Форекс-скальперы на свопах несут существенные издержки. Ниже на их примере представлен простой подход, позволяющий наглядно проанализировать любую историю торговли.

( Читать дальше )

Мною была поставлена задача разобраться в причинах получения прибыли определенной ТС (торговая система). Для этого требовалось изучить историю котировок, подтвердив или опровергнув возникающие гипотезы.

 

Ниже пойдет речь об этом процессе для одной из них.

( Читать дальше )

Несколько лет назад написал простой инструментарий для лучшего понимания фильтра, что использую. Сам фильтр (торговых сигналов) был опубликован с открытым исходным кодом почти пять лет назад.

Теперь любой желающий может попробовать этот инструмент (beta). А ниже просто покажу его удивительные результаты в теме машинного обучения (МО) через одну из версий (8.13) имитации интеллекта (ИИ).

 

Подопытный.

Для статистически значимой проверки требуется много сделок, поэтому с помощью вышеупомянутого ИИ был собран робот с просьбой (к ИИ) ничего не фильтровать и быть постоянно в рынке одной позицией, только ее переворачивая. Грубо говоря, вся история торгов — это чередование Buy/Sell.

 

В итоге в замечательном MT5-тестере с возможностью подключения ONNX-моделей был получен такой результат.

( Читать дальше )

История цен торгового символа на рынке Forex имеет особое значение. Децентрализация рынка создает условия, когда цены одного и того же символа на разных торговых площадках отличаются. Это же касается криптовалютного рынка, дарк-пулов.

 

В общем, имеет смысл изучить вопрос перед торговлей, чтобы сделать ее наиболее выгодной. Вполне возможно, что особенно хорошие цены позволят использовать определенные закономерности в прибыль.

 

Ниже пойдет об истории одной из ценовых характеристик — спред (соотношение между Bid/Ask-ценами).

 

Сервисы анализа истории спреда.

Довольно много Web-сервисов сравнения онлайн-спредов брокеров. Значительно меньше вариантов анализа истории спреда. Вот несколько ссылок.

 

• https://www.myfxbook.com/forex-broker-spreads
• https://www.fxblue.com/spread/

( Читать дальше )

На рынке случаются различные эпизоды с исполнением торговых ордеров. Наверное, важно уметь быстро разобраться в той или иной торговой ситуации. MT5 сохраняет довольно много информации в истории торговли, нужно только суметь посмотреть на нее под правильным углом.

 

Ниже на нескольких примерах покажем, как найти интересные ситуации частичного исполнения и какие существуют способы их представления.

 

Поиск.

Этот скрипт находит события, когда один и тот же отложенный ордер создает несколько позиций, жизни которых не пересекаются. Т.е. сначала открылась и закрылась одна позиция, затем — вторая и т.д. И все они происходят из одного и того же отложенного ордера за счет его частичных исполнений на Hedge-счете.

( Читать дальше )

Продолжаем давнюю тему исследований. На этот раз будем изучать совсем необычные для исследования данные. Они лежат на поверхности и знакомы даже ручным трейдерам, т.к. сталкиваются с ними ежедневно, но почти не обращают на них внимание. Помечены на картинке.

 

Данные.

 

• Deal  — номер сделки в MT5. Сделка — осуществленная покупка/продажа соответствующего актива.
• Order  — номер ордера соответствующей сделки в MT5. Ордер — торговый приказ определенного типа.
• ID  — строковый идентификатор соответствующей сделки в MT5. В данном случае он числовой и соответствует (гипотеза) независимому от торговых платформ номеру учетной записи соответствующего действия брокера.

Данные номера сквозные — в хронологическом порядке последовательно нумеруются действия всех клиентов брокера (Deal/Order — MT5, ID — all).

 

Идея.

( Читать дальше )

Пролог

У меня есть ПАММ-счет, по правилам оферты которого с момента любой инвестиции не могу получать вознаграждение за управление в течение года. При этом инвесторы никак не ограничены: могут снимать свои деньги+прибыль в любой момент времени.

 

На счете сейчас в управлении ~40 000 евро. Что позволяет открываться относительно крупными лотами. Я воспользовался такой возможностью, чтобы показать, как это происходит на настоящем институциональном рынке FOREX, который в данном случае представляет агрегацию нескольких крупных поставщиков ликвидности. 

Мы говорим про реальный рынок FOREX, а не множество одноименных кухонных способов торговли на форексе, о которых слышал каждый. Ниже увидите, как это происходит.




( Читать дальше )

На просторах интернета можно видеть довольно частые сценарии торговли.

• Управляющий ПАММ-счетом набрал инвесторов. Хорошо торговал, но с какого-то момента прибыльность сильно уменьшилась, вплоть до убытков.
• Скальпер хорошо торговал, но с определенного момента (высокая прибыль или большая сумма) как-то неудачно выходит.
• На других брокерах или на текущем, но с мелкими суммами или демо-счете, все в порядке.

В общем, иногда случаются некие странности, которые хорошо бы аргументировать. На форумах опытные трейдеры иногда строчат жалобы на брокеров, общаются с поддержкой. И каждая ситуация разбирается довольно отстраненно, нет системности и некоего стандарта, показывающего единообразно, что проблема с брокером имеется.


Хорошо бы иметь возможность наглядно показать свою проблему брокеру, коллегам на форумах, в отзывах к рейтингам брокеров, инвесторам и т.д.

( Читать дальше )

Как же выглядит робастная торговая система? У меня получилось показать ее на картинке.

Теперь надписи на картинке в виде текста (авто-переводчикам) и некоторых подробностей.

1. Расчетный график, построенный Validate в конце своей работы.

 

Через каждые две недели автооптимизация за прошедшие два месяца. Кастомный критерий оптимизации, принудительный обрыв ГА через 2000 проходов.

Итого всего 15 оптимизаций в режиме по реальным тикам+пипсы. Полностью на все ушло ровно 19 минут.

 

Первый горб на графике во многом вызван тем, что не учитывалось смещение времени. Как только период смещения времени перестал попадать в интервал оптимизации, график сгладился.

 

2. Фактический график результата работы Validate.

( Читать дальше )

Идея не нова, вопрос был только в реализации.

Платформа MetaTrader 5 обладает возможностями автоматизации Тестера. Расчет огромного количества данных на истории реальных тиков — обыденность.

Проверка адаптивности ТС — аналогично.

Обработка расчетов.

Однако, при большом количестве уже проведенных вычислений требуется разобрать эту кучу данных и найти в ней что-то, действительно, интересное.

Это можно делать двумя способами:

1. Создать автоматический критерий, который отфильтрует что-то стОящее от вычислительной шелухи.
2. Перебрать руками каждый кусочек цифровой кучи, доверяя фильтрацию мощной интеллектуальной машине — головному мозгу человека.

В первом случае получается быстро, но можно легко что-то упустить, действительно, важное.

Во втором случае все гораздо тщательнее, но очень много времени на это уходит. Элементарно утомить природную машину настолько, что больше никогда не захочется к этому возвращаться.

( Читать дальше )