Защитит ли портфель от просадок крипты?

Криптовалюта 08.2017-2018: график

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 следующую статью. А в этот раз рассмотрим, какие портфели нам удалось получить.

Читать далее «Защитит ли портфель от просадок крипты?»

Как Python помогает заменить финконсультантов

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий🛠️ 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 далее «Как Python помогает заменить финконсультантов»

Завещание Баффета или о чём молчат финконсультанты

У. Баффет завещал жене после своей смерти🕯️ вложить все средства  в биржевой фонд ETF на S&P 500 VOO и жить в своё удовольствие🏖️. 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 далее «Завещание Баффета или о чём молчат финконсультанты»

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 далее «Индикатор KST и другие приключения с ROC»

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 далее «Простой бэктестинг Rate-of-Change (ROC) на Python»

Выгоден ли арбитраж криптовалютой?

В этот раз разберём анализ арбитражной торговли криптовалютой (ETH/USD) на криптобиржах, подготовленный риск-аналитиком банка New York Mellon. Принебрегая комиссиями, его анализ показал впечатляющую доходность на $10 тыс. в ☝️39% за 5 месяцев без просадок.

Мы, в нашёй команде Quantrum.Team, увидев данный материал решили добавить учёт комиссий для приближения результатов к реальности. Что из этого получилось читайте дальше.

Код на 🐍Python 3.6 в блокноте Jupyter.

Читать далее «Выгоден ли арбитраж криптовалютой?»

Бэктестинг: торгуем SPY по сигналам RSI(3)

В этот раз будем тестировать стратегию разворотов по сигналам 3-х-дневного индикатора RSI. Начнем с проведения анализа пересечения границ перепроданности/перекупленности методом, описанным в предыдущей статье.

Анализ и тесты будем проводить на Python🐍, используем библиотеку Zipline и Quantopian.

Читать далее «Бэктестинг: торгуем SPY по сигналам RSI(3)»

Парный трейдинг: использование МНК для расчета дельты позиций

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»

Бэктестинг: пересечение RSI разных периодов

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:

  • Попробуем быть на шаг впереди, используя 13-дневный и 65-дневный периоды RSI.
  • Попробуем использовать стандартные 14-дневный и 70-дневный периоды RSI.
  • Посмотрим на лучший период прошлого теста и используем 20-дневный и 100-дневный RSI.
  • Попробуем отфильтровать тренды с помощью скользящих средних.

Читать далее «Бэктестинг: пересечение RSI разных периодов»

Бэктестинг: следуем за RSI

В прошлый раз мы рассмотрели👀 алгоритм торговли разворотов по сигналам RSI. В этой статье посмотрим, можно ли следовать в направлении↗ движения RSI. Ведь индикатор показывает именно направление изменения цены💵. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python🐍.

В этот раз:

  • Следуем в направлении RSI на одном таймфрейме (день).
  • Следуем в направлении RSI на разных таймфреймах (час, день).
  • Отфильтруем тренд актива средними.

Читать далее «Бэктестинг: следуем за RSI»