Глава пятая, в которой Гном начинает раскрывать Вике секреты робота Седого
 
…
 
— Звонил Седой. Сказал, что раз за неделю робот на ресторан не заработал, то идти в него незачем.
 
Вика, казалось, расстроилась. Выходить по воскресениям в люди начинало входить в привычку и было видно, она готовилась к воскресению.
 
— Ну давай их сегодня к нам пригласим? Я ужин приготовлю. Алиса ведь приехала?
 
— Приехала и уехала. На самом деле Седой с ней удрал в Израиль до вторника. Поэтому и прикрылся результатом робота как поводом отменить встречу.
 
— Ммм… жаль.
 
— Ну ты не куксись. Сегодня все равно пойдем перекусим. Вдвоем. Покажу немного внутренностей лехиного киборга. — подмигнул ей я.


( Читать дальше )

Disclaimer: История художественная, все имена вымышленные, все совпадения случайны.

Начало: http://smart-lab.ru/blog/121457.php



 .....
17 июля на весь этаж раздался крик:

— Гном! Поди сюда живо!
Это орал седой. Мы сидели в отдельной комнатке рядом с оупенспейсом, и чтобы до нас докричаться ему пришлось орать сильно.

— Гноооом!!!
Меня никогда не называли погонялом при всех, и я, пунцовый как медвежья свечка, побежал в кабинет к седому. Он сидел развалившись в кресле довольный и хитрый.

  — Гномище бл! Иди сюда, садись.
Он выдержал паузу.

— Короче, руководство высоко оценило твои жидкие мозги и стальные яйца и решило премировать тебя поездкой в Гагры. (он програссировал «г» на хохлятский манер, имитируя Лелика из бриллиантовой руки)
Седой заржал. Его простой армейский юмор давно меня не раздражал, но сейчас мне хотелось понять, что черт возьми он хочет, позвав меня гномом на весь этаж. Больших усилий воли стоило сидеть на месте с тем же выражением лица, ожидая пока фонтан юмора иссякнет и перейдем к делу.


( Читать дальше )

Недавно со знакомыми трейдерами обсуждали реальные торговые системы, основанные на техническом анализе графиков. После этой беседы попытался записать услышанное на память. Может еще кому-нибудь пригодится в работе, или для общего развития. Всего получилось пять систем.
 
Первая система очень проста и работает на любом таймфрейме. Она служит для определения завершения коррекции и находит точку входа в рынок в направлении главного тренда. Правила. Смотрим как обновляются минимумы во время коррекции. (под минимумом можно понимать фрактал- самую глубокую свечу у которой две предыдущие и две последующие свечи менее глубоки). Как только формируется очередной такой минимум выше предыдущего- покупаем. Стоп в районе последнего минимума. А далее тупо сидим в продолжении главного тренда. Или еще раз перезайдем, если выбьет по стопу. Или поймем что коррекция сама стала главным трендом (опустилась более чем на 61,8%)

( Читать дальше )

Попробуем сделать простейшую стратегию для долгосрочного инвестирования. В качестве рабочего будем использовать дневной таймфрейм. Вся суть стратегии будет заключаться в простейшей идеи, что падение рынка обычно связанно с более высокой волатильностью, чем в среднем. Соответсвенно, мы будем покупать, когда волатильность ниже среднего, и выходить из лонга когда она повышается. В качестве меры волатильности будем использовать размах бара High — Low. Остается вопрос лишь в том как измерить долгосрочное среднее волатильности. Можно использовать — среднее, то есть скользящую среднюю взятую за определенный период. Но так как мы имеем дело с распределением с тяжелыми хвостами, среднее будет плохой оценкой центра распределения. Поэтому будем использовать робастную оценку центра распределения — в нашем случаи это будет медиана, или более точно, скользящая медиана взятая с большим окном. Наши рассуждения достаточно напрямую транслируются в код на WealthLab:
 

using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Drawing;
using WealthLab;
using WealthLab.Indicators;

namespace WealthLab.Strategies
{
	public class MyStrategy : WealthScript
	{
		private StrategyParameter smaPeriod;
		public MyStrategy()
		{
			smaPeriod = CreateParameter("Range Sma Period", 1, 1, 50, 1);      
			
		}
		
		protected override void Execute()
		{
			DataSeries range = High - Low;
			DataSeries rangeSma = new WealthLab.Indicators.SMA(range, smaPeriod.ValueInt, "sma");
			DataSeries signal = rangeSma -  new WealthLab.Indicators.Median(range, 200, "median");
			
			for(int bar = 0; bar < Bars.Count; bar++)
			{				
				if (IsLastPositionActive)
				{
					//code your exit rules here
					if (signal[bar] > 0)
						SellAtMarket(bar + 1, LastPosition, "sell");
				}
				else
				{
					//code your entry rules here
					if (signal[bar] < 0)
						BuyAtMarket(bar + 1, "buy");
				}
			}
		}
	}
}

( Читать дальше )

Сидят выпивают два трейдера.
1 трейдер: А что такое логика?
2 трейдер: Вот идёт медвежий тренд, все индюки перепроданы…Ты купишь или продашь?
1 трейдер: Куплю!
2 трейдер: Вот это и есть логика.
Выпили ещё…
1 трейдер: А что такое диалектика?
2 трейдер: Вот идёт медвежий тренд, все индюки перепроданы…Ты купишь или продашь ?
1 трейдер: Конечно куплю!
2 трейдер: Нет! Удачный трейдер, он потому и удачный, шо против тренда не лезет. Нужно дождаться конца отката, а потом продать. Вот это и есть диалектика.
Выпили ещё…
1 трейдер: А что такое философия?
2 трейдер: Вот идёт медвежий тренд, все индюки перепроданы, уровни побиты … Куда цена пойдёт ?
1 трейдер: А хр… его знает!
2 трейдер: Вот это и есть  философия.

Обещанное продолжение. Предыдущий пост из серии: http://smart-lab.ru/blog/43277.php 

В чем собственно смысл понятия авторегрессивности/автокорреляции/персистентности. Расмотрим простейший процесс в котором последующие приращения зависят от предыдущего. Обозначим приращение в момент времени t — X_t, в момент времени t + 1 — X_t+1. Соответственно мы хотим, чтобы приращение в момент времени t+1, каким то образом зависело от предыдущего t. Если выразить такую зависимость качественно, то у нас есть два варианта.

1) первый вариант, мы предполагаем что положительное приращение X_t должно увеличивать вероятность положительного приращения в следующий момент времени X_t+1, аналогично для  отрицательного. Проще говоря Х_t и X_t+1 положительно скоррелированны. Такая модель является «трендовой, персистентной», то есть покупая/продавая то что растет/падает мы смещаем вероятность выигрыша в свою сторону.

2)  второй вариант, мы предполагаем что положительные приращения X_t должны увеличивать вероятность отрицательных в момент времени X_t+1, а отрицательные приращения — положительных. То есть X_t и X_t+1 отрицательно скоррелированны. Такая моделья является «контр трендовой, анти-персистентной», то есть продавая то что выросло и покупаю то что упало, мы получаем статистическое преимущество. 

( Читать дальше )

 
Я начинал свою торговлю на форексе 7 лет назад. Первые два года я постоянно терял
потом я взял большую сумму по тем, для меня, меркам в долг и на пейроллах поймал движение утроившись. Это была ужасная сделка: я открылся накануне ночью и не спал совсем. После этого, у меня было много полетов депозита вверх вниз, в итоге я ушел на фьючерсы.
 

( Читать дальше )