Трейдинг для программиста. Программинг для трейдера.
Я сейчас выбираю базу данных для хранения ⏳временных рядов, к которым относится история цен📈. Для себя подготовил несколько классов для скачивания и хранения данных, чтобы упростить дальнейшие тестирования. Со мной Python🐍.
В этот раз мы рассмотрим:
При бэктестингах индикатора RSI заметил разное поведение на разных активах. На некоторых активах сигналы перекупленности и перепроданности по RSI за короткий период (2-5 дней) работают одинаково хорошо в обе🎏 стороны, а иногда преобладает только один🐟 сигнал. На крупных индексах за последние 10 лет лучше работает сигнал перепроданности⤴.
При поиске🔎 ответа на «Почему?» удалось найти решение для определения оптимального периода RSI и лучших порогов. Итак, проанализируем это вместе на Python🐍.
В этой статье мы рассмотрим, как правильно работать с историей цен📈 в связке PostgreSQL🐘 и Python🐍. Разберём, как хранить цены и ускорить их получение в Python🐍.
Дополнительно приложен блокнот на IPython с исходным кодом и измерениями.
Этой статьей мы продолжим улучшать результы автоматического поиска пар🎏 для торговли. Дополнительным фильтром будем использовать 📐измерения, доступные после построения регрессии методом statsmodels.api.OLS(). Этот же фильтр будем применять к парам во время торговли📈.
Найденные пары проверим в Quantopian, а исходный код напишем на Python🐍.
Читать далее «Парный трейдинг: фильтруем пары по смешанной корреляции»
При торговле по стратегии «Парного трейдинга» часто встречаются пары🎏, где цены каждого актива сильно отличаются друг от друга. Для получения лучшей доходности📈 и сокращения риска📉 необходимо правильно определить размер⚖ сделки по каждому активу.
Сегодня мы рассмотрим расчет дельты позиций используя метод наименьших квадратов (МНК).
Тестировать будем в Quantopian, а код пишем на Python🐍.
Читать далее «Парный трейдинг: использование МНК для расчета дельты позиций»
В прошлый раз мы проверили трендовую📈 природу индикатора RSI. Нами были получены интересные результаты, особенно при торговле основными секторами. В этот раз мы продолжим двигаться👣 в направлении изменения индикатора RSI, но будем использовать сигнал🛎 разворота тенденции.
Рассмотрим пересечение индикаторов RSI разных периодов. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python🐍.
В этот раз:
Настало время оптимизации🛠 алгоритма «Парного трейдинга». Прошлые наблюдения давали много ложных👎 сигналов. Сократить их помогут скользящие средние. Мы построим z-оценку по спреду цен пары🎏, сглаженному скользящими средними. Бэктестинг будем проводить в Quantopian, а весь код напишем на Python🐍.
Рассмотрим разницу сигналов по z-оценке:
Читать далее «Бэктестинг: парный трейдинг по сглаженным сигналам»
Меня, как и многих, заинтересовал шум💣 вокруг IPO компании SnapChat NYSE:SNAP. Лично я IPO не люблю😷, так как там нет достаточной истории цены. Тем не менее я не смог удержаться и не провести небольшое исследование результатов прошедших IPO за 2016 год. Как всегда, со мной Python🐍.
Читать далее «Шум вокруг IPO SnapChat манит строить графики»
Торговля один раз в день, это хорошо для комиссий💸. Но не пропускаем ли мы колебания цен, на которых можно заработать💰? Для проверки уменьшим таймфреймы и увеличим частоту проверки сигналов🚦.
Проверять будем на 15, 30 и 60 минутных периодах. Торговать будем ранее найденными парами🎏. Все проверяем на Quantopian, а код пишем на Python🐍.
Читать далее «Бэктестинг: парный трейдинг на 15, 30, 60 минутах»
Рассмотрим проблемы выбора🤔 основы для построения сигнальной🚦 линии в стратегии «Парного трейдинга». Есть два возможных варианта: спред цен или спред доходности.