Простая моментум-стратегия с хэджированием

Данную стратегию порекомендовали читатели телеграм-канала📣 @Mindspace_ru, откликнувшиеся на вопрос Оксаны Гафаити. Алгоритм щедро сдобрен🍩 комментариями и позволяет лучше познакомиться с Quantopian. От себя добавил примитивную логику хэджирования на росте волатильности, подсказанную удивительным человеком, за что Никите отдельная благодарность.

Всё как всегда на Python🐍. Поехали!

Читать далее «Простая моментум-стратегия с хэджированием»

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 далее «Маркет-нейтральная стратегия на производных VIX»

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 далее «Простая стратегия с фундаменталом для Quantopian»

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)»