Články v klientské sekci

V předchozím tutoriálu jsme si ukázali jak načíst z deníku vedeného v Excelu záznamy o ukončených obchodech, a ty následně upravit pro účely další analýzy. Ve svých denících, ale evidujeme i otevřené pozice, kde náš záznam obsahuje pouze informace o vstupu, a prozatím čekáme na splnění výstupní podmínky. Dnešní video obsahuje popis, jak v daném případě postupovat.

Funkční strategie nemusí být složité, nejdůležitější je, abychom s nimi měli otevřené pozice v trzích. Pak mohou nastat i situace, kdy strategie vytvoří přes 250% ročně bez použití páky. Samozřejmě se tak neděje každý rok, ale od toho obchodujeme portfolia, abychom si zvyšovali šance, že některé z našich strategií se zadaří.

Dnes si ukážeme, jakým způsobem lze do Pandas dataframe načíst seznam skutečně provedených obchodů z našeho obchodního deníku vedeného v Excelu a následně vysvětlím, jak je nutné data upravit do formátu, který by umožnil provést portfolio analýzu. Jako zdroj dat použiju obchodní deník, který používám v rámci podpory swingového workshopu, ale není to podmínkou, uvedený princip lze aplikovat na jakýkoliv formát deníku.

V případě práce s limitními obchodními příkazy se občas může v praxi stát, že se cena rychle dotkne úrovně s limitním příkazem, nebo ji v akciích i lehce projde, ale broker nás nevyplní nebo vyplní jen částečně. Jak si ve strategiích ověřit, že i se započtením podobných "náhod" budou naše strategie vydělávat? V tutoriálu ukáži dvě technické taktiky, které používám.

v tutoriálu si vysvětlíme jak funguje Trailing stoploss, tedy stoploss, u kterého se hodnota automaticky posunuje, pokud se obchod vyvíjí v náš prospěch. Definujeme si jeho princip, a také si v Jupyter Notebooku ukážeme jak si můžeme hodnotu trailing stoplosu vypočítat pomocí Pythonu.

V dnešním tutoriálu si ukážeme, jak postupovat v případě, že kód v Amibrokeru nepracuje tak, jak bychom chtěli. První pomocník v takovém případě je funkce Plot, přes kterou je možné vizuálně kontrolovat obsah proměnných.

v dnešním tutoriálu si ukážeme práci s další zajímavou knihovnou Htmlcreator, kterou můžeme zapojit do přípravy denních reportů. Pomocí této knihovny si vytvoříme rozcestník, kde jednotlivé html soubory propojíme pomocí hypertextových odkazů.

V dnešním tutoriálu ukáži, jak využívám adaptivní příkazy v IB pro obchodování méně likvidních titulů. Zmíním, jak dlouhodobě vyhodnocuji různé způsoby exekucí. Druhá část tuturiálu je zaměřena na způsob, jak vyhodnocuji každý den více než 20 000 titulů, které používám pro některé strategie - využívám proto dynamických watchlistů.

Plánovač úloh ve většině případů používáme pro spouštění úloh spojených s obchodováním na denní bázi. Dnes si ukážeme, že úlohy je možné spouštět i v kratších intervalech a plánovač tak můžeme využít v rámci intradenního obchodování.

Fundamentální data mohou představovat zajímavý zdroj signálů pro systematické strategie. Jejich nákup ale není levný. Přitom pokud používáte např. Norgate Data máme množství fundamentálních dat k dispozici. Ovšem jen v "aktuálním časem", data se v průběhu doby mění. Určitě tak může být velmi dobrý nápad data průběžně ukládat a časem si vytvořit hodnotnou databázi. V tutoriálu ukáži, jak konkrétně to dělám já.