Всем доброго дня!

Набираю авторов для проекта http://robostroy.ru 

Нужны заметки по алгоритмической торговле.
Интеренсы:
— описанные и оттестированные стратегии, чтобы можно было обсудить идею и результат;
— описание торговых роботов, написанных под Quik или Трейдматик, с кодом и пояснениями к коду. Сами алгоритмы приводятся, как правило, несложные, материалы расчитаны на тех, кто начинает программировать;
-теоретические заметки на тему алготрейдинга: оптимизация, контроль рисков, паттерны, индикаторы и пр.
— заметки в рубрику «Технологии» — рассказы о программах, приводах, библиотеках — обо всем, что интересно в техническом плане.

Подробнее с темами можно ознакомиться на сайте, посмотрев статьи по соответствующим рубрикам.
Сотрудинчеством может быть постоянным или публиковаться можно время от времени.
Оплата раз в месяц за знаки.
По всем вопросам обращайтесь в личку.

 
Продолжаем осваивать встроенный в Quik язык для создания торговых роботов. Разберем элементы кода торговой системы, построенной на основе индикатора RSI, со скользящим стоп-лоссом. Приложением к заметке готовый робот для Quik, параметры которого можно менять по своему усмотрению.
В своей прошлой статье (http://robostroy.ru/community/article.aspx?id=653) я рассказал о новом языке программирования qlua, который появился в Quik. В статье я привел простейший пример робота на qlua, который торгует по пересечению мувингов. Сегодня расскажу о более сложном роботе, который не просто будет торговать по сигналам, но еще и сдвигать стоп-лосс по ходу цены, постепенно перемещая его в зону безубыточности.
Итак, описание  стратеги.
Сигналы. Сигналами в данной ТС будет служить выход индикатора RSI из зоны перекупленности и перепроданности. Именно выход, а не вход. То есть, допустим, мы решили, что зона перекупленности – это ниже 30. Значит, сигнал приходит тогда, когда индикатор опустился ниже 30, а потом поднялся обратно выше 30.


( Читать дальше )

Переводим главу «Testing for Robustness» книги Перри Кауфмана «Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets», в автор рассказывает о своих методах проверки торговой системы на устойчивость. В предыдущих публикация мы говорили, о критериях устойчивости торговой системы, торговых правилилах, методике выбора данных для тестирования, теперь обсудим возможности оценки полученных результатов.


Предыдущие публикации:


Проверка устойчивости торговой системы. Введение. Что и как тестировать
 Проверка устойчивости торговой системы. Часть 1. Выбираем, что тестировать
Проверка устойчивости торговой системы. Часть 2. Выбираем, как тестировать
Проверка устойчивости торговой системы. Часть 3. Наиболее прибыльная комбинация параметров



Шаг № 13. Все ли вычисления правильны?


( Читать дальше )

Соотношение «доходность/риск», средняя прибыль на сделку, максимальная просадка: для итогового выбора наиболее оптимальных параметров можно использовать комбинацию показателей. Так, например, более высокая прибыль на сделку будет у системы с более долгим временем удержания позиции, а у систем с жестким контролем убытков будет более высокий показатель доходность/риск. Об этом в очередной части нашего перевода книги Перри Кауфмана «Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets».

Предыдущие публикации тут


Проверка устойчивости торговой системы. Введение. Что и как тестировать

Проверка устойчивости торговой системы. Часть 1. Выбираем, что тестировать
Проверка устойчивости торговой системы. Часть 2. Выбираем, как тестировать




 
Шаг № 8. Собираетесь ли вы протестировать полный диапазон параметров?


( Читать дальше )

Продолжаем переводить книгу Перри Кауфмана «Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets». В десятой главе «Testing for Robustness» автор рассказывает о своих методах проверки торговой системы на устойчивость. В предыдущих публикациях мы выяснили, что устойчивая система должна оставаться работоспособной в разных условиях и решили, что правила такой системы мы должны создать самостоятельно, не доверяя автоматическому перебору. Теперь остановимся на вопросе о том, как протестировать торговую систему: поговорим о методике и выборе данных.
Проверка устойчивости торговой системы. Введение. Что и как тестировать
Проверка устойчивости торговой системы. Часть 1. Выбираем, что тестировать


Шаг № 5. Выбор необходимого инструментария и методики.
С появлением на рынке специализированных программ для тестирования торговых систем отпала необходимость вручную программировать весь тестовый алгоритм на Бейсике или С. За несколько минут вы можете с легкостью проверить работоспособность любой идеи, используя современные программные комплексы для тестирования и оптимизации биржевых правил. В доступном для среднестатистического пользователя ценовом сегменте очень высока конкуренция среди производителей программного обеспечения для графического и системного анализа. Все они хорошо справляются с расчетом прибыльных и убыточных сделок, позволяют гибко настраивать торговые правила, работать с различными источниками и форматами данных, отображать индикаторы и сделки прямо на ценовом графике. Некоторые программы даже позволяют построить отдельную таблицу сделок и подготовить ее для дальнейшего анализа или сохранить во внешние файлы. Сэкономленное время полностью оправдывает затраченные на это ПО деньги. Для более искушенных исследователей вполне подойдут продвинутые комплексы вроде Statgraphics или Mathcad, позволяющие использовать для анализа сложные статистические и эконометрические алгоритмы.


