В ближайших планах создание R-пакета UXtrading.
Он будет здесь

автокорреляция индекса УБ

Временной диапазон данных от 2009-04-23 до 2012-07-17

Вернее ее полное отсутствие.

a.ts<-ts(UXI_Close)
library(PerformanceAnalytics)
UXdailyReturn<-Return.calculate(a.ts)
UXdailyReturn<-UXdailyReturn[-1]
pacf(UXdailyReturn)

В результате:

Partial autocorrelations of series ‘UXdailyReturn’, by lag

     1      2      3      4      5      6      7      8      9     10     11 
 0.106  0.094  0.010 -0.003  0.004 -0.007 -0.018  0.035  0.098  0.081 -0.009 

    12     13     14     15     16     17     18     19     20     21     22 
-0.022 -0.041  0.025  0.050 -0.006 -0.025  0.025 -0.044 -0.005 -0.020  0.037 

    23     24     25     26     27     28     29 
-0.053  0.021 -0.031  0.052  0.086  0.014 -0.058 

Парный трейдинг: исследование корреляции УБ

Глядя на нормированные графики UX stocks, "парный трейдинг" - первое, что приходит на ум:

Временной диапазон данных от 2009-04-29 до 2012-07-05
для активов: MSICH ALMK CEEN AVDK AZST USCB ENMZ UNAF BAVL UTLM

исследование SBER (micex)

Попытка стат.методами формализовать торговую идею на примере акций SBER'a.

Итак, идея в следующем:
Анализируем отношение Close/Open периода (в нашем случае часа).
Пытаемся понять - после "сильного движения" на таком коротком периоде (например +/- 1% за час) мы продолжим движение или "нажравшиеся" спекули будут крыть свои позиции.



InSample период - 01.01.2008...31.12.2009, таймфрейм - часовой.

library(rusquant)
getSymbols("SBER", from="2008-01-01", to="2009-12-31", src="Finam", per="hour")

За выбранный период падали охотней и больше  чем росли

Min.    1st Qu.     Median       Mean    3rd Qu.       Max. 
-0.2447000 -0.0056270 -0.0001724 -0.0001931  0.0051490  0.1296000 

жизненный цикл стратегии , часть 2

В продолжение поста.
Обсуждение в комментариях надоумило сделать такой скрипт (для R)