Избранное трейдера Руслан
Каждую неделю я радовал бесплатными скриптами и индикаторами, ииии, конечно, я продолжу это делать и дальше :)
Наиболее популярным скриптом, который меня просили сделать это был автостоп и выход лесенкой, и я решил совместить две эти штуки в одну. Внутри скрипта вы сами выбираете ставить стоп и тейк, или закрытие позиции лесенкой.
Ну и небольшое лирическое отступление. Теперь скрипты и индикаторы, которые я выкладывал в свою группу, будут не только для Quik'а, но также и для MetaTrader.
В биржевой среде снова разгорается потухший было костерок скандала вокруг нечестного доступа на срочный рынок мосбиржи. Для тех, кто пропустил предыдущие серии этого многолетнего сериала, напоминаем, что давным-давно группа лиц, неустановленной религиозной принадлежности, наглым образом взломала биржевой роутер для самого что ни на есть прямого доступа к торговой площадке. И написали они свой роутер, быстрее и надежнее нативного биржевого. Теперь доступ к торговле фьючерсами и опционами у них прямее, чем у остальных терпил. По многочисленным слухам, успел сформироваться настоящий черный рынок вокруг ломаного роутера. Где можно купить спецификацию внутреннего протокола, реализацию роутера, которую можно опознать как ломаную, реализацию роутера, которую распознать нельзя и много еще чего интересного. Бюджеты соответствуют продукту, цены на поделки могут составлять миллионы рублей, биржа — занятие не для бедных.

Settings =
{
Name = "xPc5",
period = 24,
line=
{
{
Name = "xPc5",
Color = RGB(0, 128, 0),
Type = TYPE_LINE,
Width = 2
},
{
Name = "xPc5",
Color = RGB(255, 64, 64),
Type = TYPET_BAR,
Width = 3
},
{
Name = "xPc5",
Color = RGB(64, 64, 255),
Type = TYPET_BAR,
Width = 3
}
}
}
----------------------------------------------------------
function c_FF()
return function(ind, _p)
local period = _p
local index = ind
local MAX_ = 0
local MIN_ = 0
local MAX2_ = 0
local MIN2_ = 0
if index == 1 then
MAX_ = C(index)
MIN_ = C(index)
MAX2_ = C(index)
MIN2_ = C(index)
return nil
end
----------------------------------------------------------------------
period = _p
if index < period then period = index end
MAX_ = H(index)
MIN_ = L(index)
MAX2_ = 0
MIN2_ = 0
for i = 0, (period-1) do
if MAX_ < H(index-i) then MAX_ = H(index-i) end
if MIN_ > L(index-i) then MIN_ = L(index-i) end
MAX2_ = MAX2_ + MAX_
MIN2_ = MIN2_ + MIN_
end
MAX2_ = MAX2_/(period)
MIN2_ = MIN2_/(period)
return (MAX2_+MIN2_)/2, MAX2_, MIN2_
end
end
function Init()
myFF = c_FF()
return 3
end
function OnCalculate(index)
return myFF(index, Settings.period)
end
Увы, но для нашего портфеля с самой долгой историей реальных торгов Форум фьючерсы 1000, второй квартал 2016 года оказался убыточным

Это второй убыточный квартал за всю историю реальной торговли (предыдущим убыточным кварталом был 3 квартал 2014-го года) и самый убыточный по результату. Причины этого многократно обсуждались нами на внутренних совещаниях и «разгадка» лежит в следующем рисунке


Всех приветствую.
Представляю вашему вниманию робота для торговли по двум скользящим. Данный робот позволит вам торговать пересечения различных скользящих средних и автоматизировать свою торговлю. С помощью этого робота можно торговать как трендовые алгоритмы так и контртренд. В этой статье опишу как быстро установить и запустить торговлю.
В предыдущей статье мы говорили об эффективных алгоритмах, необходимых для вычисления вероятностей и стат. распределений модели Маркова, которыми являются форвардный алгоритм и алгоритм Витерби. Форвардный алгоритм вычисляет вероятность соответствия данных наблюдения полученным моделью всем возможным последовательностям состояний. Алгоритм Витерби вычисляет вероятность соответствия данных полученной моделью одной, наиболее вероятной, последовательности.
В этом посте будет много формул, но без этого не обойтись, чтобы создать хорошую стратегию, надо разбираться в математической модели, лежащей в ее основе. Следующие части будут более приближенными к практике.
Форвардный алгоритм.
Форвардный алгоритм позволяет эффективно рассчитать функцию вероятности p(O|λ). Форвардной переменной называется вероятность генерации моделью наблюдений до времени t, и состояние j в момент времени t определяется как:
