SMART-LAB
Новый дизайн
Мы делаем деньги на бирже
Информация
Блог им. biopsyhose
Разработка: новый робот Alfa - А15. Cтатистика алго-портфелей. Сколько приносит в месяц кнопка "Бабло"?
- 17 декабря 2023, 09:42
- |
Начнем с текущей статистики Etalon — A10. Это портфель роботов построенных на единственном паттерне продолжения дисбаланса:
В алго-портфеле Etalon — А10 эта идея торгуется на:
6B (BRITISH POUND FUTURES) 2контракта,
ES (E-MINI S&P 500 FUTURES) 1контракт,
CL (CRUDE OIL FUTURES) 1контракт,
6Е (EURO FUTURE) 1контракт,
NG (NATURAL GAS HENRY HUB FUTURE) 1контракт,
NQ (E-MINI NASDAQ 100 FUTURES) 1контракт,
RTY (E-MINI RUSSELL 2000) 1контракт,
ZF (5 YR TREASURY NOTE FUTURES) 2контракта,
ZN (10Y TREASURY NOTE FUTURES) 2контракта,
ZT (2 YEAR TREASURY NOTE FUTURES) 4контракта.
10 стратегий запущенных одновременно на разных ФИ диверсифицируют риски, уменьшая общую просадку по портфелю одновременно увеличивая чистую доходность. Итак, чистая статистика сделок (без ReOpen на клиринг) за ~14 лет (165,57 торговых месяцев) / 1696 сделок:
Profit factor — 1.52
% profitable - 55%
Ratio avg win/loss — 1.24
Avg trade - $266
👆 Эта статистика понадобиться нам для анализа эффективности А10 и понимания уровня эффективности робота А15 в сравнении с А10. А сейчас рассмотрим «рабочую» статистику А10 когда все сделки выполняют ReOpen на клиринге — закрываются за 30 мин до клиринга и открываются в первые 5 мин торгов. Это нужно чтобы держаться в дневной марже брокера и иметь примерно 7-е плечо. Итак:
👆Из этой статистики для сравнения нам пригодятся:
Total net profit — 408 131
Sortino - 0.66
Profit per month — $2 466
👆 Из статистики по годам извлекаем median profit per month: (сумма всех годов ниже $40 000= $203 243)/ (кол-во месяцев в этих годах 8*12 = 96) = $2 117
👆 Из динамики просадок портфеля извлекаем текущий приемлемый DD-index entry = < $8 000 (наш вход ниже DD $8 000)
А также нам будут нужны и другие статистические показатели. Рассчитываем их и добавляем:
Optimal Depo = (AvgDD*2 - DD-index entry + 70%margin) = $17 000*2 — $8 000 + $7 000 = $33 000
Median monthly return on $1 000 = (Median pr. per m. / Optimal Depo/1000) $2 117/ 33 000/1 000 = $ 64 | 77%
Итого статистика портфеля роботов Etalon — А10:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade — 1696
Total net profit - 408 131
Profit factor - 1.52
% profitable - 55%
Ratio avg win/loss - 1.24
Avg trade - $266
Sortino - 0.66
Profit per month - $2 465
Median pr. per m. - $2 117
DD-index entry — < $8 000
Optimal Depo - $33 000
MMRon1000 - $ 64 | 77%
Коротко пробегусь с комментариями по показателям:
Period и Trade — я считаю минимально релевантной статистику, которая удовлетворяет сразу двум критериям: Period > 4 календарных лет и Сделок > 300. Если статистика собрана на периоде больше 4 лет и в выборке более 300 сделок, то на ее основе можно начинать делать выводы об эффективности стратегии, но чем период и кол-во сделок больше в вашей стате тем естественно лучше. Здесь у нас 14 лет и 1696 сделок.
