Блог им. gift |Итоги октября

Итоги сентября: +1,33%
Для запильного месяца результат хороший.

Итоги октября



За весь период
: +77,76%
 Итоги октября

( Читать дальше )

Блог им. gift |Итоги сентября: +7,29%

За весь период: +75,43%

Итоги сентября: +7,29%

Хороший месяц. Новые возможности T+2 зарядили в полную силу и уже есть первые позитивные результаты.

Блог им. gift |Итоги августа и немного про робастность, диверсификацию, короткие позиции и Т+

Август: +2,47% 
За весь период
: +63,51%
С начала года: +33,88%
Итоги августа и немного про робастность, диверсификацию, короткие позиции и Т+ 
Теория о том, что системы стоит тестировать (так же как и торговать) на портфелях из десятков бумаг уже который месяц подтверждается практически. На картинке ниже на теоретической эквити полученной при прогоне лонговой системы на портфеле из 2-х десятков бумаг, красным кружком помечено время разработки и запуска системы, все что было далее полностью соответствует реальной торговле, результаты которой я ежемесячно публикую

( Читать дальше )

Блог им. gift |Ценная подборка №46. Исследование эффекта диверсификации. Простейшая, чудотворная, торговая система.

Создавая ту или иную систему мы стремимся максимально выровнять итоговую эквити (в линеечку) и при этом не поддаться соблазну переоптимизации. Цель достойная и реальная, но при условии что система не будет разрабатываться и оптимизироваться только под один актив. Разработка системы под один актив уже является мощнейшей переоптимизацией. Помимо внутренних параметров самой системы, которые, как правило подбирают (оптимизируют) добиваясь идеальной эквити, мощнейшим переоптимизационным параметром так же является выбор одного инструмента из многих. Инструмента, который показывает на этой системе лучшие результаты. Не удивительно, что после запуска системы она со временем работает хуже и хуже или вообще перестает работать и уводит счет в глуокую просадку.  

Проведем эксперемент целью, которого является поиск оптимального решения при котором будет найден способ создания системы максимально не оптимизированной, стабильной и с большими степенями свободы.

Возьмем за основу простейшую систему торгующую только в лонг. Покупка совершается при пробитии 2-х периодной линии сопротивления - BuyAtStop(Bar+1, @HighestSeries(#High,2), ' '), а продажа осуществляется при пробитии вниз 2-х периодной линии поддержки — SellAtStop(Bar+1, @LowestSeries(#Low,2), lastposition, ' '). Для избавления от шумовых движений при нисходящем тренде введем еще один фильтр на покупку условием которого является нахождение закрытия максимума бара выше 8-ми периодной скользящей средней строящейся по закрытию баров - if SMA(bar, #close, 8) < priceclose(bar) then… На открытии не покупаем и не продаем. Таймфрейм — часовики.

( Читать дальше )

Блог им. gift |Октябрь -4.32%

Очень доволен результатом месяца в котором дневные графики индексов РФ, преимущественно, напоминают ровно сложенный забор из баров. Трендовая стратегия отработала и продолжает отрабатывать затянувшийся боковик с достоинством.
Октябрь -4.32%


P.S.
ДУ (в личку)
ЖЖ

Блог им. gift |Сентябрь +9.08%, квартал +22.54%

Удачный месяц. Главным позитивным моментом было, то что система не отреагировала на вакханалию после объявления о QE3, т.к. любой ее вход в позицию всем депозитом мог быть более чем рискованным. И главное это не помешало ей зарабатывать стабильно и практически безоткатно до этого события и после, на протяжении всего месяца. 


Итог месяца: +9.08%

Сентябрь +9.08%, квартал +22.54%

( Читать дальше )

Блог им. gift |Серьезная прокачка предыдущей торговой системы.

Система из моего предыдущего поста претерпела существенные, качественные изменения.  Новая и главная особенность — никаких стоп-лосов.

Период тестирования - 2008-2012
Максимальная просадка за весь период — 4,98%
Среднегодовая доходность — 
103%
Общая доходность за весь период — 
1489%
Шарп — 4,08!
Профит фактор — 2,17
Рекавери фактор — 30,74
Есть ли индикаторы
 — нет
Какой метод лежит в основе системы — пробой уровней + немного хитрых математических преобразований
Сколько оптимизируемых параметров — 2
Вместимость системы — прибыль на сделку — 0,79%, что на 0.08% больше чем в предыдущей версии. 

Эквити (без плеч)

Серьезная прокачка предыдущей торговой системы.


Результаты (так же без плеч)


Серьезная прокачка предыдущей торговой системы.


Бонусом та же система но с использованием плеч (немного космоса)

Серьезная прокачка предыдущей торговой системы.


Блог им. gift |Новая внутридневная стратегия для голубых фишек РФ

Задача — сделать внутридневную стратегию спсособную проторговывать большие объемы на рынке акций РФ (первая 10-ка наиболее ликвидных бумаг).
Период тестирования - 2008-2012
Максимальная просадка за весь период — 10,62%
Среднегодовая доходность —
215%
Общая доходность за весь период —
12 735%
Есть ли индикаторы
 — нет
Какой метод лежит в основе системы — пробой уровней + немного хитрых математических преобразований
Сколько оптимизируемых параметров — 1
Вместимость системы — прибыль на сделку — 0,71% что говорит о большом объеме, который можно протащить через эту стратегию 
Максимальный объем средств используемых системой (в моменте)
— 37%

( Читать дальше )

Блог им. gift |Методы Машинного обучения (Data Mining)

Доказав себе однажды, что ни один из индикаторов по отдельности или в совокупности с другими работают неудовлетворительно (по тестам от 3-х лет и более) я пришел к простейшим методам Data Mining, которые показали очень хорошие результаты. Пришла пора капнуть глубже, тут как раз и аккуратненькая подборочка, для поверхностного ознакомления, нашлась. 

А вы используете в своей торговле подобные штуки?

Метод опорных векторов
 



Метод опорных векторов был разработан Владимиром Вапником в 1995 году [86] и впервые применен к задаче классификации текстов Йоахимсом (Joachims) в 1998 году в работе. В своем первоначальном виде алгоритм решал задачу различения объектов двух классов. Метод приобрел огромную популярность благодаря своей высокой эффективности. Многие исследователи использовали его в своих работах, посвященных классификации текстов. Подход, предложенный Вапником для определения того, к какому из двух заранее определенных классов должен принадлежать анализируемый образец, основан на принципе структурной минимизации риска. Вероятность ошибки при классификации оценивается, как непрерывная убывающая функция, от расстояния между вектором и разделяющей плоскостью. Она равна 0,5 в нуле и стремится к 0 на бесконечности.




( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн