Всем привет.
Больше 10 лет профессионально занимаюсь программированием.
Предлагаю услуги по алгоритмизации (и формализации если требуется) торговых стратегий в любом терминале или языке программирования.
Возможна также разработка полуавтомата или специфической визуализации рыночных данных.
По завершению работы обеспечиваю техническую поддержку (bugfix, внесение минорных изменений).
Для тех кто боится «спалить грааль» рассматривается вариант разработки каркаса системы и обучению основам программирования на выбранной платформе.
Пишите в личку или на [email protected]
Наверняка Вы часто слышали такое выражение, как «система подогнана под исторические данные» (так называемый курвфиттинг, овер-фиттинг). Часто бывает так, что разрабатывая стратегию, мы получаем алгоритм, прекрасно работающий на прошлых котировках, но как только начинаем торговать по нему в реальном рынке, то сразу же сталкиваемся с его абсолютной бесполезностью. Это явление повсеместно в среде трейдинга, но его причины, почему-то, никогда не были хотя бы в какой-то мере освещены.
В начале своего пути трейдера я также задавался вопросом, почему большая часть разработанных мной «стратегий», которые рисовали поистине красивые линии эквити на тестировании, уходили в минус, стоило только начать по ним торговать. Но ответа не было. Были считавшиеся аксиомой, не требующей доказательств, заявления многих в меру опытных трейдеров, что «чем лучше система работала на истории, тем меньше шансов того, что она будет работать на реальном рынке». В относительно грамотной книге Ван Тарпа «Трейдинг — Ваш путь к финансовой свободе» имеется схожее утверждение: «чем больше параметров, или степеней свободы вы используете в своей стратегии, тем вероятнее она окажется подогнанной под исторические данные». Однако разбора, или хотя бы понятного описания причин такого опасного для трейдера явления не описано ни в книгах, ни на многочисленных форумах по биржевой тематике. Чтобы решить проблему, ее необходимо изучить. И как ни странно, современной науке феномен «подгонки» давно известен и даже досконально изучен, правда, мало кто применяет эти знания к трейдингу.