Pek
Forumer storico
Ciao P.A.T.
Dovrebbero essere già disponibili due future sui BTP (Long e Short Term)
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Sistemi a FUZZY LOGIC (2 lettori)
- Creatore Discussione Skarso
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Ciao P.A.T.
Dovrebbero essere già disponibili due future sui BTP (Long e Short Term)
f4f
翠鸟科
questo ovviamente è un gran vantaggio x chi ci crede, ma in pratica questi SW obbligano all’ utilizzo di “indicatori” e medie e ci si può fare ben poco di altro e con molta difficoltà . . .
ora non vorrei polemizzare ma medie e indicatori funzionano solo se si indovina il time span . . .
dico “indovina” perché imo non c’ è modo di stimarlo ex – ante ed evitare l’ overfitting . . .
certo
sugli indicatori, c'è un mondo aperto
e sulle medie, ed altro di statistica, un altro mondo ancora
cmq il mio post era per dire che, SE e dico se uno accetta il monto 'circoscritto' della AT, i soft dedicati sono il modo forse migliore
ma SE e dico se uno desidera fare anche 'cd più' o anche solo 'diverso' dalla AT, excel è assai meglio
con il limite di dover però creare tutto da capo ogni volta
diciamo che è come fare un castello usando il Lego o la creta
con la creta lavori di più, ma ci fai anche le torri tonde o coniche
e poi ci puoi fare anche dell'altro, ben altro ... vasi piatti boccali ecc ecc
più difficile e più versatile
Piedi a Terra
Forumer storico
La disponibilita' di idonei strumenti sul mercato non implica automaticamente la possibilita' di vendita degli stessi, stante le attuali restrizioni.
A prescindere, vi e' anche un'altra considerazione importante oltre a quella precedentemente accennata che riguardava l'elusione fiscale permessa dai titoli stato. ("Elusione fiscale" perche' il trading sui BTP dal 2012 non sara' assimilato al trading azionario, ma accomunato al trattamento fiscale riservato ai risparmi della casalinga di Voghera. E' una palese ingiustizia, ma non possiamo farci nulla)
il trading system fuzzy sui BTPi puo' anche non venire adottato se l'obiettivo non e' il trading. Ad esempio, chi avesse 500.000 Euro di capitale disponibile, potrebbe ricavare dallo Stato fino al 2026 una rendita mensile di Euro 3.500 mensili (tassati al 12,5%) oltre al recupero dell'inflazione.
Il tutto senza faticare, senza lavorare e senza stare attaccati al monitor tutti il giorni. Quindi, se usiamo 500.000 di capitale per una strategia market neutral sullo spread BtpI VS. Btp e malauguratamente sbagliassimo dei trade, non dovrebbero esserci soverchi problemi psicologici per il rischio di intaccare la rendita mensile di 3.500 Euro. In quel raro mese in cui non abbiamo azzeccato il trade o i trade, dovremmo accontentarci di 2.500 Euro. Questo accade perche' la scommessa di lungo termine sui BTPi vs. BTP ha un valore atteso (speranza matematica) molto positivo.
Non mi sembra che perdere occasionalmente 1.000 Euro su una rendita mensile di 3500 Euro un grosso sacrificio, in tempi come questi
Buona serata e buon weekend a tutti
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Skarso
Forumer attivo
ti confesso una cosa...
a me però viene un pò da sorridere quando leggo questa tua opinione che ripeti sempre, perchè un giorno, non sò quando, non sò dove, ma magari riesco a farti vedere cosa faccio io di solito con gli oscillatori (non medie e non indicatori) usati con un piccolo accorgimento e in modo discrezionale, nemmeno quantitativo
la cosa mi incuriosisce, anche perchè non ho mai visto qualcosa funzionare con "oscillatori" o almeno non a rischi e draw down contenuti . . .
facce vede . . .
Skarso
Forumer attivo
benvenuto anche da parte mia !
hai qualche idea di come organizzare queste variabili ( ma sono davvero esplicative ? ) in regole anche generiche o semplicemente linguistiche ? esiste uno storico ?
così si potrebbe provare a realizzare un sistema fuzzy . . .
non sono esperto di BTP e ignoro alcuni termini, quindi eventualmente porta pazienza se non capirò subito e farò domande magari stupide, sai come puoi vedere dalla foto a lato non mi sono evoluto molto . . .
Pek
Forumer storico
Esistono divieti sui future obbligazionari dell'Eurex?
Ok ma i future pagano il 20%
Giusto,però trascuri completamente l'evento traumatico:
cosa succede ad una posizione long/short con i future sospesi ad esempio in prossimità di un haircut?
Ricordo che i future obbligazionari Eurex prevedono la consegna fisica
Piedi a Terra
Forumer storico
benvenuto anche da parte mia !
hai qualche idea di come organizzare queste variabili ( ma sono davvero esplicative ? ) in regole anche generiche o semplicemente linguistiche ? esiste uno storico ?
così si potrebbe provare a realizzare un sistema fuzzy . . .
non sono esperto di BTP e ignoro alcuni termini, quindi eventualmente porta pazienza se non capirò subito e farò domande magari stupide, sai come puoi vedere dalla foto a lato non mi sono evoluto molto . . .
Disponibilita' storici
A) BEIR (diff. rendimento teorica tra BTPi in assenza di inflazione vs BPT)
Sto iniziando a collezionarli da un paio di settimane. Esistono degli storici su Bloomberg YOY (anno per anno mostrero' piu' avanti), ma sono inadatti per gli scopi del trading, perche' troppo approssimati.
Volendo fare le cose per bene, io intendo misurare il BEIR per ogni singolo spread BTpi vs. BTP, esattamente come il DB di Skipper (il fornitore che prepara le pagine del Sole 24 Ore e che abitudinariamente consulto)
No a funzioni Rend() di Excel, no a fogli presi dalla rete.
Questa variabile e' la piu' esplicativa tra tutte.
B) si. Poco esplicativa
C) si. Poco esplicativa
D) vale la risposta A, anche se emergono altre problematiche relative al modo di depurare il rischio paese (CDS) dal BEIR, sulle quali al momento mi riservo di rispondere per approfondire. Se qualcuno avesse letto i testi di Mercurio e Brigo potrebbe darci qualche approfondimento ulteriore.
Anche questa variabile e' ovviamente altamente esplicativa.
Sulla costruzione di regole prescrittive non ho ancora modelli utili. Utilizzo al momento la fuzzy logic per la costruzione di sole regole linguistiche (BTpi "Buono", "Nobbuono", etc.)
Il progetto e' in partenza per quando saranno tolte le restrizione sulle vendite allo scoperto, quindi c'e' tutto il tempo utile per collezionare degli storici.
Ciao e buon weekend
Skarso
Forumer attivo
x chi non avesse chiaro il concetto ecco alcuni esempi plausibili di regole linguistiche:
se la temperature è elevata, allora la velocità del ventilatore è grande
se la temperatura è elevata e l’ umidità è media allora la velocità è medio – alta
se l’ oggetto è pesante, scivoloso e non fragile allora serrare con forza grande ( braccio meccanico, robotica )
se il suolo è secco e la temperatura è alta allora la portata dell’ innaffiatore è grande
se lo slittamento della ruota è elevato e il terreno è bagnato allora la pressione della pinza del freno è media
Skarso
Forumer attivo
credo che con la fuzzy logic si possano risolvere molti problemi, forse si potrebbe tentare perfino una cosa un po’ ardita se si riuscisse a completare le seguenti regole linguistiche:
IF valore RSI = ”molto basso” THEN . . .
IF valore RSI = ”basso” THEN . . .
IF valore RSI = ”medio” THEN . . .
IF valore RSI = ”alto” THEN . . .
IF valore RSI = ”molto alto” THEN . . .
regole che potrebbero essere completate o dall’ esperienza oppure ricavandole direttamente dai dati ( data in rules out ) come negli esempi presentati . . .
io al momento non ho tempo x cimentarmi nell’ impresa anche se interessante, ma se qualcuno ha capito il procedimento potrebbe tentare e mostrarci i risultati . . .
IF valore RSI = ”molto basso” THEN . . .
IF valore RSI = ”basso” THEN . . .
IF valore RSI = ”medio” THEN . . .
IF valore RSI = ”alto” THEN . . .
IF valore RSI = ”molto alto” THEN . . .
regole che potrebbero essere completate o dall’ esperienza oppure ricavandole direttamente dai dati ( data in rules out ) come negli esempi presentati . . .
io al momento non ho tempo x cimentarmi nell’ impresa anche se interessante, ma se qualcuno ha capito il procedimento potrebbe tentare e mostrarci i risultati . . .
Skarso
Forumer attivo
data x scontata una qualche familiarità coi concetti di “insiemi fuzzy” e ”regole linguistiche”, vediamo di passare ad esaminare qualche caso pratico . . .
su Dropbox ho caricato il file PROVA-F-1 che ho aggiornato con gli ultimi dati ed a cui ho apportato alcuni miglioramenti
ricordiamo che Fiat dall’ inizio dell’ anno è un titolo diverso da prima e – imo - sbagliano coloro che presentano sistemi su Fiat che cominciano molto prima del 2011
sembra che i sistemi su Fiat funzionino con qualsiasi scelta del time span di una media mobile ma certo in tal modo ci si espone più a lungo alla volatilità ed ai draw down
il vantaggio di una operatività intraday è proprio quello della minore esposizione e di minori draw down, ma non per questo i risultati sono peggiori anzi sono superiori qualitativamente e quantitativamente . . .
