Тема не только для алго трейдеров, и я пытаюсь описать все с помощью 3х математических действий, так что у вас получится дочитать ее до конца и узнать о своем трейдинге больше. Чуть-чуть.

(Картинка, для привлечения внимания и вывода на главную страницу)

Мне показалось удивительным, но ни в фин словаре Смартлаба, ни в поиске по Смартлабу, ни даже в поиске на русском языке по тредерским ресурсам, я, практически, не вижу упоминаниий способов определить статистическую значимость результатов торговой системы или готовых результатов трейдинга.

Вчера, я даже создал тему: https://smart-lab.ru/blog/540321.php для затравки. Народ нарисовал красивые картинки(спойлер: сиськи!). Но ничего не заметил. Люди тестируют торговые системы в экселе, и набирают кучу плюсов на главной. Юлия Князева сливает 40%, и только лишь потом ищет торговую систему. Но… что потом? Вот вы нашли торговую систему. Или вы Вася О., Илья К., и давно и много торгуете, и у вас есть статистика. Возможно в тетрадочке, возможно у брокера.  

( Читать дальше )

В данной статье мы рассмотрим некоторые статистики по торговому инструменту. Использование этих статистик позволит нам получить общее представление об инструменте, с которым мы будем работать.

Для примера, я скачал дневные данные открытий, закрытий, максимумов и минимумов фьючерса Brent биржи ICE за последние 30 лет. Так выглядит график цен закрытия для этого инструмента:


Посчитаем некоторые статистики для Brent: 

Процент растущих дней: 50.01%.
Средний возврат дня: 0.023%

Фактически это означает, что использовать инструмент Brent для долгосрочного инвестирования не очень хорошая идея. Так как средний возврат дня близок нулю, а процент растущих дней от общего количества фактически совпадает с процентом падающих дней.

Далее рассмотрим следующие статистики: 

Процент растущих дней, если предыдущий 1 день падал: 40.71%
Процент растущих дней, если предыдущий 1 день рос: 59.72%

( Читать дальше )

Алгоритм данной торговли был описан уважаемым Гном  (https://smart-lab.ru/blog/499606.php) и, поскольку я являюсь любителем различных теорий Мартингейла и усреднения, написал робота по этой стратегии.

Подробно на алгоритме останавливаться не буду — читайте по ссылке у Гнома, там очень хорошо всё расписано.

Здесь — немного измененная реализация. Отличие в том, что позиции открываются не через равные промежутки цены, а чуть шире: еще должно прийти хотя бы минимальное подтверждение, что дальше не полетит (в данном случае использован вход обратно в канал Боллинджера, но это несложно поменять на что угодно).

Если полетит против нас вертикально, мы хотя бы не будет бессмысленно открывать кучу сделок на мгновенной длинной вертикальной палке.

Итак, представляю: «Судак-Тудак» Универсальный (одновременно для акций и фьючерсов).



Если хотите добавить инструменты (а они добавляются в массив aTickerList), не забудьте вписать их данные в массивы:

( Читать дальше )

Совсем недавно я написал рецензию на книгу Стива Акелиса “Технический анализ от А до Я”. Вот эта рецензия:

Лучшая книга по техническому анализу

Книга Стива Акелиса хороша, но  я бы, скорее всего, не стал о ней писать и не назвал бы ее лучшей, если бы не одна история, которая приключилась со мной в далеком 2015 году. Итак, шел 2015 год, рынок то рос, то падал, и я все больше стал смотреть в сторону относительно коротких инвестиций и даже спекуляций, ибо сильные колебания курса рубля и неустойчивая доходность лишали долгосрочные инвестиции большей части былой привлекательности.

Будучи программистом, я все больше и больше начинал смотреть в сторону технического анализа и различных паттернов.  Правда, технический анализ не спешил дарить мне рабочие торговые системы. Что я только не тестировал и какие только параметры не перебирал! Казалось бы, вот она идея, но стоило ее протестировать на истории и меня в очередной раз ожидало сильное разочарование. В некотором роде мне повезло, я знал хотя бы где и куда копать. Еще в самом начале своего торгового пути я понял, что лучшие бумаги, как правило, остаются лучшими, а аутсайдеры, так и остаются аутсайдерами. Т.е. я не тратил время, нервы и деньги на ловлю падающих ножей и на усреднение убыточных позиций. Но как выжать максимум из тех бумаг, что растут и растут хорошо? Как из нескольких десятков лидеров определить ту одну-две бумаги, которые дадут максимальную прибыль?

( Читать дальше )

Введение

В воскресенье 7 апреля я перебирал полки в шкафах, просматривая старые бумаги и выбрасывая те, которые уже не пригодятся. За долгое время накопилось много бесполезного хлама, который надо было выбросить. Какие-то старые чеки, квитанции, ненужные распечатки. Так я перебирал бумаги одну за другой, сортируя, что пойдет на выброс, а что еще может когда-то пригодиться, и вдруг на пол упала до боли знакомая старая затертая картонка. Боже мой! Как давно это было! Вроде бы не так уж давно, но на самом деле целую трейдерскую жизнь назад! Воспоминания нахлынули на меня…

Затертая замусоленная старая табличка, обычный кусок картонки и неаккуратно приклеенная скотчем распечатка. Но сколько денег она мне помогла заработать, а сколько денег благодаря ей я не потерял!

                                       Табличка NineNot  (9 “не”).

( Читать дальше )

Хорош философствовать. Давайте писать более полезные посты.
Итак, робот на двух графиках Боллинджера.
Общий принцип:
1) На цену накладываются два графика Боллинджера: с периодами 20 и 120 (назовем их local и global).
2) В зависимости от параметра внутри робота, входим либо когда цена входит внутрь local-Боллинджера (ContrTrendFlag=1), либо выходит из него (ContrTrendFlag=0).
3) Дополнительный фильтр: Лонг только когда когда мы в верхней половине global-Боллинджера, шорт — если в нижней.
Данные робот берет из графиков, так что график должен быть открыт, и прописаны идентификаторы.

График с двумя Боллинджерами выглядит примерно так:



Настройки на цене и индикаторах не забудьте:



( Читать дальше )

Система BWS: статистика за 1 квартал 2019

В таблице 1 приведена статистика торгов по системе BWS за 1 квартал 2019 года.

          Таблица 1. Статистика системы BWS за 1 квартал 2019 года.

Замечания к приведенной статистике:

1. Данные по дням недели в таблице 1 (первые 5 строк) приведены без учета комиссионных издержек и дивидендов. Реальная ваша доходность будет отличаться от доходности, приведенной в таблице 1.
2. Покупка/продажа рассчитывались по ценам закрытия торгового дня.
3. Результаты моего портфеля приведены с учетом всех комиссионных издержек и полученных дивидендов от НЛМК. Я обновлял свой портфель по вторникам все время кроме одного раза, когда обновил в понедельник.
4. Итоговый результат указан с учетом реинвестирования прибыли.
5. По итогам 1 квартала оказалось, что выгоднее всего было обновлять портфель по вторникам, а наименее выгодно обновлять по понедельникам. Тем не менее, по итогам января именно понедельник был наиболее выгодным днем для обновления портфеля лучших бумаг недели, а после двух месяцев – лучшим днем для обновления портфеля была пятница.
6. Март – оказался наихудшим на текущий момент месяцем 2019 года для системы BWS. Все дни недели проиграли индексу, но и это еще не все. Несмотря на рост индекса на 0.48% по итогам марта, только портфель, который обновлялся по вторникам, смог показать плюс.
7. По итогам тестирования за 10 лет мне не удалось обнаружить день недели, когда было бы наиболее предпочтительно обновлять свой портфель. Каждый раз бывает по-разному.

( Читать дальше )

Всем привет!

Сделал еще один вариант сервиса по поиску похожих паттернов — ТОП текущих прибыльных паттернов.

