фильтр

Первая часть — здесь. На втором этапе наша задача — отделить истинное интересное движение от шумового колебания.

⭕️ Z-score объёма

Вычисляем: 

Z = (V(сегодня) — V(среднее)) / sigma_V

 где:

— V(сегодня) — текущий (сегодняшний) объём торгов за день (или за выбранный таймфрейм, например, час).

— mu_V — среднее значение объёма за выбранный период (обычно последние 60 торговых дней):

— sigma_V — стандартное отклонение объёма за тот же период.

Оцениваем по результату Z-score:

  — Z = 0 → сегодняшний объём равен среднему.

  — Z = 1 → сегодняшний объём на одно стандартное отклонение выше среднего.

  — Z > 2,5 → всплеск статистически редкий: такой объём случается примерно в 1 % случаев (по нормальному распределению).

 Нас интересует только значения >2.5. 

 ⭕️ Volume Buzz

 Показатель, который сравнивает текущий объём к тому же часу в прошлые дни.

— Buzz > 300 % предупреждает «ракеты» ещё до окончания сессии.

( Читать дальше )

Несколько лет назад написал простой инструментарий для лучшего понимания фильтра, что использую. Сам фильтр (торговых сигналов) был опубликован с открытым исходным кодом почти пять лет назад.

Теперь любой желающий может попробовать этот инструмент (beta). А ниже просто покажу его удивительные результаты в теме машинного обучения (МО) через одну из версий (8.13) имитации интеллекта (ИИ).

 

Подопытный.

Для статистически значимой проверки требуется много сделок, поэтому с помощью вышеупомянутого ИИ был собран робот с просьбой (к ИИ) ничего не фильтровать и быть постоянно в рынке одной позицией, только ее переворачивая. Грубо говоря, вся история торгов — это чередование Buy/Sell.

 

В итоге в замечательном MT5-тестере с возможностью подключения ONNX-моделей был получен такой результат.

( Читать дальше )

На картинке редкий драгоценный камень пейнит. Каким он может быть и причем здесь алготорговля — ниже.

По мере совершенствования фильтра белых лебедей оформились некоторые мысли, которые скопирую сюда из телеграм-группы, чтобы дальше было понятнее, как возникла сама тема.

( Читать дальше )

В любом исследовании сначала идет подготовка исходных данных. На фин. рынках это почти всегда истории котировок. В зависимости от источника, они могут обладать определенными особенностями. Сегодня поговорим о белых лебедях и способах их обойти.

 

На эту тему ранее были написаны небольшие заметки.

 

• Граальность, которая все портит. Белые лебеди на истории и в реале.
• Обход несистемных убытков/прибылей при Оптимизации ТС.

 

Белый лебедь.

На картинке 20 лучших проходов с форвардами (правее синей линии), взятых из генетической оптимизации на 18-ти ядрах с принудительным прерыванием после 2000 проходов (подробности здесь).

( Читать дальше )

Кто сейчас занимается всякой фигнёй — тот я.
Да и рынок благоволит:


В этот раз в идею фильтра легло наблюдение за дневками. Если они идут подряд ровненько на одном горизонтальном уровне, то там пила и хорошо бы эти места пропустить. Итого, берём несколько прошедших дней, в каждом дне имеем свой хай и лоу дня. Если минимум хаев ниже максимумов лоев за выбранные дни, то там, скорее всего, была пила. Этот фильтр и проверим на примере одной лонговой системы на РИ. Все расчеты различаются только количеством дней от 1 до 7. Очевидно, что при одном дне фактически фильтр не работает, поскольку максимум за один прошедший день всегда выше минимума за этот же прошедший день. Далее картинки.


( Читать дальше )

Самый первый фильтр — это DY (Дивидендная Доходность)

Если эмитент платит дивы, сравнимые с ключевой ставкой или выше её, то от этого портфельному спекулянту двойная польза:

1 — это позитивный сигнал, говорящий о том, что эмитент хорошо относится к миноритариям

2 — у портфельного спекулянта благодаря дивам появляется денежный поток, который он может использовать по своему усмотрению

( Читать дальше )

Представляю вам статью John Ehlers Gaussian and Other Low Lag Filters, в которой рассматривается построение фильтров Гаусса N-ного порядка и их использование в качестве индикаторов. Статья старая, ей более 10 лет, но фильтры не стареют, и статья не потеряла актуальности. Обычное применение фильтров Гаусса — это фильтрация шумов в сигналах и изображениях.
Единственное, что в статье у меня вызывает сомнение, это расчет зависимости коэффициентов полинома фильтра от периода сглаживания. Но это проверять надо, а так как я использую схожие, но другие фильтры, то делать это мне нет никакого резона.
Во всяком случае, такие фильтры являются хорошей заменой стандартных МА и существенно превосходят их по функциональности.
При использовании подобных фильтров нет смысла увлекаться фильтрами высоких порядков. Если нет особой необходимости, вполне достаточно использования фильтров 2-го, ну м.б. 3-го порядков.
Ну, и, для полноты картины, еще одна, более ранняя статья автора POLES, ZEROS, and HIGHER ORDER FILTERS By John Ehlers

 Создано это чудо было несколько спонтанно. Вообще то цель изначально была — отфильтровывать сделки во время трендовых движений на минутках для скальпинг- стратегий внутри дня.

 Но оказалось, что этот фильтр очень не плохо отфильтровывает боковые движения на таких инструментах как — нефть, ри, си. На других я просто пока не проверял.

 Чем то похож на аллигатор, но принципиально другой.

 Сначала наблюдал с интересом за его работой, а далее с определенной гордостью, что его создал я) Я уже много других фильтров видел в работе раньше, но этому они явно проигрывают.

 Работает фильтр на самописном индикаторе, которого нет в квике.

В принципе, могу поделиться этим чудом — не бесплатно.

И так, преимущества фильтра: отфильтровывает боковик от тренда, в тренде фильтрует сделки (ну это просто) только по тренду.  Работает лучше многих других фильтров.

Если заинтересовались — плюсуйте топик. Подумаем, покумекаем, что то решим)

P. S. Почему то вспомнил Майкла Джексона и захотелось послушать его старые шедевры. Согласитесь — суперталантливый черт был!

Всем привет.

В этом посте хотел бы рассказать о своем небольшом проекте и, возможно, получить советы от знающих людей по его дальнейшему развитию.

Проект представляет собой торгового робота для криптовалют.

В основе лежит простая стратегия, которая базируется на пробитии ценового канала. То есть, по последнему n количеству свечей строится ценовой канал, если цена пробивает его вверх, то покупаем, если пробивает вниз, то продаем.

Робот постоянно находится в позиции. На обратном сигнале он просто переворачивается в другую сторону, закрывает предыдущую позу и тут же открывает новую в обратном направлении.

Несмотря на то, что стратегия проще некуда, даже в базовом варианте  она показывает положительный результат, но очень нестабильный. В один месяц может быть +20%, в следующий -10%. Причем очень много теряется на комиссии, так как на криптобирже, где я работаю, комиссия 0,2% за сделку. А достойных альтернатив по функционалу и с меньшей комиссией, пока не нашел.

( Читать дальше )