come abbiamo già visto nel thread interrotto su FI, si procede calcolando il rendimento o se preferite il “ROC” tra il prezzo delle 16 e quello di apertura ottenendo la colonna di label ( etichetta, nome ) “yield1”
poi se ne calcola la media e la volatilità con il metodo dell’ exponential smoothing ( colonne “avgr1” e “vola1” ) e successivamente questo valore di “yield1” viene normalizzato ottenendo la colonna “input1” con la formula
input1 = ( yield1 – avgr1 )/vola1
questo valore normalizzato ora ha media nulla e varianza unitaria il che presenta alcuni vantaggi x i calcoli successivi ed inoltre tiene conto delle variazioni di volatilità del mercato
dopo di che si divide l’ intervallo di variazione di “input1” in 5 parti ( ma si può fare anche in 3, 7, 9 etc ) x ottenere 5 fuzzy sets che chiamiamo “basso”, “mbasso” ( abbreviazione di medio-basso ), “medio”, “malto” ( abbreviazione di medio-alto ), “alto”
il fuzzy set “basso” è di forma trapezoidale, il lato superiore va da – infinito a “low”( punto di ascissa - 4 ) mentre la base va da – infinito a “mlow” ( punto di ascissa – 0.5 )
il fuzzy set “mbasso” è di forma triangolare, il vertice è nel punto “mlow”( punto di ascissa - 0.5 ) mentre la base va da “low” ( punto di ascissa – 4 ) a “mlow” ( punto di ascissa – 0.5 )
il fuzzy set “medio” è di forma triangolare, il vertice è nel punto “mid”( punto di ascissa 0 ) mentre la base va da “mlow” ( punto di ascissa – 0.5 ) a “mhigh” ( punto di ascissa 0.5 )
il fuzzy set “malto” è di forma triangolare, il vertice è nel punto “mhigh”( punto di ascissa 0.5 ) mentre la base va da “mid” ( punto di ascissa 0 ) a “high” ( punto di ascissa 4 )
il fuzzy set “alto” è di forma trapezoidale, il lato superiore va da “high”( punto di ascissa 4 ) a + infinito mentre la base va da “mhigh” ( punto di ascissa 0.5 ) a + infinito
notare che:
i fuzzy sets “basso” e “mbasso” hanno quindi un overlap tra – 4 e – 0.5
i fuzzy sets “mbasso” e “medio” hanno quindi un overlap tra – 0.5 e 0
i fuzzy sets “medio” e “malto” hanno quindi un overlap tra 0 e 0.5
i fuzzy sets “malto” e “alto” hanno quindi un overlap tra 0.5 e 4
vedremo che questi overlap giocano un ruolo fondamentale
x calcolare il grado di appartenenza ai vari fuzzy sets si usa il metodo della distanza che abbiamo già visto in altro thread
insieme “basso” :
se input1 <= low à 1
se input1 >= mlow à 0
se input1 > low à 1 - ASS( input1 – low )/ASS( low – mlow )
insieme “mbasso” :
se input1 <= low o input1 >= mid à 0
se input1 < mlow à 1 – ass( input1 – mlow )/ass( mlow – low )
se input1 > mlow à 1 – ass( input1 – mlow )/ass( mlow – mid )
insieme “medio” :
se input1 <=mlow o input1 >= mhigh à 0
se input1 > mlow e input1 < mhigh à 1 – ass( input1 – mid )/ass( mlow – mhigh )
insieme “malto” :
se input1 <= mid o input1 >= high à 0
se input1 < mhigh à 1 – ass( input1 – mhigh )/ass( mhigh – mid )
se input1 > mhigh à 1 – ass( input1 – mhigh )/ass( mhigh – high )
insieme “alto” :
se input1 <= high à 1
se input1 >= mhigh à 0
se input1 > mhigh à 1 - ASS( input1 – high )/ASS( high – mhigh )
prendiamo ad es la riga 207 del file PROVA-F-1 e vediamo che “input1” in questo caso vale 0.95 un valore che si colloca tra “mhigh” e “high” cioè tra 0.5 e 4 quindi apparterrà ad entrambi i fuzzy sets “malto” e “alto” con diversi gradi verità
eseguendo i calcoli come sopra troviamo che in questo caso il valore “input1” sarà contemporaneamente "malto" con un“grado di verità = 0.87 e “alto” con un grado di verità = 0.13
segue
su Dropbox ho caricato il file PROVA-F-1 che ho aggiornato con gli ultimi dati ed a cui ho apportato alcuni miglioramenti
ricordiamo che Fiat dall’ inizio dell’ anno è un titolo diverso da prima e – imo - sbagliano coloro che presentano sistemi su Fiat che cominciano molto prima del 2011
sembra che i sistemi su Fiat funzionino con qualsiasi scelta del time span di una media mobile ma certo in tal modo ci si espone più a lungo alla volatilità ed ai draw down
il vantaggio di una operatività intraday è proprio quello della minore esposizione e di minori draw down, ma non per questo i risultati sono peggiori anzi sono superiori qualitativamente e quantitativamente . . .
