Еcть у мeня aлгoритм, гeнeрирующий oдну cдeлку в дeнь нa cишкe. Рaзмeр cдeлки нacтрoeн нa 10 тыc. рублeй c учeтoм cрeднecтaтиcтичecких прocкaльзывaний и кoмиccий пocрeдникoв. Сдeлкa oткрывaeтcя и зaкрывaeтcя внутри кaждoгo тoргoвoгo дня. Ни oднoгo дня нe прoпуcкaeт.

Рaбoтaeт cиммeтричный тeйк-cтoп:
Еcли прoфит дocтиг 10 тыc, cдeлкa зaкрывaeтcя.
Еcли убытoк дocтиг 10 тыc., cдeлкa зaкрывaeтcя.

Тecтирoвaниe aлгoритмa прoизвoжу нa прeдыдущих 500 тoргoвых днях. В тecтe пoлучaю cooтнoшeниe тeйкoв к cтoпaм — бoлee 2 к 1 (oт 2.1 дo 2.6). Другими cлoвaми, зa 500 тoргoвых днeй, aлгoритм в плюce 333 дня, в минуce 167 днeй.

Итoгo, пoлучaeтcя 3 330 000 руб — 1 670 000 руб = 1 660 000 руб зa 500 ceccий (этo примeрнo 830 000 руб. в гoд). Выглядит нe плoхo.

Тecт прoвoжу нe мeнee 10 рaз, cдвигaя влeвo дaту oкoнчaния тecтa нa cлучaйнoe чиcлo днeй oт 30 дo 60. Пoлучaeтcя примeрнo тaкoй рacклaд:



В кaждoм тaкoм тecтe пoлучaю cooтнoшeниe тeйкoв к cтoпaм бoлee 2 к 1 (oт 2.1 дo 2.6). Т.e. кaждый тecт дaeт прoфит бoлee 830 тыc. руб в гoд. Лицo у мeня oт этoгo примeрнo вoт тaкoe:

( Читать дальше )

Мой дорогой друг, если ты гоняешь бэктесты в QLUA, то тебе регулярно приходится загружать исторические данные. Как правило, это текстовый файл с тысячами строк в формате D,T,O,H,L,C,V:

20220915,090000,61420,61497,61406,61464,241
20220915,090100,61460,61476,61420,61451,160
20220915,090200,61444,61489,61436,61479,185

Осмелюсь предположить, что эти строки ты заливаешь в массив с помощью string.match. Это готовый парсер строки с разделителем. Работает достаточно шустро. Я на нем сидел пару лет.

Когда данных не много, такой метод загрузки не напрягает. Но когда за день 20-30 раз загружаешь сотни тысяч или миллион строк, то потери времени становятся невыносимыми.

Стал искать способ ускорить этот процесс. И он таки нашелся. Выяснил следующее:

Если строки в файле истории сконвертировать в такой вид (делается 1 раз):

table.insert(MyTable,{«20220915»,«090000»,61420,61497,61406,61464,241})
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090100»,61460,61476,61420,61451,160})
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090200»,61444,61489,61436,61479,185})

( Читать дальше )

Первое, с чего советую начать:

ПРОТЕСТИРОВАТЬ ДЕТСКУЮ ВЕРУ В УРОВНИ

Как протестировать уровни?

1. Возьми отсюда данные формате Open, Hight, Low, Close за 5 лет (таймфрейм — по вкусу, например, 1 час)
2. Возьми свой любимый инструмент программирования.
3. Составь алгоритм, обрабатывающий простейший горизонтальный уровень двух экстремумов.

Например, такой:



Переменных всего 6 штук:

1. Ширина полосы уровня
2. Высота подъема цены над уровнем
3. Ширина полосы подъема цены над уровнем
4. Триггер входа в позу (пересечение верхнего или нижнего края полосы уровня)
5. Направление сделки (лонг/шорт)
6. Размер Тейк/Стоп

Итого, у тебя получится конструкция из шести вложенных циклов, перебирающих шесть переменных в разумных интервалах значений. На выходе из циклов программа должна выдать результаты, содержащие кол-во прибыльных сделок, сумму прибыли, кол-во убыточных сделок, сумму убытка. Эти данные должны быть сформированы за каждый день тестового периода. Используя эти результаты ты без труда сможешь их проанализировать в различных срезах в каком-нибудь Excel.

( Читать дальше )

Когда я с утра до ночи тестировал теханальные системы, у меня появилась потребность в систематизации исследований, чтобы не ходить кругами и не терять время. Пришлось классифицировать теханальные индюки на базовые и производные и типизировать торговые алгоритмы на базовых индюках. Ниже выкладываю часть проделанной работы. Вдруг кому-то пригодится.

Девять базовых алгоритмов на МА, на основе которых строятся тысячи вариаций (об этом — в конце):

 

( Читать дальше )

Мой дорогой друг, если ты один из миллионов недооцененных программистов, то тебя наверняка беспокоит идея автоматического зарабатывания денег на таком колебательном процессе:



С чего тебе начать?

