Какие виды арбитража вы используете в своей торговле?
(многовариантный опрос)
(многовариантный опрос)
Anonymous Poll
8%
Межбиржевой арбитраж (разница цен на двух биржах).
10%
Внутрибиржевой арбитраж (разница между фьючерсами и спотом).
10%
Треугольный арбитраж (например, на валютных парах).
0%
Опционный арбитраж (пут/колл дисбалансы).
1%
Арбитраж фондовых индексов или ETF.
4%
Арбитраж с задержкой котировок (латентный арбитраж).
12%
Статистический арбитраж (корреляции и дисперсии).
2%
Арбитраж ставок (разница процентных ставок).
2%
Другие виды арбитража (в комментариях).
72%
Не торгую арбитраж.
👍1
Как вы оцениваете соотношение "ручной" торговли и роботизированной торговли на финансовых рынках?
Anonymous Poll
6%
90% и более ручная, 10% и менее роботы.
0%
80% ручная, 20% роботы.
4%
70% ручная, 30% роботы.
2%
60% ручная, 40% роботы.
5%
50% ручная, 50% роботы.
2%
40% ручная, 60% роботы.
9%
30% ручная, 70% роботы.
11%
20% ручная, 80% роботы.
37%
10% и менее ручная, 90% и более роботы.
23%
Затрудняюсь ответить.
Какая доходность портфеля ваших роботов за 2024 год?
Anonymous Poll
16%
Более 100%
11%
От 50% до 100%
12%
От 20% до 50%
13%
От 0% до 20%
9%
Около 0%
2%
Просадка от 0 до -10%
1%
Просадка от -10 до -20%
1%
Просадка от -20 до -50%
4%
Просадка более -50%
30%
Не торгую с помощью роботов
Когда вы впервые совершили свою первую сделку на бирже?
Anonymous Poll
12%
До 2005 года
21%
В период 2006–2012
16%
В период 2013–2016
22%
В период 2017–2019
12%
В период 2020–2021
6%
В 2022 году
3%
В 2023 году
4%
В 2024 году
1%
В 2025 году
4%
Еще не торговал(а) на бирже.
Какую долю в ваших доходах составляет алготрейдинг?
Anonymous Poll
16%
Единственный источник дохода.
4%
Основной источник дохода (более 70%).
4%
Значительная доля дохода (50–70%).
11%
Один из основных источников дохода (20–50%).
15%
Небольшая доля дохода (менее 20%).
11%
Доходы примерно равны расходам.
13%
Расходы превышают доходы.
25%
Не занимаюсь алготрейдингом.
Согласны ли вы с утверждением, что алготрейдинг минимизирует эмоциональную составляющую в трейдинге?
Anonymous Poll
40%
Полностью согласен, эмоции исключены
42%
Скорее согласен, но влияние эмоций минимально
7%
Скорее не согласен, всё равно есть психологическое давление
3%
Полностью не согласен, эмоции всё равно влияют на решения
3%
Не занимаюсь алготрейдингом, считаю, что минимизирует эмоции
5%
Не занимаюсь алготрейдингом, считаю, что эмоции остаются
Нестационарность рынка
В классической статистике часто предполагают, что свойства данных остаются неизменными со временем — это называется стационарностью. Если среднее, дисперсия и корреляции стабильны, можно строить прогнозы на основе прошлого. Многие интуитивно ожидают, что рынок тоже подчиняется этим принципам.
Однако рынок устроен иначе. Его параметры постоянно меняются:
— Средний уровень доходности зависит от фазы рынка.
— Волатильность непостоянна.
— Корреляции между активами не фиксированы.
Эта нестабильность противоречит повседневному опыту. Например, если человек изучает физику, он ожидает, что законы не изменятся завтра. В отличие от этого, на рынке закономерности могут работать месяцами, а затем исчезнуть.
При этом в некоторых ситуациях стационарность действительно есть. Например, высокочастотный трейдинг использует устойчивые микроструктурные эффекты на коротких временных интервалах, а в арбитраже определённые зависимости могут сохраняться достаточно долго.
#заметки
В классической статистике часто предполагают, что свойства данных остаются неизменными со временем — это называется стационарностью. Если среднее, дисперсия и корреляции стабильны, можно строить прогнозы на основе прошлого. Многие интуитивно ожидают, что рынок тоже подчиняется этим принципам.
Однако рынок устроен иначе. Его параметры постоянно меняются:
— Средний уровень доходности зависит от фазы рынка.
— Волатильность непостоянна.
— Корреляции между активами не фиксированы.
Эта нестабильность противоречит повседневному опыту. Например, если человек изучает физику, он ожидает, что законы не изменятся завтра. В отличие от этого, на рынке закономерности могут работать месяцами, а затем исчезнуть.
При этом в некоторых ситуациях стационарность действительно есть. Например, высокочастотный трейдинг использует устойчивые микроструктурные эффекты на коротких временных интервалах, а в арбитраже определённые зависимости могут сохраняться достаточно долго.
#заметки
👍6
Почему простые стратегии часто работают лучше сложных?
В трейдинге простые стратегии нередко оказываются эффективнее сложных благодаря своей универсальности и способности отражать базовые рыночные механизмы. Это подтверждается принципом Occam's Razor (бритва Оккама), который гласит: среди конкурирующих гипотез следует выбирать ту, которая объясняет факты наиболее просто.
В трейдинге это означает, что стратегии с минимальным количеством параметров и правил легче тестировать, понимать и применять. Они меньше зависят от случайных колебаний рынка и реже подвержены ошибкам.
Простые методы, такие как пересечение скользящих средних или торговля на пробое уровней, работают именно потому, что отражают базовые механики рынка — тенденции и уровни поддержки/сопротивления. Адаптация важна, но избыточная сложность часто ведёт к ухудшению результатов.
Сложные стратегии сталкиваются с проблемой переоптимизации, когда они подгоняются под прошлые данные, вместо того чтобы находить устойчивые рыночные закономерности. Чем больше правил и фильтров добавляется, тем выше риск, что стратегия теряет обобщающую способность и становится бесполезной в реальной торговле.
Простота — это не только удобство, но и залог устойчивости. Использование Occam's Razor помогает избежать излишней сложности и сосредоточиться на поиске надежных и универсальных закономерностей, которые действительно работают на рынке.
#заметки
В трейдинге простые стратегии нередко оказываются эффективнее сложных благодаря своей универсальности и способности отражать базовые рыночные механизмы. Это подтверждается принципом Occam's Razor (бритва Оккама), который гласит: среди конкурирующих гипотез следует выбирать ту, которая объясняет факты наиболее просто.
В трейдинге это означает, что стратегии с минимальным количеством параметров и правил легче тестировать, понимать и применять. Они меньше зависят от случайных колебаний рынка и реже подвержены ошибкам.
Простые методы, такие как пересечение скользящих средних или торговля на пробое уровней, работают именно потому, что отражают базовые механики рынка — тенденции и уровни поддержки/сопротивления. Адаптация важна, но избыточная сложность часто ведёт к ухудшению результатов.
Сложные стратегии сталкиваются с проблемой переоптимизации, когда они подгоняются под прошлые данные, вместо того чтобы находить устойчивые рыночные закономерности. Чем больше правил и фильтров добавляется, тем выше риск, что стратегия теряет обобщающую способность и становится бесполезной в реальной торговле.
Простота — это не только удобство, но и залог устойчивости. Использование Occam's Razor помогает избежать излишней сложности и сосредоточиться на поиске надежных и универсальных закономерностей, которые действительно работают на рынке.
#заметки
👍8❤2🔥2💯2
Что вам ближе в алготрейдинге?
Anonymous Poll
62%
Разработка стратегий – генерация идей, анализ рынка, тестирование.
30%
Программирование алгоритмов – написание кода, автоматизация торговли.
8%
Не занимаюсь алготрейдингом.
Среди ваших торговых ботов есть сеточные стратегии с усреднением?
Anonymous Poll
10%
Использую сеточных ботов более 5 лет.
4%
Использую сеточных ботов более 3 лет.
7%
Использую сеточных ботов более 1 года.
7%
Использую сеточных ботов менее 1 года.
7%
Раньше использовал сеточных ботов, но сейчас нет.
12%
Еще не использовал сеточных ботов, но рассматриваю эту возможность.
9%
Не планирую использовать сеточные стратегии с усреднением.
27%
Не использую сеточных торговых ботов.
18%
У меня нет торговых ботов.
Сервисы ведения торговой статистики:
tradersdiaries.com - поддержка binance, bybit, okx, bitget, mexc, bingx, moex
tradermake.money - поддержка binance, bybit, okx, bitget, gateio
pnlhub.com - поддержка binance, bybit, okx, huobi, kucoin, bitmex
tradelink.pro - поддержка binance, bybit*
#ссылки
tradersdiaries.com - поддержка binance, bybit, okx, bitget, mexc, bingx, moex
tradermake.money - поддержка binance, bybit, okx, bitget, gateio
pnlhub.com - поддержка binance, bybit, okx, huobi, kucoin, bitmex
tradelink.pro - поддержка binance, bybit*
#ссылки
👍2
Ансамблирование стратегий
Универсальной стратегии, работающей при любых условиях, не существует. Трендовые системы убыточны в боковике, контртрендовые — при сильных движениях, арбитражные перестают работать при изменении ликвидности. Ансамблирование стратегий позволяет компенсировать слабые стороны одних подходов за счет других, снижая риски и повышая стабильность.
Диверсификация по типам стратегий объединяет трендовые, контртрендовые, сбор волатильности и арбитражные модели. Это уменьшает зависимость от одной рыночной фазы и повышает адаптивность.
Разнообразие временных рамок помогает сгладить недостатки отдельных стратегий. Минутные системы фиксируют краткосрочные движения, но чувствительны к шуму. Среднесрочные меньше подвержены случайным колебаниям, а долгосрочные удерживают позиции, игнорируя краткосрочную волатильность.
Использование стратегий на разных рынках — криптовалюты, форекс, акции, сырье — снижает зависимость от конкретного актива и распределяет риски.
Алгоритмические методы включают динамическое управление капиталом, которое перераспределяет средства в пользу наиболее эффективных стратегий. Голосование стратегий предполагает совершение сделки только при подтвержденном сигнале нескольких моделей.
Дополнительным преимуществом ансамблирования является возможность более строгой фильтрации рыночного шума. Разные стратегии могут работать в определённых рыночных фазах, что позволяет применять дополнительные фильтры для активации только в подходящих условиях. Кроме того, при низкой корреляции стратегии сами могут выступать в роли фазовых фильтров, помогая избежать ложных сигналов и улучшая точность входов.
Ансамблирование уменьшает просадки, делает торговлю устойчивее и повышает вероятность нахождения рабочих закономерностей. Однако оно усложняет тестирование, требует дополнительных вычислительных ресурсов и постоянного контроля корреляции стратегий. Важно адаптивно управлять капиталом и регулярно пересматривать состав портфеля.
#заметки
Универсальной стратегии, работающей при любых условиях, не существует. Трендовые системы убыточны в боковике, контртрендовые — при сильных движениях, арбитражные перестают работать при изменении ликвидности. Ансамблирование стратегий позволяет компенсировать слабые стороны одних подходов за счет других, снижая риски и повышая стабильность.
Диверсификация по типам стратегий объединяет трендовые, контртрендовые, сбор волатильности и арбитражные модели. Это уменьшает зависимость от одной рыночной фазы и повышает адаптивность.
Разнообразие временных рамок помогает сгладить недостатки отдельных стратегий. Минутные системы фиксируют краткосрочные движения, но чувствительны к шуму. Среднесрочные меньше подвержены случайным колебаниям, а долгосрочные удерживают позиции, игнорируя краткосрочную волатильность.
Использование стратегий на разных рынках — криптовалюты, форекс, акции, сырье — снижает зависимость от конкретного актива и распределяет риски.
Алгоритмические методы включают динамическое управление капиталом, которое перераспределяет средства в пользу наиболее эффективных стратегий. Голосование стратегий предполагает совершение сделки только при подтвержденном сигнале нескольких моделей.
Дополнительным преимуществом ансамблирования является возможность более строгой фильтрации рыночного шума. Разные стратегии могут работать в определённых рыночных фазах, что позволяет применять дополнительные фильтры для активации только в подходящих условиях. Кроме того, при низкой корреляции стратегии сами могут выступать в роли фазовых фильтров, помогая избежать ложных сигналов и улучшая точность входов.
Ансамблирование уменьшает просадки, делает торговлю устойчивее и повышает вероятность нахождения рабочих закономерностей. Однако оно усложняет тестирование, требует дополнительных вычислительных ресурсов и постоянного контроля корреляции стратегий. Важно адаптивно управлять капиталом и регулярно пересматривать состав портфеля.
#заметки
🔥4👍3
Толстые хвосты в трейдинге: почему редкие события важнее, чем кажется
Финансовые рынки — это не мир нормального распределения (normal distribution), где всё предсказуемо и упорядоченно. Здесь правят "толстые хвосты" (fat tails) — статистическое явление, характерное для распределений с тяжелыми хвостами (fat-tailed distributions), таких как распределение Стьюдента (Student's t-distribution) или обобщенные гиперболические распределения. В таких распределениях экстремальные события (резкие скачки или обвалы) происходят гораздо чаще, чем предполагает классическая теория.
Эти события, хотя и редкие, оказывают огромное влияние на рынки и могут полностью изменить расклад сил. Толстые хвосты напоминают нам, что рынок — это не только плавные тренды и предсказуемые колебания, но и внезапные, разрушительные движения, которые могут перевернуть всё в одночасье.
Примеры таких событий включают крах FTX в 2022 году, когда инвесторы потеряли миллиарды долларов за считанные дни, не предусмотрев риск банкротства криптобиржи. Другой яркий пример — пандемия COVID-19 в 2020 году, вызвавшая обвал рынков на 30% за месяц. Те, кто не использовал stop-loss, понесли огромные убытки, в то время как более осторожные участники рынка смогли сохранить капитал. Эти события показывают, что толстые хвосты — не просто теоретическое понятие, а реальная угроза, которая может уничтожить даже самые продуманные стратегии.
Почему это важно?
Толстые хвосты ломают привычные представления о риске и доходности. Стратегии, которые годами показывают стабильную прибыль, могут быть уничтожены за несколько дней из-за одного редкого события. Классические модели, такие как Black-Scholes, игнорируют толстые хвосты, что делает их опасными в реальной торговле.
Основное противоречие заключается в том, что трейдеры часто недооценивают вероятность экстремальных событий. Мы склонны верить в "стабильность" рынка, но реальность такова: редкие события не только возможны, но и неизбежны. Это создает проблемы для риск-менеджмента. Например, диверсификация, которая считается защитой от рисков, может не сработать, так как во время кризисов корреляция между активами резко возрастает.
Как защититься от таких событий?
Жесткие лимиты на убытки, такие как stop-loss, помогают ограничить потери даже в случае экстремальных движений. Хеджирование с использованием опционов или коротких позиций также может защитить от резких скачков. Стресс-тестирование стратегий на сценариях, подобных COVID-19 или краху FTX, позволяет оценить их устойчивость. Держать часть капитала в ликвидных активах на случай кризиса — ещё один способ защиты. Диверсификация, но не только по активам, а и по стратегиям, помогает снизить зависимость от одного подхода.
Толстые хвосты — это не просто статистическая особенность, а напоминание о том, что рынок непредсказуем. Учет этого явления помогает не только сохранить капитал, но и использовать редкие события в свою пользу. Главное — быть готовым к тому, что "черные лебеди" прилетают чаще, чем мы думаем.
#заметки
Финансовые рынки — это не мир нормального распределения (normal distribution), где всё предсказуемо и упорядоченно. Здесь правят "толстые хвосты" (fat tails) — статистическое явление, характерное для распределений с тяжелыми хвостами (fat-tailed distributions), таких как распределение Стьюдента (Student's t-distribution) или обобщенные гиперболические распределения. В таких распределениях экстремальные события (резкие скачки или обвалы) происходят гораздо чаще, чем предполагает классическая теория.
Эти события, хотя и редкие, оказывают огромное влияние на рынки и могут полностью изменить расклад сил. Толстые хвосты напоминают нам, что рынок — это не только плавные тренды и предсказуемые колебания, но и внезапные, разрушительные движения, которые могут перевернуть всё в одночасье.
Примеры таких событий включают крах FTX в 2022 году, когда инвесторы потеряли миллиарды долларов за считанные дни, не предусмотрев риск банкротства криптобиржи. Другой яркий пример — пандемия COVID-19 в 2020 году, вызвавшая обвал рынков на 30% за месяц. Те, кто не использовал stop-loss, понесли огромные убытки, в то время как более осторожные участники рынка смогли сохранить капитал. Эти события показывают, что толстые хвосты — не просто теоретическое понятие, а реальная угроза, которая может уничтожить даже самые продуманные стратегии.
Почему это важно?
Толстые хвосты ломают привычные представления о риске и доходности. Стратегии, которые годами показывают стабильную прибыль, могут быть уничтожены за несколько дней из-за одного редкого события. Классические модели, такие как Black-Scholes, игнорируют толстые хвосты, что делает их опасными в реальной торговле.
Основное противоречие заключается в том, что трейдеры часто недооценивают вероятность экстремальных событий. Мы склонны верить в "стабильность" рынка, но реальность такова: редкие события не только возможны, но и неизбежны. Это создает проблемы для риск-менеджмента. Например, диверсификация, которая считается защитой от рисков, может не сработать, так как во время кризисов корреляция между активами резко возрастает.
Как защититься от таких событий?
Жесткие лимиты на убытки, такие как stop-loss, помогают ограничить потери даже в случае экстремальных движений. Хеджирование с использованием опционов или коротких позиций также может защитить от резких скачков. Стресс-тестирование стратегий на сценариях, подобных COVID-19 или краху FTX, позволяет оценить их устойчивость. Держать часть капитала в ликвидных активах на случай кризиса — ещё один способ защиты. Диверсификация, но не только по активам, а и по стратегиям, помогает снизить зависимость от одного подхода.
Толстые хвосты — это не просто статистическая особенность, а напоминание о том, что рынок непредсказуем. Учет этого явления помогает не только сохранить капитал, но и использовать редкие события в свою пользу. Главное — быть готовым к тому, что "черные лебеди" прилетают чаще, чем мы думаем.
#заметки
👍6
Какие варианты управления позицией используются в ваших роботах?
(многовариантный опрос)
(многовариантный опрос)
Anonymous Poll
26%
Фиксированный тейк/стоп (%, сумма)
31%
Динамический тейк/стоп (ATR, STDEV…)
30%
Трейлинг тейк/стоп
12%
Реверсная смена позиции
14%
Пирамидинг/донабор
22%
Мартингейл/усреднение/сетка ордеров
17%
Несколько тейков/стопов
24%
Закрытие по времени или событию
6%
Свой вариант (в комментариях)
12%
Не использую торговых ботов
Ранее в чате мы обсуждали стратегии статистического арбитража, и у меня появилось желание проверить, насколько такой подход может быть рабочим. Я провёл анализ в несколько этапов, и с результатами исследования можно ознакомиться по ссылке ниже.
Основная цель этой публикации — обсудить возможные улучшения подхода. Возможно, у вас есть идеи, как его можно доработать, или вы захотите провести похожее исследование. Буду рад обсудить!
https://telegra.ph/Statarbitrazh-s-indeksom-03-03
#заметки
Основная цель этой публикации — обсудить возможные улучшения подхода. Возможно, у вас есть идеи, как его можно доработать, или вы захотите провести похожее исследование. Буду рад обсудить!
https://telegra.ph/Statarbitrazh-s-indeksom-03-03
#заметки
👍5