come abbiamo già visto nel thread interrotto su FI, si procede calcolando il rendimento o se preferite il “ROC” tra il prezzo delle 16 e quello di apertura ottenendo la colonna di label ( etichetta, nome ) “yield1”
poi se ne calcola la media e la volatilità con il metodo dell’ exponential smoothing ( colonne “avgr1” e “vola1” ) e successivamente questo valore di “yield1” viene normalizzato ottenendo la colonna “input1” con la formula
input1 = ( yield1 – avgr1 )/vola1
questo valore normalizzato ora ha media nulla e varianza unitaria il che presenta alcuni vantaggi x i calcoli successivi ed inoltre tiene conto delle variazioni di volatilità del mercato
dopo di che si divide l’ intervallo di variazione di “input1” in 5 parti ( ma si può fare anche in 3, 7, 9 etc ) x ottenere 5 fuzzy sets che chiamiamo “basso”, “mbasso” ( abbreviazione di medio-basso ), “medio”, “malto” ( abbreviazione di medio-alto ), “alto”
il fuzzy set “basso” è di forma trapezoidale, il lato superiore va da – infinito a “low”( punto di ascissa - 4 ) mentre la base va da – infinito a “mlow” ( punto di ascissa – 0.5 )
il fuzzy set “mbasso” è di forma triangolare, il vertice è nel punto “mlow”( punto di ascissa - 0.5 ) mentre la base va da “low” ( punto di ascissa – 4 ) a “mlow” ( punto di ascissa – 0.5 )
il fuzzy set “medio” è di forma triangolare, il vertice è nel punto “mid”( punto di ascissa 0 ) mentre la base va da “mlow” ( punto di ascissa – 0.5 ) a “mhigh” ( punto di ascissa 0.5 )
il fuzzy set “malto” è di forma triangolare, il vertice è nel punto “mhigh”( punto di ascissa 0.5 ) mentre la base va da “mid” ( punto di ascissa 0 ) a “high” ( punto di ascissa 4 )
il fuzzy set “alto” è di forma trapezoidale, il lato superiore va da “high”( punto di ascissa 4 ) a + infinito mentre la base va da “mhigh” ( punto di ascissa 0.5 ) a + infinito
notare che:
i fuzzy sets “basso” e “mbasso” hanno quindi un overlap tra – 4 e – 0.5
i fuzzy sets “mbasso” e “medio” hanno quindi un overlap tra – 0.5 e 0
i fuzzy sets “medio” e “malto” hanno quindi un overlap tra 0 e 0.5
i fuzzy sets “malto” e “alto” hanno quindi un overlap tra 0.5 e 4
vedremo che questi overlap giocano un ruolo fondamentale
x calcolare il grado di appartenenza ai vari fuzzy sets si usa il metodo della distanza che abbiamo già visto in altro thread
insieme “basso” :
se input1 <= low à 1
se input1 >= mlow à 0
se input1 > low à 1 - ASS( input1 – low )/ASS( low – mlow )
insieme “mbasso” :
se input1 <= low o input1 >= mid à 0
se input1 < mlow à 1 – ass( input1 – mlow )/ass( mlow – low )
se input1 > mlow à 1 – ass( input1 – mlow )/ass( mlow – mid )
insieme “medio” :
se input1 <=mlow o input1 >= mhigh à 0
se input1 > mlow e input1 < mhigh à 1 – ass( input1 – mid )/ass( mlow – mhigh )
insieme “malto” :
se input1 <= mid o input1 >= high à 0
se input1 < mhigh à 1 – ass( input1 – mhigh )/ass( mhigh – mid )
se input1 > mhigh à 1 – ass( input1 – mhigh )/ass( mhigh – high )
insieme “alto” :
se input1 <= high à 1
se input1 >= mhigh à 0
se input1 > mhigh à 1 - ASS( input1 – high )/ASS( high – mhigh )
prendiamo ad es la riga 207 del file PROVA-F-1 e vediamo che “input1” in questo caso vale 0.95 un valore che si colloca tra “mhigh” e “high” cioè tra 0.5 e 4 quindi apparterrà ad entrambi i fuzzy sets “malto” e “alto” con diversi gradi verità
eseguendo i calcoli come sopra troviamo che in questo caso il valore “input1” sarà contemporaneamente "malto" con un“grado di verità = 0.87 e “alto” con un grado di verità = 0.13
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