Добрый совет:

Начни с 30 скриншотов мест на графике, в которых цена начинает и заканчивает заметное движение вверх или вниз. На каждом скриншоте выдели некоторую область до начала движения и после него. Попробуй найти закономерности (повторяемость) динамики цены в этих областях. Разглядывая график, задавай себе вопросы — почему здесь началось движение и почему тут остановилось?

Если сможешь найти закономерности, то дальше будет второй шаг — тестирование. Уверен, ты, как программист, разберешься с этим самостоятельно. Там нет ничего сложного.

Будут вопросы — пиши в комментах. Чем смогу, помогу))

Недавно собрал скрипт для поиска паттернов на фьючерсных минутках.

Техзадание:

Глубина поиска — 3 месяца.
Время — с 10:00 до 18:49.
Найти лонговый или шортовый паттерн, повторяющийся 10+ раз в месяц.
Соотношение прибыльных и убыточных сделок, генерируемых паттерном — не менее 5 к 1.
Профит на сделку — не менее 1% от ГО

Результат:

Паттерны с заданными параметрами есть. Не много. Но есть. Если их бектестить все вместе, то профит за 3 месяца уходит выше 100% от ГО. Эквити — просто счастье какое-то.

Работают ли эти паттерны в следующие 1, 2, 3, 4, 5, 5, 7… дней?

Нет, ссссука, не работают!

Почему, ссссука???

А это, мой маленький друг, очень правильный вопрос. О нем мы поговорим в следующий раз. А сейчас беги ужинать и спать....



… и пусть тебе приснятся паттерны… большие и красивые))


А для верующих молитва на ночь:

Паттерны работают.
Нужно их правильно применять.
Паттерны работают.
Нужно их правильно применять.
Паттерны работают.
Нужно их правильно применять.

Позади 21 торговый день Октября. Робот дал 6% от ГО с учетом всех потерь. 1-2 сделки в день. 13 дней в плюс, 8 дней в минус. В Ноябре заряжу в два раза больше контрактов. Пусть работает. Это уже второй алгоритм, прошедший WFT. Первый зарядил летом. Полет нормальный. Логику пока не трогал.

Цель — не менее пяти диверсифицированных (принципиально разных) алгоритмов, прошедших WFT. Два уже есть. Осталось еще три. Задача сложная, но интересная. Впереди новые тысячи вариантов. Надеюсь, за пару лет справлюсь. А может и за пять. Не знаю))

Как я уже писал, тесты алгоритмов — мое хобби. Кто-то коллекционирует Ferrari, а я — алгоритмы. Так вот… многочисленные тесты самых разнообразных алгоритмов на фьючах показывают, что локальное движение цены важнее ее истории. Другими словами, вход в сделку на локальном движении цены (не обязательно в строну движения) дает больше рыбы, чем вход в сделку на положении цены относительно ее прошлых значений (любой теханал).

Это не грааль. Это просто статистика наблюдений. Теоретическое обоснование — мелочь смотрит на историю цены, а крупняк — на инсайд, деньги и риски. Игра на стороне крупняка более прибыльна — это медицинский факт. Поэтому, следить нужно за его локальными движениями, а не за их результатами в прошлом.

Отмечу, что теханал настолько красив и приятен, что большинство торгует и будет торговать по нему, не смотря ни на какие тесты и статистику. А меньшинство — и так все понимает. Поэтому, этот пост вряд ли будет кому-нибудь полезен. Однако, если будут вопросы, то добро пожаловать в комменты))

--------------------
Пишу о людях и деньгах — в дзене с зеркалом в телеге (подпишись на случай введения санкций)

Месяц отторговал на сишке роботом, успешно прошедшим жесткий WFT (писал об этом - здесь). Это единственный алгоритм из сотен протестированных, которому я смог доверить свои бабки. Итог за месяц: 17% от среднего ГО за месяц. Кто торгует фьючи, тот поймет.

Результат радует. Шел к нему несколько лет. Занимался тестами почти каждый день. Буду торговать дальше. На подходе еще один алгоритм, показывающий приемлемый результат в WFT. С ним еще много работы.

Совет начинающим краткосрочным спекулянтам:

Друзья, не торгуйте по чуйке, теханальным индюкам и чужим идеям. Торгуйте своей головой. Смотрите на график, на стакан, на поток сделок. Ловите кайф от этой музыки цифр. Составляйте торговые алгоритмы и тестируйте их жесткими методами. Соберите свой тестовый стенд, в котором можно легко модифицировать или полностью менять логическое ядро. Каждый день занимайтесь этим интересным и полезным делом!

( Читать дальше )

Раз уж завел свой блог, буду выкладывать сюда заметки тестировщика торговых алгоритмов. Возможно, они кому-нибудь пригодятся.

Просчитал сбер, сишку, брент и ришку на достаточно длинных периодах. Таймфреймы М1, М5, М10, М15, М30 и М60. Выяснил, что средний оверсайз бара над предыдущим баром составляет около 50% от средней высоты бара за исследуемый период. Поясню на картинках:

Фрагменты графика выглядят:

  

( Читать дальше )