Пример торговой астросистемы

На телеканале РЕН ТВ в марте прошла передача «Смерть по знаку Зодиака» (3-й выпуск). На 37-й минуте (75%) приводится такое мнение, без ссылки на источник, что «Каждый раз, когда скорость Меркурия составляет 0 градусов 59 минут, индекс деловой активности Dow Jones делает резкие колебания».


Посмотрим, насколько сведения журналистов соответствуют действительности. Ради того, чтобы удовлетворить своё любопытство, добавил в пакет SkyQuant for AmiBroker опцию для отображения скорости планет и горизонтальную линию со значением 0.59. Получилась такая картина. Места, где пересекаются красная и зелёная линии, и есть дни с указанной в телепередаче скоростью Меркурия.


Действительно, волатильность в такие дни повышенная. Чёрные отвисающие свечки говорят нам об этом с одной лишь оговоркой: это происходит, но не «каждый раз». Причём чаще на растущей скорости, а не когда притормаживает. Соответственно, однозначной системы в подобной гипотезе я не вижу, хотя она и достойна более тщательного изучения.


Тем не менее, попробуем закодировать показанный по телевизору «грааль» и протестировать. Условие открытия короткой позиции: шортим накануне вечером на закрытии рынка и закрываем позицию также вечером, но на следующий день, когда Меркурий превышает скорость 0,59 градусов. Если бы мы торговали эту систему последние 114 лет (1898-2012), то получили бы результат 19,6%. Всего сделок 358, что означает, что в общей сложности почти целый календарный год мы сидели бы в позах. Однако, если исключить ту сделку, которая была открыта 30.07.1914, в последний день перед остановкой на несколько месяцев торгов в связи с началом Первой мировой войны, то доходность будет и вовсе отрицательной.

К чему «склоняют» планеты?

Сегодня, оказывается, Новый год! Многие народы сохранили день весеннего равноденствия как праздник в календаре. Например, на фарси он называется Навруз, что означает "новый день". Уходя своими корнями в традиции древних земледельцев Ближнего Востока и Центральной Азии, праздник стал неотъемлемой частью культуры многих народов, исповедующих ислам. В СНГ его отмечают как национальный татары, казахи, башкиры, киргизы, таджики, узбеки и многие другие народы. В ряде стран Навруз объявлен государственным праздником и выходным днем. Будучи 4 года назад в Иране (в далёком прошлом Персии) как раз в эти дни, мне пришлось стать невольным свидетелем традиционных новогодних гуляний. В Японии день весеннего равноденствия называется Сюмбун-но хи. Он отмечается 21 марта, а в високосные годы - 20 марта. О днях весеннего равноденствия прекрасно знали еще древние ученые Китая, Индии, Египта. В древности дни весеннего равноденствия считались большим праздником. Со дня весеннего равноденствия, когда центр Солнца в своем видимом движении по эклиптике пересекает небесный экватор, времена года по полушариям меняются: в Южном полушарии Земли наступает астрономическая осень, а в Северном - астрономическая весна, которая продолжается до дня летнего солнцестояния (21 июня).

Если этот день имеет такое важное значение для многих народов, как в прошлом, так и настоящем, значит он был связан с каким-то началом, зарождением нового цикла. Расчёт движения Солнца без подручных средств вычисления сделать достаточно просто, каждый год подобные астрономические события происходят примерно в одно и то же время. Однако другие планеты солнечной системы также имеют свойство в своем видимом движении по эклиптике пересекать небесный экватор. Интересно, каким образом подобные феномены влияли на общество в целом, как считалось с древнейших времён. Может быть и в наше время движение планет как-то коррелирует с настроениями людей, в том числе и с потребительскими? Попробуем посмотреть, как это отразится на графике «Consumer Confidence Index» (CCI), рассчитываемым ежемесячно Мичиганским университетом. Индекс выделен синим цветом.



