Инструменты для алготрейдинга на Python. Расчет дневного изменения цены

[Kate]

Сегодня я хочу начать свой цикл статей по алготрейдингу.

Первым делом расскажу о самом простом индикаторе ожидаемой доходности ценной бумаги - дневное изменение цены.

Дневное изменение цены - это отношение цены закрытия текущего дня к цене закрытия предыдущего дня. Говоря простым языком, это процент, на который выросла или упала ценная бумага за 1 день.

Сам по себе этот индикатор не сильно полезен - он просто показывает дневное изменение цены. Но, вот, если мы накопим статистику за какой-либо период (например, за месяц), мы можем рассчитать медиану и, тем самым, попытаться предсказать ожидаемую прибыль за 1 день.

Перейдем к практике:

Для проведения расчетов нам понадобится:

1. Данные об изменениях цен (вполне сойдет API Мосбиржи)
2. Знание Python и его библиотек Pandas и Matplotlib
3. Трейдерская чуйка (уверен, если вы читаете эту статью, то она у вас есть)

Весь код я приведу в ноутбуке на google colab

Далее я буду рассказывать о дневном изменении стоимости ценных бумаг за период с 1 января 2021г. по 25 мая 2021г.

Для примера, возьмем акции компании Лукойл (тикер LKOH). Для них распределение дневного изменения цены выглядит следующим образом:

Для акций Лукойла за период с 1 января 2021 года по 25 мая 2021 года мы имеем медиану, равную 0,26%. Это означает, что если завтра не предвидится никаких хороших или плохих новостей, то мы можем ожидать рост стоимости акций на 0,26%

Для понимания разброса значений мы должны рассчитать нижнюю и верхнюю квантили.

ticker	median	q005	q05	q25	q75	q95	q995
LKOH	0.0026	-0.036	-0.026	-0.01	0.011	0.032	0.035

Рассчитав квантили q25 и q75 мы видим, что 50% всех значений дневного изменения цены лежат в диапазоне [-1%; 1,1%]. Т.е., согласно статистике, в 5 из 10 торговых сессиях, цена акции Лукойла упадет не более чем на -1% или вырастет не более чем на 1,1%.

Рассчитав квантили q005 и q995 мы видим, что 99% всех значений дневного изменения цены лежат в диапазоне [-3,6%; 3,5%]. Т.е., согласно статистике, почти во всех торговых сессиях, цена акции Лукойла упадет не более чем на -3,6% или вырастет не более чем на 3,5%.

Рассчитав квантили q05 и q95 мы видим, что 90% всех значений дневного изменения цены лежат в диапазоне [-2,6%; 3,2%]. Т.е., согласно статистике, в 9 из 10 торговых сессиях, цена акции Лукойла упадет не более чем на -2,6% или вырастет не более чем на 3,2%.

Визуализация этого распределения будет выглядеть следующим образом:

Следующим этапом является разделение данных на месячные периоды. В таком случае, основные квантили будут иметь следующие значения:

month	ticker	median	q005	q05	q25	q75	q95	q995
2021-01-01	LKOH	0.0032	-0.022	-0.029	-0.007	0.011	0.033	0.032
2021-02-01	LKOH	0.0041	-0.027	-0.028	-0.010	0.014	0.027	0.027
2021-03-01	LKOH	0.0029	-0.028	-0.027	-0.006	0.014	0.034	0.035
2021-04-01	LKOH	-0.0005	-0.019	-0.019	-0.011	0.005	0.015	0.015
2021-05-01	LKOH	0.0023	-0.022	-0.024	-0.013	0.016	0.027	0.022

Видим, что в апреле 2021г. медиана стала отрицательной, что намекает нам об открытии коротких позиций в этом месяце. Визуализировав эти цифры мы получим следующую картинку:

Источник статьи: https://habr.com/ru/post/559654/