Торговые роботы

Допустим, Вы сделали алгоритм.

Проверили его на прошлых данных.

Запустили в работу.

Сколько времени он должен проработать на настоящих торгах, прежде чем Вы решите, что он годный?

Что является основанием для его досрочного снятия с пробега?

Начнем с традиционной таблицы

Когда я думал над комментариями в первой половине третьей декады августа, то планировал их начать с фразы: главным неудачником августа стал  RI-тренд. Собственно так оно и было: он получил две большие «пробоины» 6 и 9 августа и «героически» отбил около 70% того убытка, что позволило прибыли  RI-контртренд перекрыть текущие убытки RI-тренд. Все резко изменилось после речи Пауэлла в Джексон Холле 27-го. Лонги в RI-тренд, открытые в течение некоторого времени после нее в этот же день, дали прибыль практически равную убыткам 6 и 9-го и, соответственно, вывели RI-тренд в хороший плюс, даже чуть больше августовского плюса в RI-контртренд. Зато Si получил большую «пробоину» и из небольшого плюса ушел в минус и по летней традиции этого года стал единственным неудачником августа.

В результате в августе счет сделал несколько раз новые исторические максимумы и закончил август на историческом максимуме, что, как я уже писал в июльском обзоре, не характерно для августа в моей торговле. И вообще три летних месяца в плюс я последний раз имел в 2017-м  году ( с 2002-го по 2016-й такое было только еще один раз в 2003-м, а до июля 2002-го у меня просто нет помесячной статистики счета).

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА ALRS, РОБОТ AVP

ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 145.3

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 4

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 4

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА PHOR, РОБОТ AVP

ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 4873

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 82

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 82

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА YNDX, РОБОТ AVP

ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 5552

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 101

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 101

СТАТИСТИКА С 22.09.1997 ПО 29.12.2018: 442/248

(ЧИСЛО ПРИБЫЛЬНЫХ СДЕЛОК/ЧИСЛО УБЫТОЧНЫХ)

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.