роботы

ТОП 10 — Самых успешных трейдеров 2018 — 2019 года. Рейтинг Уолл-стрит

Заработать в непростой для инвесторов год в основном смогли те трейдеры, который при принятии решений полагались на математические модели Уолл-стрит захватывают компьютерные гики. В сложный для инвесторов год, когда обычные менеджеры хедж-фондов теряли деньги, элитные трейдеры, которые торгуют с опорой на математические модели (такой трейдинг называют квантитативным), выделялись на общем фоне. Более половины самых успешных трейдеров и менеджеров хедж-фондов в 2018 году принимали решения, используя компьютерные алгоритмы.

Почему трейдеры больше не могут зарабатывать без роботов

Такой подход к торговле будет только набирать популярность в будущем и в конечном счете практически полностью вытеснит человеческий фактор с рынка В последние годы все больше и больше фондов и инвестиционных банков сокращают трейдеров и портфельных управляющих, заменяя их математиками, квантами и машинами. Знаменитый финансист Пол Тюдор Джонс после сокращения 15% персонала своего фонда сказал оставшимся сотрудникам: No man is better than a machine, and no machine is better than a man with a machine («Ни один человек не лучше машины, и ни одна машина не лучше человека с машиной»). Есть все основания полагать, что такой подход к торговле будет только набирать популярность в будущем и в конечном счете практически полностью вытеснит человеческий фактор с рынка. Чтобы убедиться в этом, достаточно внимательнее посмотреть на то, чем стали современные финансовые рынки.

Управляемые компьютером хедж-фонды вышли в лидеры

Искусственный интеллект вновь демонстрирует свое могущество: хедж-фонды, которые используют алгоритмы, выходят в лидеры рейтингов эффективности, что, тем не менее, делает математиков и программистов главными компонентами успешного инвестирования. В топ авторитетного ежегодного рейтинга лучших управляющих менеджеров хедж-фондов, составленного LCH investments (инвестирует в другие хедж-фонды и входит в Edmund de Rothschild Group), вошли DE Shaw, Citadel и Two Sigma. Все три компании используют так называемые «систематические стратегии» — общепринятый термин для обозначения стратегий принятия решений с минимальным участием человеческого фактора. Ненулевая предсказуемость рыночных колебаний выявляется количественно путем статистической обработки больших объемов наблюдений за совместным поведением рыночных инструментов.

Предварительные результаты

Подведу предварительные результаты работы базовой версии робота для S&P-mini и по евро.
По S&P получилась более высокочастотная машины, расчитанная больше на крупный лотаж, так как используется короткий тейк в 3пп. По евро прибыль закрывается в три этапа — 15-30-50тиков при стопе в 10пп. И сделки намного реже.
Ниже графики работы за год с 05.01.09:
S&P500:
 
Изображение - savepic.org — сервис хранения изображений
_______________

Изображение - savepic.org — сервис хранения изображений

Евро:

Изображение - savepic.org — сервис хранения изображений
_______________

Изображение - savepic.org — сервис хранения изображений

На тесте использовалось 40 лот по S&P и 6 лот на евро. Супер прибыльности нет, но фильтрация более менее надежна, и на долгосрочном интервале роботы показывают себя не плохо.

Немного по роботам…

Начал я писать робота по той системе что на скринах ниже… результат есть — позиции открывает и закрывает там где надо, но есть и минус — открывает кучу не нужных сделок… ещё не успел написать систему фильтрации ложных входов, что по сути самое сложное)))

С роботеком по более простой (трендой системе), с тейком в 4 пипса и стопом в 6( не удивляйтесь — так надо), ситуация попроще:

Изображение - savepic.org — сервис хранения изображений

График с 05.01.00 — по 09.02.2010:

Изображение - savepic.org — сервис хранения изображений

Цифры указаны в расчет на 10 лот, ~2500$ с лота, что при нормальном распределении риска — тобишь с депозитом в 10к, это 25% годовых.
Основной упор думаю сделать на сложного робота…но с ним ещё работать надо…)

Пролистать наверх