Добрый вечер!
Сегодня хочу рассказать вам о тестировании индикатора Parabolic SAR на различных таймфреймах и продемонстрировать, как многие трейдеры заблуждаются в его использовании.
Давайте начну с условных обозначений:
— Вероятность успеха сигнала (%): это доля случаев, когда цена после сигнала PSAR двигалась в нужную сторону с учетом комиссии. Чем выше процент, тем больше вероятность, что сигнал окажется прибыльным.
— Вероятность движения цены (%): это доля случаев, когда цена двигалась на минимально необходимое изменение без учета направления. Это помогает понять, насколько волатилен рынок.
— Выгода от PSAR: это коэффициент, показывающий, насколько использование PSAR выгоднее простого случайного движения цены. Чем выше значение, тем лучше работает индикатор.
Как проводился анализ?
Анализ учитывает комиссию в размере 0.036% для открытия и закрытия позиций (в обе стороны), что соответствует условиям торговли в качестве мейкера на популярной бирже Bybit.
Математика анализа:
Я использовал PSAR (Parabolic SAR) для анализа движения цены после сигнала. Это индикатор, который позволяет оценить развороты тренда, что может дать трейдеру четкие точки входа и выхода.
Эта тема приманивает к себе новичков, обещая, что достаточно вложить деньги и ни о чем не думать.
Была поставлена цель. Хочется получать более-менее фиксированный доход (насколько это возможно в сфере трейдинга). Зарабатывают обычно 2/3 стратегий, 1/3 – теряет. И каждый месяц они меняются местами))
Поэтому я сделал индекс из ВСЕХ своих стратегий, а сверху повесил фильтр из нейросети – чтоб фильтровала, значит, из хороших сделок только самые замечательные.
🦉Назвал я эту красоту OWL (Сова) – Optimal Win-Loss.
1. В индекс пошли и трендовые стратегии, и контр-трендовые, и квантовые, и рыночно-нейтральные. В общем, всё, что друг друга диверсифицирует и подстраховывает.Логика простая: чего боится, например, контр-трендовник? Только безоткатного дампа, так как это лонг-онли сеточник. Тут на подстраховку выступает трендовик, который торгует в обе стороны на пробой, пампы и дампы для трендовика – лучшее топливо!
Или чего боится трендовик? Размашистого флета. На таком флете прибыли насыплет контр-трендовик.
Главная задумка – чтобы потенциально опасная для одной стратегии фаза рынка являлась ультра-прибыльной для другой стратегии.
Немного биографии, кому не интересно — без проблем листаем сразу ниже
С трейдингом познакомился осенью 2019 года. Изучал очень многое, в том числе западные источники.
Всерьёз стал подходить к вопросу только ближе к лету 2020 года, там же начал и пробовать ручной скальпинг — в течение пары месяцев уже были в голове наброски основных торговых систем, благо помогали знакомые крупные действующие трейдеры.
Довольно быстро понял, что торговать ручками — не мой вариант, совсем другого я склада характера.
Ближе к концу 2020 года уже узнал про алгоритмический трейдинг и начал плотно изучать варианты.
Тогда же впервые узнал о замечательном софте — TSLab, сразу начал изучать его. В то же время наткнулся на стратегию, о которой и пойдёт речь далее.
После был длительный перерыв в трейдинге — более года по личным обстоятельствам.
Летом 2022 года вернулся к TSLab, обновил знания и погнал тестировать. За плечами десятки разных ботов, тестов, стратегий. Я точно не мастер TSLab и вообще трейдинга — есть сотни более опытных людей и я вдоволь наемся разного рода критики, я не против конструктива.
Мы (небольшая команда энтузиастов) сделали инструмент (bot) для анализа данных MOEX.
Сейчас все функции бесплатные.
Сразу скажу, что мы больше программисты, чем люди, разбирающиеся в трейдинге.
Предполагаем, что результат работы с ботом и полученная информация позволит Вам учесть еще один фактор в Ваших алгоритмах принятия решения.
Нам интересно понять, насколько полезен может быть такого рода инструмент и может есть что-то, что можно в него добавить, чтоб он стал более полезным.
Основная идея: Вы через телеграм бот выбираете интервал дат (сейчас доступен интервал от 5ти дней до двух недель).
В выбранном периоде акции будут объединены в группы по критерию схожести поведения (графики цен индексов в группе в выбранном периоде ведут себя похоже)
Как результат, Вы получите выгрузку в виде файлов: данных (.xlsx) с признаком группы и сравнительные графики для визуального анализа.
По нашей логике. Такая информация может позволить найти, например,:
Клац-клац и профит в кармане
Именно так воспринимают торговлю криптовалютами многие новички. Ведь здесь не нужно разбираться в акциях и сложных понятиях: выбирай подходящую криптовалюту и зарабатывай на разнице курса.
Однако не все так просто в сказочном замке. Криптовалюты — сложный актив с огромными рисками, так как стабильность здесь отсутствует как таковая. Все зависит от ситуации в мире, на рынке, настроениях, спроса и предложения. Огромное количество факторов, на которые нужно ориентироваться.
Индикаторы, помогающие оценить ситуацию на рынке, нередко выдают ложные сигналы из-за сильной волатильности (колебания курса). Поэтому ориентироваться нужно не на тот индикатор, который нравится или более прост в понимании, а на максимально возможное их количество. Только комплексная оценка по разным показателям с совокупностью изучения новостей отрасли поможет разобраться и правильно спрогнозировать.
В результате просто «клац-клац» не получится. При ручной торговле трейдеру приходится посещать множество источников, чтобы правильно оценивать ситуацию и понимать, когда актив стоит придержать, когда продать, а когда и закупиться побольше.
В контексте активного развития криптовалютного рынка, применение автоматизированных торговых систем, часто именуемых «ботами», выступает как неотъемлемый элемент торгового процесса. Эти сложные ИИ-ориентированные системы могут совершать торговые операции, основываясь на предустановленных критериях, минимизируя необходимость постоянного человеческого вмешательства. В данной статье блога мы рассмотрим увлекательный мир криптоботов и алгоритмической торговли.
Криптобот — это специализированная программа, которая взаимодействует с финансовыми биржами через API для сбора и анализа актуальных рыночных данных. Основываясь на этих данных, бот осуществляет торговые сделки в соответствии с заранее определенными и запрограммированными правилами, учитывая такие факторы, как объем рынка, время, цена и даже сложные прогнозы, созданные с использованием моделей машинного обучения.
Эти системы были разработаны на основе традиционных алгоритмов рыночной торговли, но с учетом специфики волатильного крипторынка. Они предоставляют ряд преимуществ, способных оптимизировать торговый процесс, делая их привлекательными инструментами как для опытных, так и для новичков в торговле.