Блог им. neophyte
Назвать эту разработку новой трудно по трем причинам:
1. Основа программного кода в общем-то одинакова, отличаются только правила открытия и закрытия позиций.
2. Направление торговли определяется по основным правилам SWT-метода, идентичным правилам трендового робота. Отличие в управлении открытой позицией, наращивании ее объема и в правилах закрытия.
3. Сетка и мартингейл, добавленные к основному алгоритму, для меня тоже не новы. Сетка использовалась в модификациях трендового робота до 2021 года, затем была исключена, как чужеродный элемент. А алгоритм мартингейла я модифицировал под свои задачи еще в 2006 году, правда использовался он в ручной торговле и был немного другим. Автоматика позволила добавить и гибкости и пару интересных примочек.
В детали вдаваться не буду, это будет предметом отдельной публикации. Коротко остановлюсь на двух моментах: зачем это делалось и что получилось.
1. Зачем?
Рынки постепенно меняются. Тенденция, которую я отметил для себя (возможно я ошибаюсь) — следствие роботизации маркетмейкеров. Роботы зажимают диапазон и держат его до последнего, а потом ситуация резко срывается в тренд и уходит к новому узкому диапазону.
Понятия узкий диапазон и тренд условны, но длительное простои моего трендового робота, которые достигали месяцев, выматывают нервы и заставляют делать ошибки. А стремительность перехода к тренду такова, что робот или всегда успевает открыть позицию и отработать движение или, при уменьшении глубины анализа, сваливается в пилу при повышенном быстродействии.
Поэтому я решил разделить торговлю по тренду и в диапазоне и сделать диапазонный робот, который торговал бы по маленькой, пока трендовый робот в простое.
2. Что получилось?
То, что получается обычно в сетке + мартингейл. Эквити плавно растет, но склонна к срыву и краху счета.
Но тут пришел на помощь SWT-метод, который позволяет рассчитать диапазон возможного движения по любому из трендов (циклов).
За основу берутся измерения пиковой волатильности среднесрочного тренда с циклом примерно полгода. Полученный диапазон разбит 32 части и принято предположение, что рынок за эти полгода не пройдет направленное расстояние от края до края края без откатов на 1/32 диапазона. Деление на 32 части выбрано из соображений ММ, но шаг сетки можно масштабировать.
Для евро, например, этот диапазон на текущий момент составляет около 500 пунктов в четвертом знаке после запятой, а шаг сетки примерно 15 пунктов.
Начинали мы с такого графика.
Дальше тестирование на исторических данных с 1999 до 2021 года, по по ходу которого выявлялись критические звенья алгоритма. Результаты публиковались, в том числе и на настоящем ресурсе.
По результатам теста внесены незначительные правки в алгоритм и второстепенные корректировки, уменьшающие риски. И провели повторный тест на данных 2021 года на основе откорректированной программы.
На этом отладку планировалось завершить, но, как известно, программирование нельзя закончить, можно только прекратить силовым путем. Но оно того стоило. Тест за 10 месяцев этого года финальной ( я практически прекратил править код) версии робота, которому присвоена название SWT_Range.
UPDATE: Нашел в вашем профиле, вопрос снимается.
Вот и качество вашего тестирования 25%
Когда разберетесь, что эначит качество моделирования 25% в тестере МТ4 на минутном графике, тогда и поговорим.
Разбираться вы вряд ли станете. Но вот вам ссылка про то, что такое качество моделирования в МТ4: https://www.mql5.com/ru/forum/102624
Можете мне поверить на слово, что если где и найдутся проблемы, то не этом месте.
В реале эквити будет у вас совсем не такая гладкая — скорей всего она будет похожа на теоретическую с вероятностью 25% — на это и был шутливый намёк.
С удовольствием посмотрю на результаты реальной работы, хотя бы года за 2.
Если вы хорошо покрутили тестер, но наверное заметили, что качество моделирования тем больше, чем хуже данные.
Я работаю и тестирую на минутном графике при наличии исторических данных минутного графика, когда восстановленная тиковая история наиболее точна.
Если перейти на 5 минут, то качество моделирования вырастет до 90%, но это не значит что выросло качество тиковой истории, и что она стала ближе к реалу. Особенно если нет данных по минутам.
При высоком «качестве моделирования» разница между реальными котировками и симуляцией будет больше. Поэтому у вас и вылезает большая разница.
P.S. Убеждать вас не намерен. Ваше мнение — ваше право. Независимо от его истинности или ложности.
Николай Скриган, Я на 5-минутках работаю.
Кривая не такая ровная в реале получается и провалы глубже. Поэтому ещё пишу не с яхты )
ОК, Хотел сказать только что тест и реал всё-таки разные вещи.
Simix, вот поэтому у вас и пишет, что качество моделирования 90%.
А тест и реал конечно разные. И качество моделирования тоже влияет. Если хотите исключить этот параметр полностью, работайте с алгоритмами по ценам закрытия.
P.S. Я полагаю на этом дискуссия по параметру качество моделирования закончена.