Влияние движения небесных тел на финансовые рынки на каждом этапе своего цикла остаётся предметом более тщательного исследования. Возьмём, допустим, график Dow Jones первой четверти XX века и наложим на него графики склонений медленных внешних планет (declination charts). Синяя пунктирная линия будет служить небесным экватором, а стрелочками обозначаются моменты перегиба, когда линия склонения меняет своё направление. И будет всё это выглядеть следующим образом.

Новый проект - SkyQuant for AmiBroker

Честно говоря, сколько не искал, так и не нашёл подходящую программу для анализа рыночных циклов в разрезе финансовой астрологии - чтобы и функционал был богатым и цены не кусались (некоторые переваливают за $3000). Может кто подскажет идеальную программу? Как мне кажется при достаточно большом разнообразии существующего софта для трейдинга, разработок алгоритмических торговых стратегий, торговых роботов, да и просто старых добрых чертилок, эта ниша остаётся далеко как ненасыщенной. Придя к такому заключению, я, в конце концов, и решился на то, чтобы написать собственное приложение, удовлетворяющее потребности трейдера, портфельного управляющего или research-ера в этом вопросе.

SkyQuant представляет из себя Plug-in с открытым исходным кодом для платформы AmiBroker. На мой взгляд, написать плагин для существующей торговой платформы более оправданно, нежели с нуля разрабатывать то, что давно уже придумано и воплощено в реальность, а именно набор инструментов для удобного конструирования, скоростного бэктестинга и оптимизации торговых систем. Подключив к всему этому ещё и эфемериды, получим полноценную программу для исследований в области финансовой астрологии.

Плагин совершенно бесплатный. Чтобы его установить, необходимо скачать инсталлятор в разделе Downloads на сайте skyquant.googlecode.com. После запуска указываем папку с предварительно установленной AmiBroker. О том, как ей пользоваться, лаконично, но, надеюсь, доступно, описано в разделе Wiki.





Если кто-то считает, что такой вид анализа финансовых рынков позволяет работать только с долгосрочными тенденциями, то он немного заблуждается. Есть над чем подумать и high-frequency трейдеру, есть методики и для минутный тайм-фреймов.



Подгрузив соответствующие исторические данные, решение позволяет работать не только с традиционными ценовыми рядами, но и другими числовыми массивами, такие как статистические данные по экономике. В общем, вариантов, во что выльется задуманный алгоритм и как будет выглядеть реализованная в коде торговая система великое множество, а SkyQuant предоставляет базу для раскрытия исследовательского потенциала.

Результаты по июньским фьючерсам

Перебрасывал сегодня утром свои системы на сентябрьские фьючерсы и подумал, что это был бы неплохой момент подвести итог по фьючерсам июньским. Каждая из систем отперформила квартал с такими результатами:

Наилучшие результаты получены по системам 1 и 3, где ожидаемый годовой доход превышает просадку в 9 раз. Система #2 в соотношении Annuel Return / DrawDown несколько отстаёт от собратьев, но доходность 63% - результат вполне терпимый. Все системы были запущены на рынок ещё в прошлом году, поэтому полученный результат – это не подгонка под исторические данные. Сравнив результаты тестирования с сайта http://www.itrading.tk/home/kontrtrendovye-sistemy и приведённые выше, можно сделать вывод, что они весьма похожи, что говорит об устойчивости торговых систем к различным рыночным ситуациям и их работоспособности в режиме Out of Sample.

О том, как реально изменился депозит за последние три месяца в процентном выражении можно наблюдать на графике ниже. С марта системы на базе RIM1 прибавили 22.7% к счёту, что в годовом исчислении без рекапитализации превышает 90%, в то время, как сам контракт потерял 4.22%. 2-х недельный разрыв на графике – «технический перерыв».



Данные брались из QUIK с помощью специального скрипта на QPILE, благодаря которому удалось накопить историю и построить «свечной» график изменения капитала. Почему этот график имеет свои уровни поддержки/сопротивления и ходит по каналам, как и многие другие торговые инструменты, объяснить не могу, но задуматься об идеи внедрения системы Money Management лишний раз не помешает.

