QuantAlgos

Статья из блога Robot Wealth.

Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об этих моделях и основной процесс нахождения их параметров, а также простая торговая стратегия, основанная на предсказаниях полученной модели.
(далее…)

Полезная статья с сайта www.quantinsti.com о тесте на коинтеграцию, применяемому в парном трейдинге.

Как вы знаете, для реализации стратегии парного трейдинга необходимо проведение тестов на коинтеграцию используемых инструментов, и для этой цели часто применяют дополненный тест Дики-Фулера (ADF). Тем не менее, при поиске критериев коинтеграции, ADF не стоит в первых рядах. Скорее, его можно найти по запросу "тестирование на единичный корень (unit root)".
(далее…)

Начало здесь.

Зависит ли корреляция сигналов от оборачиваемости?

Если мы проведем параллель между сигналами и акциями, то оборачиваемость по каждому альфа-сигналу является аналогом ликвидности акций, которая обычно измеряется через средний дневной объем торгов (ADDV). Логарифм ADDV обычно используется  как фактор риска в многофакторных моделях для аппроксимации ковариации матричной структуры портфеля ценных бумаг, чье назначение заключается в моделировании вне-диагональных элементов ковариационной матрицы, то есть структуры парных корреляций. Следуя этой аналогии, мы можем задать вопрос, может ли оборачиваемость – или точнее ее логарифм – объяснить  корреляции альфа-сигналов? Очевидно, что примененение оборачиваемости напрямую (в отличие от логарифма) ничего не даст из-за чрезвычайно искаженного (грубо логарифмически нормального) распределения оборота (см. рисунок в заглавии).
(далее…)

Начало здесь.

Формулы 101 альфа сигнала

В этом разделе мы опишем некоторые общие особенности наших 101 сигналов. Эти сигналы являются собственностью WorldQuant LLC и используются с его разрешения. Мы даем столько информации, насколько возможно в рамках ограничений, накладываемых правом собственности. Формулы выражений, которые также представляют собой компьютерный код – приведены в приложении А (в следующей части).
(далее…)

Представляю интересную, но, возможно спорную, статью, написанную авторами Zura Kakushadze, Geoffrey Lauprete  and Igor Tulchinsky - "101 Formulaic Alphas". Подходы к торговле, описанные в этой статье, применяются многими трейдерами на практике, а насколько прибыльны представленные сигналы, вы можете проверить сами.
(далее…)

По просьбе одного из читателей блога прогнал тесты инструмента SPY в моей программе, использующей модель Маркова для предсказания направления рынка. SPY- это биржевой символ фонда, повторяющего движения индекса S&P500, торгуется на бирже NYSE. Тестирование производилось на периоде от 01 июня 2015 года до 25 ноября 2015 года. Размер тренировочной выборки - 70%, выборки out-of-sample - 30%.  Вот что получилось в итоге, для различных интервалов дискретизации:
(далее…)

Предлагаю перевод интересной статьи с сайта www.inovancetech.com о нетрадиционном применение техник машинного обучения: Machine Learning Techniques to Improve Your Strategy.

Машинное обучение это мощный инструмент не только для создания новых стратегий, но и для повышения эффективности уже существующих.
(далее…)

Ранее на этом сайте была опубликована статья по марковским моделям скрытых состояний (НММ) - часть 1, часть2, часть 3, часть 4. Мною разработана программа на основе этой публикации, с помощью которой была протестирована предсказательная способность HMM на некоторых инструментах рынка FORTS. Программа написана на языке C#, с применением сторонней библиотеки Accord.NET.
(далее…)