Избранное трейдера Denis Lisin
> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"
Внезапно вспомил что активно торгую 10 лет. Решил сваять пост. Вспомню итоги...
1992г прочел книжку инвестирование в акции… заинтересовался темой… умные люди посоветовали поучаствовать в ваучерном аукционе газпрома… 4 ваучера= 3200 акций… должно было быть 6000, но наепали… мне повезло еще раз, когда я пришел в депозитарий и оформил их на себя… впоследствии все анонимные акции просто украли… кому интересна мутная тема приватизации газпрома в челябинской области гуглим Головлев, депутат, убийство, митино...
1996г работаю в конторе занимающейся скупкой акций у населения… рткм, сберанк, челябэнерго, челябинский цинковый завод… помню ралли 95-97гг…
2006 мой ваучерный газпром стал стоить 1мио рублей… это моя зарплата за 4 года… начал читать про биржу, торги. Продал ваучерный газпром 28 июля 2006г по 302руб. Брокер вип-инвест. Там же прошел обучение. Обучение было дельное. Советы давали хорошие. Вспомнились какие то мутные девки искавшие бохатых миллионеров на курсах по обучению. Итог года 0
Дорогие друзья.
Всем тем, кто не успел по каким-либо причинам присутствовать на вебинаре, предлагаю видео запись.
Добавляю код сделанного мной индикатора Parabolik в котором параметр ускорение зависит от волатильности. Чем больше волатильность, тем больше увеличивается ускорение и индикатор быстрее «догоняет» цену. Подобные есть на просторах интернета для метатрейдера (и не бесплатно), для квика не встречал.
Видно, что он дает меньше перескоков (красный), чем обычный Parabolik (черный). Хорошо себя зарекомендовал для выходов из позиций, открытых по тренду. На вход в боковике конечно будет давать ложные сигналы, как и обычный Parabolik (но меньше!), создатель которого не рекомендовал только его использовать для открытия позиций.
Код индикатора:
Settings = { Name = "Parabolic ATR", Period_ATR=14, line = {{ Name = "Parabolic ATR", Type = TYPE_POINT, Color = RGB(255,0,0), Width = 2 } } } old_idx=0 long=false short=false revers=false function Init() return 1 end function OnCalculate(idx) if idx<Settings.Period_ATR then return nil else if idx==Settings.Period_ATR then psar={} psar[idx]=L(idx) long=true hmax=H(idx) per_ATR=Settings.Period_ATR local TR=0 for js=(idx-per_ATR),idx-1 do TR=(TR+H(js)-L(js)) end Old_ATR=TR/per_ATR revers=true else if idx~=old_idx then local TR=0 for js=(idx-per_ATR),idx-1 do TR=(TR+H(js)-L(js)) end local ATR=TR/per_ATR af=ATR/(Old_ATR+ATR) af=af/10 Old_ATR=ATR if long then if hmax<H(idx-1) then hmax=H(idx-1) end psar[idx]=psar[idx-1]+af*(hmax-psar[idx-1]) end if short then if lmin>L(idx-1) then lmin=L(idx-1) end psar[idx]=psar[idx-1]+af*(lmin-psar[idx-1]) end revers=true end if long and L(idx)<psar[idx] and revers then psar[idx]=hmax short=true long=false lmin=L(idx) af=Step revers=false end if short and H(idx)>psar[idx] and revers then psar[idx]=lmin long=true short=false hmax=H(idx) af=Step revers=false end end old_idx=idx return psar[idx] end end