( Читать дальше )

Продожаем пуликовать перевод книги
Perry J. Kaufman — Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets (McGraw-Hill, Inc.). Chapter 10: «Testing for Robustness»


Перед тем, как приступить к тестированию, необходимо определиться с критериями торговой системы и составить полный список правил и план тестов. Вы должны указать компьютеру, над чем ему нужно будет поработать — не допускайте, чтобы компьютер указывал вам. Не перепрыгивайте с одной идеи на другую, поскольку это только усложнит процесс. Постарайтесь следовать изначальному плану и доведите его до логического завершения, подробно разобрав все его преимущества и недостатки.



Начало тут
Проверка устойчивости торговой системы. Введение. Что и как тестировать



Шаг № 1. Является ли ваша стратегия логически обоснованной?
Все ли правила вы сформулировали прежде, чем начать тестирование? Как вы пришли к идее вашей торговой системы? Наиболее успешные торговые стратегии часто основываются на вполне логичных предположениях относительно экономических факторов и зависимостей (например, арбитраж, сезонность и цикличность, спреды между сильными и слабыми рынками) или наиболее состоятельных аспектов технического анализа (например, прорыв уровня поддержки и сопротивления, продажа волатильности при помощи опционов, торговля расхождений в динамике цен). Доверить компьютеру процесс поиска субъективных кратковременных закономерностей в ценах — не лучшая идея, независимо от того, насколько удобным это кажется. Ценовые паттерны можно отыскать всегда и везде, но вот их прогностическая ценность весьма сомнительна и они могут исчезнуть так же внезапно, как и видоизмениться.


( Читать дальше )

Первая часть перевода главы книги Перри Кауфмана, посвященной вопросу проверики торговой системы на устойчивость.

Perry J. Kaufman — Smarter Trading: Improving Performance in Changing Markets (McGraw-Hill, Inc.).
Chapter 10: «Testing forRobustness»

Торговую систему можно назвать надежной, если она сохраняет прибыльность в различных обстоятельствах. Особенно хорошим признаком может стать тот факт, что система остается работоспособной в условиях, заметно отличающихся от условий тестирования. Например, в условиях повышенной волатильности при обновлении максимумов цен.
Многие трейдеры полагают, что торговые системы не работают из-за недостаточной скорости их компьютеров. В сочетании с программами для статистического анализа и тестирования стратегий компьютер представляет собой мощный инструмент, превративший перебор и симуляцию тысяч торговых правил в чрезвычайно простое занятие. Советники по конструированию торговых систем, бесчисленные индикаторы и возможность программировать собственные правила часто втягивают начинающих трейдеров в  хаотичный и бессмысленный процесс бесконечного тестирования. В конце концов, компьютер работает все больше, а пользы извлекается все меньше. Часто это приводит к тому, что полученная торговая система демонстрирует на тестах блестящие показатели, но терпит полный крах в реальной торговле.


( Читать дальше )

Некоторое время назад в Quik появился встроенный язык программирования qlua, который расширяет возможности пользователей в плане создания торговых роботов под эту платформу. Сравним возможности qlua с возможностями qpile и напишем простого робота.
Случайно узнал, что в Квике появился новый язык программирования, на котором можно писать торговых роботов – qlua. Если честно, мне никогда особо не нравился qpile по следующим причинам:

• Отсутствие нормального отладчика, что делает процесс отглючивания роботов весьма и весьма муторным и трудоемким.
• Непохожесть многих конструкций qpile на такие распространенные языки, как C, Pascal и их множественные диалекты. Из-за этого сам процесс программирования становиться очень неудобным и трудоемким. То, что легко написать, к примеру, на Pascal, на qpile пишется через «танцы с бубнами».


• В qpile для того чтобы добавить в коллекцию элемент нужно вызвать функцию добавления в коллекцию и результат этот функции присвоить коллекции. Это неудобно и провоцирует ошибки, которые потом из-за плохого отладчика трудно находить.
• Очень неудобно отсутствие локальных переменных. В свое время я находил выход из этой ситуации – если в какой-то функции надо использовать внутренние переменные, которые не должны испортить общие данные, то такую переменную обозначал префиксом, сокращенным от имени процедуры. Хотя это тоже очень неудобно. Согласитесь, это извращение, называть переменную aoI (если она внутри функции AddOrder) или  robCurrentPrice (если функция называется ReadOrderBook). Но другого выхода, к сожалению, нет.

Разбираемся с qlua и делаем простого робота http://robostroy.ru/community/article.aspx?id=653

Заключительная часть переведнного для Робостроя интервью Джека Швагера (автор книги «Маги рынки») с Джеффри Вудриффом, соучредителем Quantitative Investment Management (QIM).

Вудриф рассказывает о том, что котировки (например, данные тридцатилетней давности) могут быть не менее полезны, чем самые свежие, о значимости логического обоснования модели, находящейся в основании торговой системы, а также об алгоритмах анализа данных, которые позводяют отыскивать устойчивые закономерности, без опасности переподгонки моделей под исторические историю.


Взгляды Джеффри Вудриффа, подтвержденные его долгосрочным успехом, позволяют выделить четыре важных элемента системной торговли:
1. Возможно разработать торговую систему, которая не была бы ни тренд-следящей, ни контр-трендовой, и при этом была бы даже более эффективной (если сравнивать коэффициент доходность/риск Вудриффа с аналогичными показателями остальных системных трейдеров).
2. Можно использовать алгоритмы анализа данных, чтобы отыскивать устойчивые закономерности, без опасности переподгонки моделей под исторические данные (хотя, нужно все же сказать, что большинство людей делают это без должного понимания сути процесса и, как следствие, отыскивают прекрасно работавшие в прошлом паттерны, не имеющие в реальной торговле никакой ценности).


( Читать дальше )