ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Ещё с самого начала, в первой части, писал, что проект является экспериментальным, что из него получится я не знаю.Получится — хорошо, не получится — останутся наработки, которые могут пригодиться в дальнейшем.Тем не менее, обещал освещать ход проекта.
На сегодняшний день удалось получить на тестах некоторую незначительную и неустойчивую прибыль. Эти копейки не произведут впечатления на читателя — такое вы и сами получали неоднократно. Даж позориться не хочется.)
Но, что это дало? Это позволило алгоритмически более-менее разграничить области возможных лонгов и шортов.
Дальше есть следующие возможности:
а. Накручивать на ТС различные индикаторы и долго и нудно подбирать их параметры и условия входа в сделку и соответствующую логику.
в. Попробовать использовать для построения ТС методы машинного обучения (МО. Тем более, какие-то наработки в этой области у меня уже есть.
«И так как с детства его влекло к технике, то он всею душою отдался пункту «в» (тайное похищение чужого имущества, совершенное с применением технических средств или неоднократно».© Пункт «в» мне тоже более интересен, однако я совсем не исключаю и параллельного применения элементов из пункта «а».
Для тех, кто не в теме, немного подробней.
Если мы возьмём рыночные данные, каким-то образом их идеально подготовим, попробуем обучить какое нибудь МО (нейросеть (НС), скажем), то мы, скорее всего, сразу получим великолепные результаты. Единственным недостатком этих результатов будет то, что прибыль мы сможем получить только на той истории, на которой мы обучали МО. На реале и даже на другом отрезке истории такая ТС работать скорее всего не будет.
Рыночные зависимости очень неявные, встречаются в ценовом ряду нечасто и выделить их на общем фоне удачных и неудачных сделок не представляется возможным. В результате МО при обучении находит некоторые зависимости или псевдозависимости имеющиеся только в обучающей последовательности, нигде более не встречающиеся и обучается им. Т.е., псевдозависимости оказываются более явными, чем то что мы пытаемся найти.
Как с этим планируется бороться, это, возможно, обсудим уже в следующий раз.

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА MTLR, РОБОТ PVVI

ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 118.55

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 5.5

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 5.5

СТАТИСТИКА С 22.09.1997 ПО 29.12.2018: 710/396

(ЧИСЛО ПРИБЫЛЬНЫХ СДЕЛОК/ЧИСЛО УБЫТОЧНЫХ)

Всем добрый день!

В этом посте решил продемонстрировать свой подход к составлению инвестиционных портфелей и показать во что я буду инвестировать с горизонтом 1-3 месяца.

Для этого я использую две основные стратегии «Премия за риск» и «стратегия двойного импульса Гарри Антоначчи», скрипт стратегии написан на Lite-C для платформы Zorro.

Начнем со стратегии «Премия за риск»

Основная идея стратегии описана в данном видео:

https://youtu.be/2mkvAjxdayc

Все сделки только LONG. Когда мы собираем премию за риск, управление рисками имеет важное значение.

Для управления рисками в данной стратегии я использую показатели волатильности каждого инструмента. Если волатильность актива увеличивается, тогда я сокращаю объем этого актива, соответственно, если волатильность уменьшается, тогда я увеличиваю объем позиции.



Бэктест стратегии: