Яндекс.Метрика

Импульсная стратегия на традиционных и криптовалютах. Часть 1

Перевод основных моментов статьи "Momentum in traditional and cryptocurrencies made simple"  Janick Rohrbach, Silvan Suremann, Joerg Osterrieder. Статья интересна последовательным подходом к разработке алгоритма, обходясь при этом очень простой математикой. 
(далее…)

Возврат к среднему, импульс и структура волатильности

Перевод статьи из блога Эрни Чана.

Все знают, что значение волатильности зависит от частоты измерений: стандартное отклонение 5-минутных приращений цены отличается от стандартного отклонения дневных приращений. Если z - логарифм цены, то волатильность, взятая на интервале \tau, рассчитывается следующим образом:
(далее…)

Оптимальные стратегии возврата к среднему. Часть 2

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.
(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…)

Перспективы алготорговли

Тут в трейдерском сообществе разгорелась небольшая дискуссия по поводу поста Андрея Мовчана. Хочу вложить свои скромные 5 копеек в эту общую копилку.

Трудно не согласиться с утверждением, что инвестиции имеют положительное матожидание в долгосрочной перспективе, это, как и пишет А.Мовчан, определено перетеканием доходов реального сектора на рынок. Верно и то, что величина у этого матожидания небольшая в абсолютных цифрах (но может стать значительной по закону сложного процента). В агоритмической торговле, в частности в высокочастотной (или внутридневной), тоже есть фундаментальное свойство рынка, которое позволяет добиться на продолжительном отрезке времени положительной доходности, и это точно так же неизбежно, как и при правильном (диверсифицированном и долгосрочном) инвестировании в акции компаний. Это свойство заключено в mean-reverting характере биржевой торговли. Я специально не говорю про цену, потому что это понятие гораздо шире движения цен, являющегося, по сути только следствием. Пока на бирже есть продавцы и покупатели, и пока между ними существует определенный баланс, высокочастотные алгоритмы будут существовать всегда. Если вы увидите, что цены стали двигаться по прямой, то поймете, что автоматические стратегии зарабатывать перестали ( хотя, я думаю на прямой линии заработать будет намного проще, и без всякой автоматизации). 
(далее…)

Итоги прошедшего года

equity_2016

Новый Год совсем близко, поэтому можно уже подвести итоги. В этом году мы организовались в небольшую алготрейдинговую команду, целью которой было создание высокочастотных алгоритмов и, конечно, их боевое применение. По полной программе роботы начали работать с 10 мая, до этого делали боевую часть на С++, размещались на колокейшн, придумывали собственно сами алгоритмы, то есть длительность боевых торгов - чуть больше полугода. Все алго работают пока только на FORTS, инструменты - RI и Si. Результаты торговли представлены в заголовке поста в процентном отношении к начальному капиталу.
(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…)

Видео доклада с конференции

Моя презентация на конфе смарт-лаба

Скачать (PDF, 826KB)

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…)