Introduction to algorithmic trading

Evgeniy Zhurin

Scheme to connect

QUIK

1) trans2quik.dll2) lua3) stocksharp

Data

1) dump from quik2) finam (candlestick chart)

The general concepts

1) order book2) bid(sell)3) ask(buy)4) fee5) spread6) volatility7) volumes8) limit order9) market order

Backtesting trading strategies

1) Optimization2) Assessment quality

Attention: costs are very important!!!

Strategy quality metrics

1) Profit2) Drawdown3) Sharpe ratio (Sortino, Treynor ratio)4) Beta

Sharpe ratio

- доходность портфеля (актива)

-доходность от альтернативного вложения (как правило, берётся безрисковая процентная ставка)

Drawdown

Beta

оцениваемая величина, для которой вычисляется коэффициент Бета: доходность оцениваемого актива или портфеля

эталонная величина, с которой происходит сравнение: доходность портфеля ценных бумаг или рынка

Types strategies

Price prediction

Don’t predict price, because it’s non stationarity time series.You can exactly know the future, but still keep losing money.

Preprocessing data

1) Predict difference2) Signal filtering3) Do stationarity

Algorithms

1) Autoregressive (AR, ARMA, ARIMA)2) Nonlinear autoregressive neural network

with external input (NARX)3) SSA4) etc

Testing

Train

Time

Test Strategy optimization

Backtest

Algorithm quality metrics

1) R22) R2 adjusted3) Akaike information criterion

Reading list1) “The Encyclopedia of Trading Strategies” by

Jeffrey Owen Katz Ph.D., Donna L. McCormick

2) http://moex.com/a13013) “Методы и алгоритмы финансовой

математики” , Люу Ю-Д