттернами, одним из которых является цикличность. Простыми словами, все, что двигалось вверх, должно пойти вниз и наоборот. Ничто не движется в одном направлении вечно. Применительно к рынкам, у нас есть два возможных исхода - тренд, либо определенный торговый диапазон с возвратом к среднему. В прошлых наших исследованиях было показано, что гэп на открытии определяет тренд на остаток дня в 30% случаев. Это значит что из 20 торговых дней мы имеем 6 трендовых дней без возврата к среднему. С другой стороны у нас есть 70% движения цены, которая имеет тенденцию к возврату к среднему значению несколько раз за день. Важно отметить, что эти 70% относятся к внутридневному движению цен.
(далее…)

Оптимальные стратегии возврата к среднему. Часть 1

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

(далее…)

Торгуем по индексам

genetic

Перевод полезной статьи с сайта jonathankinlay.com

В этом посте я хочу обсудить способы применения сигналов от соответствующих рыночных индексов в вашей торговле. Эти сигналы могут улучшить прибыльность вне зависимости от того, торгуете вы алгоритмически или вручную. Техника, описанная здесь, является одной из наиболее применяемых в арсенале квантов.
(далее…)

Прибыльны ли модели ARIMA/GARCH? Часть 2

Продолжение. Начало здесь.

Вы, наверное, заметили, что в процедуре вычисления параметров модели, описанной выше, я запоминал действительные предсказанные значения, так же как и предсказания направления приращения цены. Я хочу исследовать предсказательную способность величины  приращения. Точнее, может ли фильтрация сделок, в случаях, когда величина предсказанного приращения ниже определенного порога, улучшить доходность стратегии? Код ниже представляет такой анализ для небольших порогах приращений. Для упрощения, я конвертировал логарифмы приращений в простые приращения, чтобы получить управление знаком предсказания и облегчения применения порога:
(далее…)

Прибыльны ли модели ARIMA/GARCH? Часть 1

Статья из блога Robot Wealth.

Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об этих моделях и основной процесс нахождения их параметров, а также простая торговая стратегия, основанная на предсказаниях полученной модели.
(далее…)

Простое преимущество в SPY

strat

Статья из блога "Trading with Python" об элементарной стратегии, которая демонстрирует последовательный подход к разработке алгоритмов.

Недавно я прочел пост на сайте turingfinance.com "Как стать квантом".  Вкратце, он описывает научный подход к созданию торговых стратегий. Для меня, наблюдение за данными, обдумывание модели и формирование гипотезы является второй натурой, как это и должно быть для любого хорошего инженера.
(далее…)

Алгоритмический подход к созданию стратегий.Часть 3

Interview-with-a-Quant-Part-3-980x423

Начало здесь

Это третья часть интервью со старшим менеджером алгоритмических стратегий большого хедж-фонда. В первой части мы обсуждали теоретическую стадию создания алгоритмической стратегии. Во второй части говорили о передаче стратегии "в производство". Это интервью вызвало много вопросов у наших читателей, ответы на которые были выделены в отдельный пост. 
(далее…)

Состояния модели Маркова в графиках

hidden-markov-model

Еще одна статья с ресурса www.talaikis.com по разработке простой стратегии на модели Маркова с использованием Python.

Модель скрытых состояний Маркова - это производительная, вероятностная модель, в которой последовательность наблюдаемых переменных генерируется некоторыми неизвестными (скрытыми) состояниями. Мы попытаемся найти такие неизвестные вероятностные функции для, скажем, S&P500. Все опишем кратко, без проверок на ошибки, без тестов вне выборки и т.д. Мы делаем это для того, чтобы минимизировать склонность к ненужному усложнению для начинающих.
(далее…)

Предсказание чего угодно с использованием Python

bayes-retgurns-1080x571

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.
(далее…)

Алгоритмический подход к созданию стратегий.Часть 2

Interview-with-a-Quant-Part-2-980x423

Первую часть интервью смотрите здесь.

Что нужно учесть при запуске стратегии в производство?

Новичкам нужно обратить внимание на соответствие "реальному миру" - на нюансы типа дней экспирации и праздников. Когда вы калибруете систему на исторических данных, можно допускать аппроксимацию без таких дней. Но когда вы переходите к реальной торговле, то не можете быть небрежным, все должно быть максимально точно.
(далее…)