Tyler 4 февраля 2016, 14:06  713  0
Машинное обучение это мощный инструмент не только для создания новых стратегий, но и для повышения эффективности уже существующих.
 
В этой статье мы осветим вопрос управления размером позиции с использованием алгоритма Random Forest (RF)  и включения/выключения торговли на основе модели скрытых состояний Маркова (HMM). Мы предполагаем, что у вас уже есть торговая стратегия.

Как улучшить управление позицией
 
Управление позицией — это очень важный аспект трейдинга, которому часто не уделяется должное внимание. Многие трейдеры смотрят на управление позиции с точки зрения уменьшения риска убытков, но не инструмента увеличения прибыльности стратегии. Конечно важно избегать большого риска, используя небольшую часть торгового счета ( не более 2%) в каждой сделке, но лучший способ — это применение фиксированного лота или фиксированного процента от вашей максимальной позиции для каждого трейда.
 
Логично входить в позицию большим сайзом, когда сделка имеет большую вероятность прибыли и малым сайзом, когда вы менее уверены в сделке.  Используя RF, популярный алгоритм машинного обучения, мы можем вычислить вероятность прибыли для каждой сделки и размера позиции совместно ( не рискуя, конечно более чем 2% капитала).

grinat 9 января 2016, 01:29  500  0
Лондонский хедж-фонд Nevsky Capital, под управлением которого находится $1.5 млрд., объявил о своем закрытии и возврате денег всем своим инвесторам.
 
Широкое развитие индексных фондов и сверхскоростной алгоритмической торговли драматически снизили возможности для заработков на рынке для многих частных трейдеров и хедж фондов, которые в своей торговле используют трейдинг с использованием классического технического или фундаментального анализа. Не стал исключением и фонд Nevsky Capital.
 
Nevsky Capital был основан как классический хедж-фонд, делающий ставки на одновременное падение и рост акций на развитых и развивающихся рынках. В 2013г. фонд заработал 18.1% годовых, в 2014г. он потерял 1.4%, а за 11 мес. 2015г. заработал лишь 0.9%. Средний доход фонда с момента основания в 2000г. составил 18.4%, что в 10 раз выше, чем среднеотраслевая доходность. Директор по инвестициям Nevsky Capital, г-н Тейлор, заявил: «Мы с сожалением пришли к печальному выводу: на текущем рынке доминируют алгоритмическая торговля, и это все более и более несовместимо с нашим фундаментальным, ориентированным на аналитику, инвестиционным процессом». За 9 мес. 2015г. было расформировано 674 хедж-фонда, за весь 2014г. – 661.
 
Эксперты рынка уверяют, что с каждым годом количество хедж фондов, которые не справились с конкуренцией АТС(автоматическими торговымы системами), будет только расти.

Tyler 23 октября 2015, 20:03  811  0
Алгоритмическая торговля на базе самообучающегося алгоритмаСтудент из Стэнфордского университета написал алгоритмическую торговую модель, в которой торговал самообучающий алгоритм. Задачей было победить в конкурсе Quantiacs, поскольку победитель получает инвестиции в размере $1 млн, участник, занявший второе место — $500 тыс, третье — $250 тыс.
 
Для тестирования были использованы данные от 3800 торговых дней(от 1 января 2001 до сегодняшнего дня), в которых была цена и проторгованный объем. Использовались различные фьючерсные контракты(валютные пары(EUR/USD и т.п.), металлы(XAU/USD и т.п.). А для оценки эффективности торговли использовался Коэффициент Шарпа. Торговая система анализировала последние 504 торговых дня, и представляла из себя 2520 мерный массив содержащий торговую информацию.
 
Алгоритм обучался на базе 7 технических индикаторов, показавших наибольшую эффективность: Average True Range (ATR)(14,45); соотношение Exponential Moving Average за 12, 26, и 50 дней к Exponential Moving Average за 100 дней; On Balance Volume indicator (5, 15), за 60 дней; Percentage Price Oscillator (PPO); Percentage Volume Oscillator (PVO); Rate of Change (ROC)(5, 21), за 125 дней; отношение 100 дневной Simple Moving Average (SMA) в 200 дневной; Relative Strength Index(RSI) за 14 дней; William %R за 14, 45, и 125 дней.