Total net profit — чистая прибыль с учетом всех биржевых комиссий
Profit factor — в 1,52 раза зарабатывает больше чем теряет
% profitable - процент профитных сделок
Ratio avg win/loss - средняя профитная сделка в 1,24 раза больше средней убыточной
Avg trade — доход в среднем на сделку
Sortino — коэффициент Сортино отличается от коэффициента Шарпа тем, что он учитывает только стандартное отклонение риска снижения (то есть риск просадки), а не всего риска (повышения + снижения). Поскольку коэффициент Сортино фокусируется только на отрицательном отклонении доходности портфеля от среднего значения, считается, что он дает лучшее представление об эффективности портфеля с поправкой на риск, поскольку положительная волатильность является преимуществом. Другими словами мы хотим дать прибыли течь, а убытки ограничивать. Тогда нам нужен Сортино, а не Шарп. Таким образом чем выше коэффициент Сортино, тем лучше. Рассматривая две аналогичные инвестиции, рациональный инвестор отдал бы предпочтение той, у которой более высокий коэффициент Сортино, поскольку это означает, что инвестиции приносят большую прибыль на единицу риска, который они принимают на себя. 1 Sortino = 100% дохода на единицу взятого риска… 0,66 Sortino = 66% на единицу и тд.
Profit per month - $2 465 — Мы просто делим 408 131 на кол-во месяцев165,57 (столько месяцев от первой до последней сделки)
Median pr. per m. - $2 117 — медианный доход без OVER PROFIT периодов. То на что мы реально рассчитываем и что портфель делает чаще всего статистически.
DD-index entry - < $8 000 — вот это важный момент. Для меня «КНОПКА БАБЛО» — это стартап в области трейдинга, фабрика рождающая в своем чреве механическую структуру, аналитическую программу включающую в себя систему риск-менеджмента и систему исполнения ордеров. Наша цель максимально все это оптимизировать и автоматизировать, подключить кбирже одним концом и кисточнику ликвидности (торговый счет) другим концом.
Наша миссия регулярно трудиться над наилучшим практическим воплощением образа инвестиционной высокорискованной структуры способной выдавать в районе 100-200% годовых на вложенный капитал. При этом эффективность «КНОПКИ БАБЛО» измеряется финансовым результатом, который показывают её торговые портфели когда мы применяем их к реальному рынку. Сколько в процентах удалось заработать на вложенные деньги? На текущий момент мой индекс публичной доходности за последние 10 лет выглядит так:
От момента когда я ухватился за идею системной торговли в сентябре 2013 года до текущего момента, когда торгует уже автоматическая программа. Видим средний результат 40% годовых)). Саму программу мы начали строить в начале 2019-го года двигаясь от версии А1 к текущей А15, чего только не было реализовано в ходе этих изысканий. Чередуя различные вариации внутридневной торговли и среднесрочной мы пришли к 4 портфелям торговых систем, которые выглядят сбалансировано и оптимально по отношению параметров риска к доходности и ПРОСТОТЕ всей инфраструктуры торгов организованных вокруг этих ТС. При этом два портфеля А15 это финальная версия А10, результат экспериментов осуществленных в стратегиях А11-А14 в том числе и на реальном рынке:
Итак, эта кривая доходности есть отражение моей попытки вытащить свой уровень трейдинга на стабильный алготрейдинг, когда моя кривая доходности начнет четко копировать кривую доходности какого-то портфеля роботов. Это будет означать что мы максимально приблизились к идеальной технической структуре. И я думаю что А15 это та версия портфеля ТС от нас, что сможет продолжить этот крутой тренд вверх на Эквити который начал Etalon-mini A10:
Итак, возвращаясь к DD-index entry - < $8 000... я отношусь к кривой доходности как к акции, это инвестирование в компанию, а значит верим в вечный рост и покупаем акции компании на просадках в целях максимально минимизировать цену входного билета (Depo которым будем рисковать), оставаясь при этом в относительно безопасной по риску и все еще привлекательной по доходности зоне… желательно 100-200%. Зная среднее значение колебаний просадок портфеля можно вычислить оптимальное значение просадки для подключения счета к портфелю. И при текущей волатильности на рынке, которая отражается и на волатильности просадки и ее частоте я думаю оптимальным значением сейчас будет вход ниже $8 000 DD-index:
OptimalDepo - $33 000 per 1 lot — эта цифра результат сложения всех предыдущих параметров. Такое депо идеально использовать для входа на $8 000 просадки в этот портфель Etalon A10. В депо не должно быть лишних денег которые просто лежат! Всё депо работает! Частью рискуем, часть на маржу! В текущем примере $26 000 торговый риск и $7 000 на маржу.
Повышать капитал нужно кратными $33 000 суммами поэтому per 1 lot.
MMRon1000 - $ 64 | 77% — это самый четкий сейчас для меня показатель реальной эффективности портфеля стратегий. Медианно 77% годовых на вложенный капитал. + $ 768 на каждую вложенную $1 000 в год… пауза ....
… продолжаем! Теперь статистика за тот же период от новых портфелей на базе робота А15. Первым будет Alfa-H A15 и чуть ниже его чистая статистика сделок (без ReOpen на клиринг) за ~14 лет (165,57 торговых месяцев) / 3613 сделок
Profit factor - 1.6
% profitable - 38%
Ratio avg win/loss - 2.56
Avg trade - $378
А сейчас рассмотрим «рабочую» статистику Alfa-H A15 когда все сделки выполняют ReOpen на клиринге — закрываются за 30 мин до клиринга и открываются в первые 5 мин торгов. Это нужно чтобы держаться в дневной марже брокера и иметь примерно 7-е плечо. Итак:
Total net profit — $1 301 070
Sortino - 1.18
Profit per month - $7 861
👆 Из статистики по годам извлекаем median profit per month: (сумма всех годов исключая 2022, 2023= $854 046) / (кол-во месяцев в этих годах 11*12+10 = 142) = $6 014
👆 Из динамики просадок портфеля извлекаем текущий приемлемый DD-index entry = < $15 000 (наш вход ниже DD $15 000)
Итого статистика портфеля роботов Alfa-H А15:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade - 3613
Total net profit - 1 301 070
Profit factor - 1.6
% profitable - 38%
Ratio avg win/loss - 2.56
Avg trade - $378
Sortino - 1.18
Profit per month - $7 861
Median pr. per m. - $6 014
DD-index entry - < $15 000
Optimal Depo - $50 000
MMRon1000 - $ 120 | 144%
Для сравнениявспомним статистику портфеля роботовEtalon — А10:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade — 1696
Total net profit - 408 131
Profit factor - 1.52
% profitable - 55%
Ratio avg win/loss - 1.24
Avg trade - $266
Sortino - 0.66
Profit per month - $2 465
Median pr. per m. - $2 117
DD-index entry - < $8 000
Optimal Depo - $33 000
MMRon1000 - $ 64 | 77%
Сильно не вдаваясь в подробное сравнение обратим внимание на показатели выделенные зеленым — они увеличились на 100%. Разница средней прибыльной и средней убыточной сделки ( Ratio avg win/loss ) — рост показателя в два раза… это то что сыграло главную роль в росте всех остальных показателей. Именно на этот показатель трейдер пытается влиять когда рожает непосредственно стратегию — чем качественнее будут паттерны на вход и выход тем выше будет Ratio avg win/loss, а значит выше будет и доход на единицу риска - Sortino, и конечно главный показатель MMRon1000 теперь рекордные для нас +$120/месяц на $1000 или144% годовых медианного дохода. А это уже кое-что! Отметку доходности в + $75 000 проходят 10 лет из 14, то есть в 70% случаев год для depo $50 000 закрывается 150%+. Звучит жирно!
