Избранное трейдера Андрей
Не раз от меня читали или в видосах слышали, хоть и торгую ртс с переносами через ночь, но позиции не хеджирую как-либо, например, по си.
Естественно сильные гэпы не раз наказывали меня за такую «дерзость». Тут решил проверить с точки зрения статистики — стоит ли в принципе задумываться о «перекрытии» позиции?!
П.С. суть алгоритма абсолютно обычная трендследящая, много раз ее показывал и рассказывал, мой самый древний алго — акцентировать на нем внимание не будем.
Так как истории у меня не было длинной, помощь зала в телеге, оперативно поделилась своими архивами, за что им спасибо)
Итак к статистике.
Первая мысль — о как все красиво, но в реальности конечно было не так)) хоть алгоритм и был на 90% сделан в 10-м году, позже в 14м вносилось изменение, переход от статичного уровня, к адаптивному, относительно текущего рынка, чтобы не следить за рынком и алгоритм делал это все сам!
Данная статья не для ленивых, так как прежде чем посмотреть скрипт у себя в TSLab — нужно будет предварительно собрать индикатор волатильности.
Так же нас просят писать не только о крипте, но и примеры на рф рынке — потому рассмотрели именно riz0. Хотя тут стоит сказать — мы не пытаемся склонять к тому или иному рынку. Если вы увидите рекламу ложки, которой кушают мороженое, не значит что этой же ложечкой вы не можете воспользоваться для чая. Тут точно так же — берете скрипт, выбираете интересующую вас бумагу — и работаете с ней.))
Ниже тот самый индикатор, который вам предварительно нужно будет собрать. Блоков не много и собирается просто
Суть индикатора тоже простая — он покажет в какой стадии рынок. Штормит его, или же мы вяло торгуемся и можно пробовать торговать против рынка.
Далее сделки, для примера взяты по максимум/минимум за период, от верха шортим от низа в лонг, реверсно. Ничего не оптимизировали и не подгоняли — вообще! взяты стандартные периоды 20 так же не включена комиссия (в контрендовых алго, будет львинную часть прибыли снимать, мы это понимаем, но для многих бумаг комиссия разная и вы сами можете ее указать в скрипте так как он в открытом виде доступен).
Речь о фьючерсном счете, смотрим на RTS в период Февраль-Апрель
smart-lab.ru/gr/MOEX.RTSI
Роботы, в TSLab, закрыли позиции в феврале на первых движениях и в марте в позиции почти не заходили.
Если бы роботы торговали, счет бы удвоился или даже утроился.
Но риски были очень большие, это собственно и видно по немногочисленным сделкам в тот период.
Присутствует даже «Полка» вне позиций в июне.
Что произошло?
Для расчета рисков в роботах используется +- следующее:
Депозит выделенный мной на каждого робота.
Риск на сделку в % от выделенных средств одному роботу, считалось оптимизатором, на основании моих ожиданий дохода.
Цена входа в позицию( расчетный вход, т.е. заявка выставится, если расчеты рисков удовлетворяют).
Цена Выхода из позиции (тоже расчетная)
Определили Риск на один лот(контракт, кому как нравится) = Цена Входа — Цена Выхода( для лонга, шорт наоборот)
Введение
Если вы уже давно торгуете на фондовом рынке, то наверняка заметили, что одни и те же бумаги растут сильнее рынка, а другие все время стоят на месте или даже падают. Примеров можно привести много: это и ВТБ, который разместился на IPO в 2007 году по 13.6 копеек, а сейчас стоит менее 4 копеек, это и Мечел, который в 2011 году стоил более 900 рублей, а сейчас торгуется около 60. Да и каждый из вас без труда может привести множество подобных примеров. В то же время есть бумаги, которые выросли за это время в несколько раз, оставаясь лучшими много лет подряд.
В своих первых двух статьях на смартлабе я уже приводил тестирование на исторических данных гипотезы о том, что лучшие бумаги, как правило, остаются лучшими, а аутсайдеры, так и остаются аутсайдерами. Вот эти статьи:
1. Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)
2. Как проиграть индексу акций (пример ошибочной торговой стратегии)
Приветствую.
Не станем углубляться в философию оптимизации своего алгоритма, и для чего нужен бектест. Могу сказать свое мнение — оптимизировать можно, но только делайте это правильно. В своей практике, бектестинг для меня играет крайне малую роль при создании алгоритма. Но все же некие аспекты и зависимости можно выделить.
Для начала хотелось бы показать как вообще это выглядет все в рамках TSLab.
Два примера — на первом рисунке дефолтно созданный алгоритм под простые индикаторы, RSI 20 поверх SMA20. Купили когда индикатор близок к 100, продали когда близок к нулю. Никаких фильтров и усложнений (так нужно для данного поста). Так же для примера показана таблица результатов под 400проходов. От 5 до 100 с шагом 5 для каждого индикатора. (тоже лишь для примера). В ней можно усмотреть что количество отрицательных результатов — довольно маленькое. (удачный пример, не более)