Начало
Игра с преимуществом
Торговые модели

Тестировать будем рынок фьючерсов так как он наиболее пригоден для спекуляций, имеет торговое плечо и небольшой размер комиссий.

Размер комиссий при спекуляциях очень важен, так как чем меньше комиссия, тем меньший тайм фрейм возможно использовать в торговой стратегии и больше прибыль.

Мы будем тестировать рынок крипто валюты и для этого выбираем биржу с максимальным объёмом торгов — Binance. Binance (Futures) предлагает для торговли на сегодняшний день 268 торговых пар, дневной объем торгов Binance (Futures) более 20 миллиардов долларов, по данным CoinGecko.

Из них 160 фьючерсов к USDT. Именно их будем тестировать.

Методика и цель оптимизации

Цель настроить процесс оптимизации на поиск оптимальных параметров для торговли на следующие 7 дней. Почему 7? Потому что неделя это удобно и достаточно для статистической реализации выбранных моделей и тайм фреймов.

Оптимизация проводится простым перебором входных параметров. Период оптимизации должен быть больше периода торговли с выбранными параметрами и больше периода форвард теста. Введём период оптимизации как параметр оптимизации от 2 до 7 недель так как изначально не известно какой период необходим и достаточен.

( Читать дальше )

Начало
Игра с преимуществом

Модели входа будем использовать классические трендовые, пробили идём за ценой.

Модель на 15 мин. Бары считать бары и анализировать паттерны мы не будем. Так как если посмотреть на тот же график на периоде, к примеру h1 видно, что просто встаём на пробой бара «впротивоход» предыдущего бара.


( Читать дальше )

Все трейдеры торгуют мат ожидание (игра с преимуществом), и задача трейдера построить торговую систему, где мат ожидание будет всегда на его стороне. Не каждая сделает будет в плюс, но если мат ожидание выстроено честно, экстраполирует в будущее и трейдер себя не обманывает, (не надеется на авось), то на дистанции он всегда заберет деньги с рынка. Всегда.

В алгоритмическом трейдинге при создании автоматических торговых систем очень важен вопрос времени жизни торговых алгоритмов, т.е. способность найденного мат ожидания экстраполировать в будущее.

В условиях постоянно меняющегося рынка рано или поздно наступает момент, когда даже самый совершенный и прибыльный алгоритм начинает приносить убытки, поэтому мы сами определим время жизни алгоритма в одну неделю и будем создавать систему, которая будет давать положительный результат с еженедельной оптимизацией. Оптимизировать будем полным перебором всех параметров так как неизвестно сколько будет оптимизационных экстремумов, да и тестировать будем не отдельный инструмент или тайм фрейм, а все рабочие тайм фреймы и все торговые инструменты. Задача не из лёгких, но вполне выполнимая. 

( Читать дальше )

Работая на NYSE, ежедневно просматривал сотни графиков акций в поисках нескольких интересных, пригодных для работы на сегодняшний день, это был 2014 год.

Таким образом, прошло полтора года, начало получаться, net и gross начали уверенный рост. И тут я увидел российский рынок, я просто офигел. Насмотреность графиков на одном из самых конкурентных рынков, при взгляде на российский рынок, повергла меня в шок. На российском рынке после работы на nyse, мне казалось, не заработать мог только ленивый. И это оказалось действительно так.
Родились несколько простых моделей основанных на пробой бара и поддягивание трейлинга по предыдущему бару.

Единственное, что отличало, что классических подходов поиска точек входа и выхода на одном и то же таймфрейме, это то, что точки входа и точки выходы оптимизировались не зависимо друг от друга и могли иметь собственный тайм фрем, т.е. например, точка входа формировалась на пятнадцати минутном тацмфрейме, а трейлинг вёлся на часовом.

Самое интересное, что модели входа и модели трейлинга были всегда одни и те-же, необходимо было оптимизировать только метод оптимизации, так сказать, произвести поиск производной оптимизации (как в математике). В итоге получилась система которая воприоре зарабатывает, вопрос только сколько?

( Читать дальше )