Работает это примерно так:

1. Берем текущий сформировавшийся паттерн на графике:




2. Для него ищем 100 наиболее похожих паттерна в прошлом на разных инструментах:


( Читать дальше )

Приветствую!

В предыдущей статье писал, о целях поиска локального боковика с помощью алгоритма. Расскажу с какими сложностями при этом приходится сталкиваться.

1 Что есть боковик? почему в одном случае мы считаем что это боковик, а в другом похожем случае это не является боковиком?
2 Размер боковика! Локальный боковик может быть как 0.1% от цены так и несколько процентов от цены. 
Так же можно описать множество пунктов, но они все смежные будут с выделенными двумя пунктами. 

Как определить, что рынок возле той или иной цены остановится и пойдет обратно? только не постфактум, а именно онлайн. Да, мы рисуем уровни руками, или же смотрим на объемы и тд, но изначально никто не знает где и почему цена остановилась. Мы всегда наблюдаем уже постфактум, либо это синусоида цены, либо  накопление объемов на уровне и тд. А значит мы с определением боковика всегда будем опаздывать от реального рынка. 
Второй же пункт, это границы бокового движения. Пример сбера, последние две три недели он гулял в большом диапазоне от 20300 до 21000 грубо говоря, но при этом были и локальные уровни остановки цены в пределах 100-200р канала. В таком ракурсе получается, что при движении от нижнего канала к верхнему с учетом остановок, можно получать 300-400р с движения если отталкиваться от того, что цена вышла из маленького боковика и движется к большому. 
Именно эти сложности приходится преодолевать при алгоритмизации. Ведь алгоритм должен сам определить боковое это движение или вялотекущее направленное. 
Пока что не придумал ничего толкового. Есть идея, которую наполовину реализовал
1 проверяю выше закрытие предыдущего или нет, и строю верхний канал по большему значению
2 аналогично для нижнего канала, проверяю ниже мы предыдущего закрытия или нет. 
3 слежу за ситуациями при которых верхнее значение канала как и нижнее значение не менялось более 60минут (это уже параметр, можно и без него конечно, через счетчик получив просто силу канала, например что мы 5 часов не вышли за границы, или же например сколько раз «кололи» канал но вернулись в его границы и тд)
4 канал считается не действительным при резком закреплении цены выше его границ, допустим большой минутной свечой закрылись выше/ниже границ
5 границы канала должны меняться после направленного движения и новой остановки
6 размах от верхнего к нижнему значению, не должен превышать Х% от цены 

Какие минусы
1 Процент размаха дает возможность смотреть маленький ли канал в данный момент или большой, но это является параметром, а значит может привести к «лудоманству». Каких либо других возможностей поиска локального боковика пока что, не видится возможным, потому остановился на этом
2 Я всегда опаздываю за ценой. Если действовать сразу и брать с первых же баров определение боковика, то будет очень большое количество ложных определений, и соответственно, множество не правильных входов
3 Любые остановы движения цены, ломают логику и идет поиск очередного боковика, обычно это преждевременно получается. 
4 Ложное расширение боковика, которое можно определить только постфактумом и нужно перерисовывать границы. 
Ниже примеры в картинках
 
Ложный выход из боковика

( Читать дальше )

Введение

Эта статья является заключительной в цикле тестирования японских свечей. Всего в этом цикле будет 8 статей. Вот список предыдущих статей:

1. Тестирование свечи молот на исторических данных
2. Тестирование модели бычье поглощение на исторических данных
3. Тестирование модели медвежье поглощение
4. Тестирование модели завеса из темных облаков
5. Тестирование модели медвежье харами на исторических данных
6. Тестирование модели просвет в облаках на исторических данных
7. Тестирование модели бычье харами на исторических данных

Все 7 свечных моделей, которые я описал до этого, не выдержали проверки на истории. Сейчас настало время привести ту единственную свечную модель (из мне известных), которая выдержала подобную проверку.

Описание модели

( Читать дальше )