Расчёт уровня ликвидности

Критерием выбора той или иной торговой системы, безусловно, является её ожидаемый финансовый результат. Это может быть и доходность, полученная по итогам тестирования, и отношение доходности к максимальной просадке. Когда торгуешь бумагами первого эшелона, то на ликвидность особо внимания не обращаешь и не учитываешь её при выборе системы. Но когда дело доходит до формирования портфеля систем по инструментам второго эшелона, такой фактор просто так уже нельзя упускать из виду. Игнорировать эти бумаги тоже было бы большой ошибкой: подобная структура портфеля подразумевает диверсификацию по отраслям, да и соблазн поймать тренд одной из тех «летающих» фишек слишком велик. Но вопрос, какой объём, за какое время и с каким проскальзывание можно реализовать на сигнале МТС, уже становится одним из приоритетных. Тогда возникает следующий вопрос: что является критерием оценки ликвидности. Думаю, наиболее подходящим показателем для расчёта лимита по тому или иному инструменту, помимо доходности, мог бы быть его среднедневной оборот. Чтобы посчитать его, я написал для платформы AmiBroker простенький скрипт, можно скачать по ссылке: http://bit.ly/stocksvol

Для получения необходимых данных нужно:

1)      исправить дату в числовом формате, после которой требуется парсить обороты

2)      исправить имя файла (если хочется)

3)      бросить формулу на график

4)      пробежаться по бумагам в окне Symbols, данные по которым требуется извлечь

На выходе получатся текстовый файл, который затем легко можно открыть в Excel с разделителями «;» и обработать. У меня получилась такая статистика:

Данные по среднедневному обороту за 1 год

				суммарный оборот:	21 974 319 832
				средний оборот:	845 166 147
N	бумага	дн	ср. цена	оборот	ср. оборот	от суммы	от лидера	от средн.
1	SBER	248	92.3387	1 402 935 705 600	5 656 998 912	25.74%	100.00%	669.34%
2	GAZP	248	182.134	1 251 849 404 416	5 047 779 840	22.97%	89.23%	597.25%
3	LKOH	248	1775.06	667 258 912 768	2 690 560 256	12.24%	47.56%	318.35%
4	ROSN	248	223.536	462 891 581 440	1 866 498 304	8.49%	32.99%	220.84%
5	GMKN	248	6026.19	231 701 282 816	934 279 360	4.25%	16.52%	110.54%
6	SBERP	248	65.3464	228 952 064 000	923 193 792	4.20%	16.32%	109.23%
7	VTBR	248	0.090833	211 490 947 072	852 786 048	3.88%	15.07%	100.90%
8	HYDR	248	1.56666	151 517 822 976	610 958 976	2.78%	10.80%	72.29%
9	PLZL	248	1592.48	142 424 735 744	574 293 312	2.61%	10.15%	67.95%
10	URKA	248	172.097	129 328 177 152	521 484 576	2.37%	9.22%	61.70%
11	SNGS	248	30.0976	121 349 128 192	489 311 008	2.23%	8.65%	57.90%
12	CHMF	248	445.033	117 549 432 832	473 989 664	2.16%	8.38%	56.08%
13	FEES	248	0.366018	93 985 611 776	378 974 240	1.72%	6.70%	44.84%
14	TRNFP	248	35542.6	69 055 815 680	278 450 880	1.27%	4.92%	32.95%
15	TATN	248	154.052	37 776 457 728	152 324 432	0.69%	2.69%	18.02%
16	MRKH	248	4.5959	24 652 834 816	99 406 592	0.45%	1.76%	11.76%
17	PMTL	248	475.699	24 585 381 888	99 134 608	0.45%	1.75%	11.73%
18	RASP	248	174.374	15 797 948 416	63 701 404	0.29%	1.13%	7.54%
19	MGNT	248	3440.51	14 373 762 048	57 958 716	0.26%	1.02%	6.86%
20	NLMK	248	110.662	13 261 924 352	53 475 500	0.24%	0.95%	6.33%
21	RTKM	248	137.5	10 609 508 352	42 780 276	0.19%	0.76%	5.06%
22	IUES	248	0.0448882	7 623 673 856	30 740 620	0.14%	0.54%	3.64%
23	MAGN	248	28.7987	7 509 479 936	30 280 162	0.14%	0.54%	3.58%
24	NOTK	248	273.573	6 087 622 144	24 546 864	0.11%	0.43%	2.90%
25	MTLR	248	772.131	3 510 134 784	14 153 769	0.06%	0.25%	1.67%
26	PIKK	248	121.201	1 551 914 624	6 257 721	0.03%	0.11%	0.74%

Данные по среднедневному обороту за 4 месяца

				суммарный оборот:	24 666 619 013
				средний оборот:	948 716 116
N	бумага	дн	ср. цена	оборот	ср. оборот	от суммы	от лидера	от средн.
1	SBER	82	102.911	512 746 553 344	6 253 006 848	25.35%	100.00%	659.10%
2	GAZP	82	215.258	485 186 633 728	5 916 910 080	23.99%	94.63%	623.68%
3	LKOH	82	1954.99	240 997 892 096	2 938 998 784	11.91%	47.00%	309.79%
4	ROSN	82	254.039	172 512 706 560	2 103 813 504	8.53%	33.64%	221.75%
5	GMKN	82	7326.85	92 382 552 064	1 126 616 448	4.57%	18.02%	118.75%
6	SBERP	82	70.7719	81 315 209 216	991 648 896	4.02%	15.86%	104.53%
7	VTBR	82	0.0980053	74 831 814 656	912 583 104	3.70%	14.59%	96.19%
8	URKA	82	228.133	56 220 708 864	685 618 432	2.78%	10.96%	72.27%
9	PLZL	82	1719.42	50 429 218 816	614 990 464	2.49%	9.84%	64.82%
10	HYDR	82	1.4755	46 796 718 080	570 691 712	2.31%	9.13%	60.15%
11	CHMF	82	536.715	46 490 161 152	566 953 216	2.30%	9.07%	59.76%
12	SNGS	82	31.6813	41 888 669 696	510 837 440	2.07%	8.17%	53.85%
13	FEES	82	0.397789	33 496 489 984	408 493 792	1.66%	6.53%	43.06%
14	TRNFP	82	40316.7	25 687 650 304	313 264 032	1.27%	5.01%	33.02%
15	TATN	82	174.149	14 004 382 720	170 785 152	0.69%	2.73%	18.00%
16	PMTL	82	533.104	9 043 488 768	110 286 448	0.45%	1.76%	11.62%
17	MRKH	82	4.86062	8 550 205 440	104 270 800	0.42%	1.67%	10.99%
18	RASP	82	208.03	6 189 001 216	75 475 624	0.31%	1.21%	7.96%
19	MGNT	82	3860.77	5 344 737 280	65 179 724	0.26%	1.04%	6.87%
20	NLMK	82	125.256	4 922 596 352	60 031 664	0.24%	0.96%	6.33%
21	RTKM	82	165.263	4 181 755 392	50 997 016	0.21%	0.82%	5.38%
22	MAGN	82	31.3459	2 680 439 808	32 688 290	0.13%	0.52%	3.45%
23	NOTK	82	350.229	2 555 724 800	31 167 376	0.13%	0.50%	3.29%
24	IUES	82	0.0423545	2 358 957 312	28 767 772	0.12%	0.46%	3.03%
25	MTLR	82	878.833	1 310 168 064	15 977 659	0.06%	0.26%	1.68%
26	PIKK	82	128.198	538 308 352	6 564 736	0.03%	0.10%	0.69%

Интересно наблюдать, как по некоторым бумагам ликвидность со временем меняется. Какие-то теряют её уровень, какие-то пытаются вырваться по оборотам вперёд. Но до лидеров рейтинга Сбера и Газпрома им ещё пока очень далеко.