И если Вы не заметили, то например ноябрь 2023 Alfa-H А15 закрывает в +$24 000
Моя идея в том чтобы было несколько портфелей с примерно одинаковой эффективностью, но разные по включенным стратегиям и разной агрессивностью. Так легче ждать просадку на вход и есть возможность диверсифицировать капитал по портфелям. Изначально мы создали около 30 стратегий для 14 ФИ и из них я собрал 8 портфелей Alfa А15:
По характеру эти 8 портфелей разделились на агрессивные и мягкие, без средних вариантов, поэтому я взял самый сбалансированный из агрессивных и самый сбалансированный из мягких, итого 2 портфеля на $40к и $50к депо на 1 лот, эффективностью $120/месяц на вложенную $1 000. Первый портфель это уже представленный выше Alfa-H А15, а второй портфель:
Alfa-R А15 и чуть ниже его чистая статистика сделок(без ReOpen на клиринг) за~14 лет (165,57 торговых месяцев)/ 3615 сделок:
А сейчас рассмотрим «рабочую» статистику Alfa-R A15 когда все сделки выполняют ReOpen на клиринге — закрываются за 30 мин до клиринга и открываются в первые 5 мин торгов. Это нужно чтобы держаться в дневной марже брокера и иметь примерно 7-е плечо. Итак:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade - 3615
Total net profit - 1 063 835
Profit factor - 1.55
% profitable - 37%
Ratio avg win/loss - 2.6
Avg trade - $300
Sortino - 1.04
Profit per month - $6 423
Median pr. per m. - $4 800
DD-index entry - < $12 000
Optimal Depo - $40 000
MMRon1000 - $ 120 | 144%
Для сравнения вспомним статистику портфеля роботов Alfa-H А15:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade - 3613
Total net profit - 1 301 070
Profit factor - 1.6
% profitable - 38%
Ratio avg win/loss - 2.56
Avg trade - $378
Sortino - 1.18
Profit per month - $7 861
Median pr. per m. - $6 014
DD-index entry - < $15 000
Optimal Depo - $50 000
MMRon1000 - $ 120 | 144%
Очень похожая статистика, одинаковая эффективность MMRon1000 - $ 120 | 144%, одинаковое Ratio avg win/loss - 2.56-2.6...
По индексу просадок видно что добавляется много новых точек входа в торговлю в тех периодах где пришлось бы ждать и бездействовать будь у нас только один портфель. Это главное.
Дальше, у нас будет запущен публичный счет $30 500 на Etalon-A10 и еще один публичный счет на одном из Alfa-A15. Когда Etalon-A10 заработает + $21 500 переключим его на Alfa-R A15. А сейчас ждем просадку по портфелям чтобы войти.
В алго-портфеле Etalon — А10 эта идея торгуется на:
6B (BRITISH POUND FUTURES) 2контракта,
ES (E-MINI S&P 500 FUTURES) 1контракт,
CL (CRUDE OIL FUTURES) 1контракт,
6Е (EURO FUTURE) 1контракт,
NG (NATURAL GAS HENRY HUB FUTURE) 1контракт,
NQ (E-MINI NASDAQ 100 FUTURES) 1контракт,
RTY (E-MINI RUSSELL 2000) 1контракт,
ZF (5 YR TREASURY NOTE FUTURES) 2контракта,
ZN (10Y TREASURY NOTE FUTURES) 2контракта,
ZT (2 YEAR TREASURY NOTE FUTURES) 4контракта.
10 стратегий запущенных одновременно на разных ФИ диверсифицируют риски, уменьшая общую просадку по портфелю одновременно увеличивая чистую доходность. Итак, чистая статистика сделок (без ReOpen на клиринг) за ~14 лет (165,57 торговых месяцев) / 1696 сделок:
Profit factor — 1.52
% profitable - 55%
Ratio avg win/loss — 1.24
Avg trade - $266
👆 Эта статистика понадобиться нам для анализа эффективности А10 и понимания уровня эффективности робота А15 в сравнении с А10. А сейчас рассмотрим «рабочую» статистику А10 когда все сделки выполняют ReOpen на клиринге — закрываются за 30 мин до клиринга и открываются в первые 5 мин торгов. Это нужно чтобы держаться в дневной марже брокера и иметь примерно 7-е плечо. Итак:
👆Из этой статистики для сравнения нам пригодятся:
Total net profit — 408 131
Sortino - 0.66
Profit per month — $2 466
👆 Из статистики по годам извлекаем median profit per month: (сумма всех годов ниже $40 000= $203 243)/ (кол-во месяцев в этих годах 8*12 = 96) = $2 117
👆 Из динамики просадок портфеля извлекаем текущий приемлемый DD-index entry = < $8 000 (наш вход ниже DD $8 000)
А также нам будут нужны и другие статистические показатели. Рассчитываем их и добавляем:
Optimal Depo = (AvgDD*2 - DD-index entry + 70%margin) = $17 000*2 — $8 000 + $7 000 = $33 000
Median monthly return on $1 000 = (Median pr. per m. / Optimal Depo/1000) $2 117/ 33 000/1 000 = $ 64 | 77%
Итого статистика портфеля роботов Etalon — А10:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade — 1696
Total net profit - 408 131
Profit factor - 1.52
% profitable - 55%
Ratio avg win/loss - 1.24
Avg trade - $266
Sortino - 0.66
Profit per month - $2 465
Median pr. per m. - $2 117
DD-index entry — < $8 000
Optimal Depo - $33 000
MMRon1000 - $ 64 | 77%
Коротко пробегусь с комментариями по показателям:
Period и Trade — я считаю минимально релевантной статистику, которая удовлетворяет сразу двум критериям: Period > 4 календарных лет и Сделок > 300. Если статистика собрана на периоде больше 4 лет и в выборке более 300 сделок, то на ее основе можно начинать делать выводы об эффективности стратегии, но чем период и кол-во сделок больше в вашей стате тем естественно лучше. Здесь у нас 14 лет и 1696 сделок.
Total net profit — чистая прибыль с учетом всех биржевых комиссий
Profit factor — в 1,52 раза зарабатывает больше чем теряет
% profitable - процент профитных сделок
Ratio avg win/loss - средняя профитная сделка в 1,24 раза больше средней убыточной
Avg trade — доход в среднем на сделку
Sortino — коэффициент Сортино отличается от коэффициента Шарпа тем, что он учитывает только стандартное отклонение риска снижения (то есть риск просадки), а не всего риска (повышения + снижения). Поскольку коэффициент Сортино фокусируется только на отрицательном отклонении доходности портфеля от среднего значения, считается, что он дает лучшее представление об эффективности портфеля с поправкой на риск, поскольку положительная волатильность является преимуществом. Другими словами мы хотим дать прибыли течь, а убытки ограничивать. Тогда нам нужен Сортино, а не Шарп. Таким образом чем выше коэффициент Сортино, тем лучше. Рассматривая две аналогичные инвестиции, рациональный инвестор отдал бы предпочтение той, у которой более высокий коэффициент Сортино, поскольку это означает, что инвестиции приносят большую прибыль на единицу риска, который они принимают на себя. 1 Sortino = 100% дохода на единицу взятого риска… 0,66 Sortino = 66% на единицу и тд.
Profit per month - $2 465 — Мы просто делим 408 131 на кол-во месяцев165,57 (столько месяцев от первой до последней сделки)
Median pr. per m. - $2 117 — медианный доход без OVER PROFIT периодов. То на что мы реально рассчитываем и что портфель делает чаще всего статистически.
DD-index entry - < $8 000 — вот это важный момент. Для меня «КНОПКА БАБЛО» — это стартап в области трейдинга, фабрика рождающая в своем чреве механическую структуру, аналитическую программу включающую в себя систему риск-менеджмента и систему исполнения ордеров. Наша цель максимально все это оптимизировать и автоматизировать, подключить кбирже одним концом и кисточнику ликвидности (торговый счет) другим концом.
Наша миссия регулярно трудиться над наилучшим практическим воплощением образа инвестиционной высокорискованной структуры способной выдавать в районе 100-200% годовых на вложенный капитал. При этом эффективность «КНОПКИ БАБЛО» измеряется финансовым результатом, который показывают её торговые портфели когда мы применяем их к реальному рынку. Сколько в процентах удалось заработать на вложенные деньги? На текущий момент мой индекс публичной доходности за последние 10 лет выглядит так:
От момента когда я ухватился за идею системной торговли в сентябре 2013 года до текущего момента, когда торгует уже автоматическая программа. Видим средний результат 40% годовых)). Саму программу мы начали строить в начале 2019-го года двигаясь от версии А1 к текущей А15, чего только не было реализовано в ходе этих изысканий. Чередуя различные вариации внутридневной торговли и среднесрочной мы пришли к 4 портфелям торговых систем, которые выглядят сбалансировано и оптимально по отношению параметров риска к доходности и ПРОСТОТЕ всей инфраструктуры торгов организованных вокруг этих ТС. При этом два портфеля А15 это финальная версия А10, результат экспериментов осуществленных в стратегиях А11-А14 в том числе и на реальном рынке:
Итак, эта кривая доходности есть отражение моей попытки вытащить свой уровень трейдинга на стабильный алготрейдинг, когда моя кривая доходности начнет четко копировать кривую доходности какого-то портфеля роботов. Это будет означать что мы максимально приблизились к идеальной технической структуре. И я думаю что А15 это та версия портфеля ТС от нас, что сможет продолжить этот крутой тренд вверх на Эквити который начал Etalon-mini A10:
Итак, возвращаясь к DD-index entry - < $8 000... я отношусь к кривой доходности как к акции, это инвестирование в компанию, а значит верим в вечный рост и покупаем акции компании на просадках в целях максимально минимизировать цену входного билета (Depo которым будем рисковать), оставаясь при этом в относительно безопасной по риску и все еще привлекательной по доходности зоне… желательно 100-200%. Зная среднее значение колебаний просадок портфеля можно вычислить оптимальное значение просадки для подключения счета к портфелю. И при текущей волатильности на рынке, которая отражается и на волатильности просадки и ее частоте я думаю оптимальным значением сейчас будет вход ниже $8 000 DD-index:
OptimalDepo - $33 000 per 1 lot — эта цифра результат сложения всех предыдущих параметров. Такое депо идеально использовать для входа на $8 000 просадки в этот портфель Etalon A10. В депо не должно быть лишних денег которые просто лежат! Всё депо работает! Частью рискуем, часть на маржу! В текущем примере $26 000 торговый риск и $7 000 на маржу.
Повышать капитал нужно кратными $33 000 суммами поэтому per 1 lot.
MMRon1000 - $ 64 | 77% — это самый четкий сейчас для меня показатель реальной эффективности портфеля стратегий. Медианно 77% годовых на вложенный капитал. + $ 768 на каждую вложенную $1 000 в год… пауза ....
… продолжаем! Теперь статистика за тот же период от новых портфелей на базе робота А15. Первым будет Alfa-H A15 и чуть ниже его чистая статистика сделок (без ReOpen на клиринг) за ~14 лет (165,57 торговых месяцев) / 3613 сделок
Profit factor - 1.6
% profitable - 38%
Ratio avg win/loss - 2.56
Avg trade - $378
А сейчас рассмотрим «рабочую» статистику Alfa-H A15 когда все сделки выполняют ReOpen на клиринге — закрываются за 30 мин до клиринга и открываются в первые 5 мин торгов. Это нужно чтобы держаться в дневной марже брокера и иметь примерно 7-е плечо. Итак:
Total net profit — $1 301 070
Sortino - 1.18
Profit per month - $7 861
👆 Из статистики по годам извлекаем median profit per month: (сумма всех годов исключая 2022, 2023= $854 046) / (кол-во месяцев в этих годах 11*12+10 = 142) = $6 014
👆 Из динамики просадок портфеля извлекаем текущий приемлемый DD-index entry = < $15 000 (наш вход ниже DD $15 000)
Итого статистика портфеля роботов Alfa-H А15:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade - 3613
Total net profit - 1 301 070
Profit factor - 1.6
% profitable - 38%
Ratio avg win/loss - 2.56
Avg trade - $378
Sortino - 1.18
Profit per month - $7 861
Median pr. per m. - $6 014
DD-index entry - < $15 000
Optimal Depo - $50 000
MMRon1000 - $ 120 | 144%
Для сравнениявспомним статистику портфеля роботовEtalon — А10:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade — 1696
Total net profit - 408 131
Profit factor - 1.52
% profitable - 55%
Ratio avg win/loss - 1.24
Avg trade - $266
Sortino - 0.66
Profit per month - $2 465
Median pr. per m. - $2 117
DD-index entry - < $8 000
Optimal Depo - $33 000
MMRon1000 - $ 64 | 77%
Сильно не вдаваясь в подробное сравнение обратим внимание на показатели выделенные зеленым — они увеличились на 100%. Разница средней прибыльной и средней убыточной сделки ( Ratio avg win/loss ) — рост показателя в два раза… это то что сыграло главную роль в росте всех остальных показателей. Именно на этот показатель трейдер пытается влиять когда рожает непосредственно стратегию — чем качественнее будут паттерны на вход и выход тем выше будет Ratio avg win/loss, а значит выше будет и доход на единицу риска - Sortino, и конечно главный показатель MMRon1000 теперь рекордные для нас +$120/месяц на $1000 или144% годовых медианного дохода. А это уже кое-что! Отметку доходности в + $75 000 проходят 10 лет из 14, то есть в 70% случаев год для depo $50 000 закрывается 150%+. Звучит жирно!
И если Вы не заметили, то например ноябрь 2023 Alfa-H А15 закрывает в +$24 000
Моя идея в том чтобы было несколько портфелей с примерно одинаковой эффективностью, но разные по включенным стратегиям и разной агрессивностью. Так легче ждать просадку на вход и есть возможность диверсифицировать капитал по портфелям. Изначально мы создали около 30 стратегий для 14 ФИ и из них я собрал 8 портфелей Alfa А15:
По характеру эти 8 портфелей разделились на агрессивные и мягкие, без средних вариантов, поэтому я взял самый сбалансированный из агрессивных и самый сбалансированный из мягких, итого 2 портфеля на $40к и $50к депо на 1 лот, эффективностью $120/месяц на вложенную $1 000. Первый портфель это уже представленный выше Alfa-H А15, а второй портфель:
Alfa-R А15 и чуть ниже его чистая статистика сделок(без ReOpen на клиринг) за~14 лет (165,57 торговых месяцев)/ 3615 сделок:
А сейчас рассмотрим «рабочую» статистику Alfa-R A15 когда все сделки выполняют ReOpen на клиринге — закрываются за 30 мин до клиринга и открываются в первые 5 мин торгов. Это нужно чтобы держаться в дневной марже брокера и иметь примерно 7-е плечо. Итак:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade - 3615
Total net profit - 1 063 835
Profit factor - 1.55
% profitable - 37%
Ratio avg win/loss - 2.6
Avg trade - $300
Sortino - 1.04
Profit per month - $6 423
Median pr. per m. - $4 800
DD-index entry - < $12 000
Optimal Depo - $40 000
MMRon1000 - $ 120 | 144%
Для сравнения вспомним статистику портфеля роботов Alfa-H А15:
Period — ~14 лет (165,57 торговых месяцев)
Trade - 3613
Total net profit - 1 301 070
Profit factor - 1.6
% profitable - 38%
Ratio avg win/loss - 2.56
Avg trade - $378
Sortino - 1.18
Profit per month - $7 861
Median pr. per m. - $6 014
DD-index entry - < $15 000
Optimal Depo - $50 000
MMRon1000 - $ 120 | 144%
Очень похожая статистика, одинаковая эффективность MMRon1000 - $ 120 | 144%, одинаковое Ratio avg win/loss - 2.56-2.6...
По индексу просадок видно что добавляется много новых точек входа в торговлю в тех периодах где пришлось бы ждать и бездействовать будь у нас только один портфель. Это главное.
Дальше, у нас будет запущен публичный счет $30 500 на Etalon-A10 и еще один публичный счет на одном из Alfa-A15. Когда Etalon-A10 заработает + $21 500 переключим его на Alfa-R A15. А сейчас ждем просадку по портфелям чтобы войти.
Такие дела, всем успехов в торгах!
Топ полезности для трейдера:
БАЙКА: Сказ о том как Biopsyhose в TopStepTrader торговал 👁4.9К ☆3 💚69
Псалм #10: мой путь в трейдинге — «околорынок», управление счетами инвесторов, алготрейдинг 👁8.5К ☆88 💚235
Псалм #1: гэмблер => трейдер, околорынок/доверительное управление, ориентация Smart-Lab 👁6.4К ☆27 💚54
Псалм #4: Лучший проп по условиям. TopstepTrader, LMI, UTprop, SDG, SMB и т.д. 👁5.8К ☆30 💚35
Псалм #6: его величество Backtesting 👁5.9К ☆15 💚91
Псалм #9: моя торговая система – видео. $2000 в месяц — полный разбор статистики торгового робота 👁3.1К ☆4 💚57
Skype: Biopsyhose
Трек-рекорд: 416%
теги блога Biopsyhose trader
- backtesting
- Berkshire Hathaway
- biopsyhose
- drawdown
- Gold
- nasdaq
- profit factor
- Renaissance Technologies
- Risk management
- S&P500
- topsteptrader
- активное инвестирование
- алгоритм для трейдинга
- алгоритмическая система
- алгоритмическая стратегия
- алгоритмическая торговля
- алгоритмический портфель
- алгоритмический трейдер
- алгоритмический трейдинг
- алготрейдер
- алготрейдинг
- биопсихоз трейдер
- вопрос
- вью по рынку
- горбунов
- грааль в трейдинге
- живая торговля
- золото
- инвестирование
- Итоги года
- итоги месяца
- как бабла то срубить
- личностный рост
- нефть
- обучение трейдингу
- отзывы
- Отчет о торговле
- пассивное инвестирование
- Портфель инвестора
- ПРИБЫЛЬНАЯ ТОРГОВАЯ СИСТЕМА
- проп трейдинг
- разбор ошибок
- развитие трейдера
- реальный трейдинг
- рецензия на книгу
- Россия - Украина
- Ротшильды и Россия
- сделка века
- Сделка дня
- Сделка закрыта
- сделки трейдера
- Сигналы робота
- системный трейдинг
- сталингулаг
- статистика для трейдера
- Стэйтмент
- торговые алгоритмы
- торговые паттерны
- торговые роботы
- торговые сигналы
- торговый алгоритм
- торговый робот
- трейдер биопсихоз
- трейдинг
- уведомление
- управление капиталом в трейдинге
- успех в трейдинге
- финансовый отчет
- финрезультат
- финрезультаты
- Шорт нефти
- Юмор Веселье Смех сквозь слезы
- Янукович Виктор
Это Ninja Trader. Идее вшортить в сторону дисбаланса тыща лет )
Сам только со Шри-Ланки, там суше — хрен бы я оттуда работать стал))
В статье вы больше конечные результаты показываете, не вдаваясь в подробности своих паттернов на вход-выход. Хотя с точки зрения программистов и алгоритмики какие-то базовые примеры были бы куда интереснее, без ущерба собственной «коммерческой тайне».
Тем не менее, если отбросить из поля зрения колебания го вокруг клирингов — не проверяли ли вы такой простой момент — насколько сильно будет занижен ваш результат, если вы попросту будете в среднесрочной канве оперировать небезызвестными пересечениями 2-3 ЕМА различных периодов?
В целом-то вы таким же образом пытаетесь «угадать» тренд.
Как попасть в команду?
Эту стратегию в 15 году придумал из 1000 тестов на самописном тестера на с# )) тестировал на разных инструментах ММВБ. Правда на других таймфреймах.