Александр Дрозд
Александр Дрозд личный блог
03 февраля 2012, 18:28

Новая внутридневная система (результаты, идеи).

Задача — сделать внутридневную стратегию спсособную проторговывать большие объемы на срочном рынке, приемущественно на RI.
Инструмент
 — фьючерс на индекс РТС
Есть ли индикаторы — нет
Какой метод лежит в основе системы — Data mining
Сколько оптимизируемых параметров — 2
Вместимость системы — прибыль на сделку — 0,7% что говорит о большом объеме, который можно протащить через эту стратегию 
Где тестировалась, конструировалась — Wealth Lab
Какой толк от топика — мотивация для тех у кого есть стремление сделать лучше и у кого подобного нет и тех кто пока еще не верит что можно сделать внутридневные системы у которых Sharp > 3, Recovery > 16 и более, Profit Factor > 2,4, среднегодовая доходность к максимальной просадке 8 к 1 и главное - прибыль на сделку > 0,7%, что является хорошим результатом для системы работающей только внутри дня  

Так же отвечу на вопросы, если таковые имеются. Критика приветствуется!


Эквити и результаты системы без плеч:



 



при плече равном 1.5

 


23 Комментария
  • Сармин Алексей (escoman)
    03 февраля 2012, 18:36
    Откуда черпаете идеи, если не секрет?
      • Тимофей Мартынов
        24 октября 2015, 11:56
        Александр Дрозд, а ты уверен что это был именно датамайнинг?
        или все таки бэктестинг?
  • santiaga
    03 февраля 2012, 18:46
    Блин… ну выкладывайте в пунктах на 1 контракт результаты тестов. Без реинвестирования.
      • santiaga
        03 февраля 2012, 18:54
        Александр Дрозд, да нет тут дело в другом… просто с учетом реинвестирования результат получается смазанный в части как раз показателей работоспособности. Ведь без реинвестирования PF может быть на уровне 1,5, в то время как с учетом реинвестирования и особенно после серии удачных сделок максимальным объемом на конце equity взлететь до 3 и т.д…
          • santiaga
            03 февраля 2012, 19:01
            Александр Дрозд, уже хорошо :)
  • santiaga
    03 февраля 2012, 18:47
    И можно в кратце мнение автора: за счет какого явления система зарабатывает?
      • santiaga
        03 февраля 2012, 18:57
        Александр Дрозд, да я в курсе что такое дата майнинг )) просто я имел ввиду какое-то первичное явление на рынке… а не методику, которой оно было отловлено…
          • Роботорговец
            04 февраля 2012, 22:08
            Александр Дрозд, я так понимаю:
            1.Это торговля паттернами?
            2.Паттерн вы описываете сами, система его не может придумать?
            3.Система ищет параметры паттерна по методу Data mining (типа регрессии, приближения)
            3.Система не все время в рынке, отработан паттерн и закрывает сделку?

            PS бля. пистец нах, как круто, извиняюсь!
              • Роботорговец
                08 февраля 2012, 09:06
                Александр Дрозд, 2-й пункт очень общий, можно подробнее?
                  • Роботорговец
                    08 февраля 2012, 09:42
                    Александр Дрозд, т.е Data Mining ищет закономерности сама? ну чтото то нужно описать как искать принцип и т.д.
                    Data Mining-это круче нейросетей получается?
  • Leningradskiy
    05 февраля 2012, 11:07
    >Какой толк от топика — мотивация для тех у кого есть стремление сделать лучше и у кого подобного нет и тех кто пока еще не верит…

    Александр, действительно, мотивация работает. Ваши последние статьи, вернули меня к написанию собств. стратегий. На днях решил проверить основную свою стратегию, заброшенную в прошлом году (даже не помню уже почему, столько поисков было). И о чудо. она, спустя три месяца показывает при тех же значениях двух настр. параметров такой же устойчивый рост эквити и рекаваери фактор > 6
  • Александр Бутманов
    16 февраля 2012, 23:45
    очень очень малая выборка имхо
  • VadimChes
    12 апреля 2015, 17:26
    Александр, на входе вы анализируете что? сами цены и к примеру объемы? или может быть дельту между предыдущей ценой и текущей?

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн