Список проголосовавших за комментарий "Dmitryy, Не уверен, что до конца вопрос понял. Опишу своими словами:<br/> <br/> 1) Есть протестированная на исторических данных гипотеза с положительным МО.<br/> 2) Тестируем эту гипотезу на внутридневных данных в режиме реального времени (в файл записываются все возможные данные и спреды).<br/> 3) Крутим эту уже реальную последовательность статистическими методами, выявляем какие фильтры можно применить, чтобы улучшить статистику.<br/> 4) Получаем алгоритм, включающий условия для входа и дающий статистическое преимущество. Применяем к нему критерий Келли или оптимальное F, определяя какой долей можем рисковать. Определяем оптимальный риск на сделку и общий на день (диверсификация, кстати работает), чтобы получить лучшее соотношение прибыли к просадке и максимально гладкую эквити, способствующую росту капитала по сложному проценту.<br/> <br/> В разных системах у меня разный разрешенный риск на день, риск на сделку и количество сделок в день, но по каждому инструменты разрешён только один сигнал. То есть, по конкретной акции может быть заключена только одна сделка. Вот есть алгоритм, отслеживающий 100 акций. Генерирует он около 120 сделок за месяц (где-то 22 рабочих дня). То есть, около 5%. Рынок, исходя из «понимания» этого алгоритма неэффективен около 5% от всего торгового времени. Есть алго, которые вообще меньше 1% времени находят неэффективности.<br/> <br/> Как-то так вот и строится работа."