Начало
Игра с преимуществом
Торговые модели
Принцип оптимизации торгового алгоритма

И так, после того как, мы учли исполнение сделок, комиссии и провели проверку реальной торговли на соответствие с результатами полученных при тестировании построим доходность готовой торговой системы. 

Определим торговый период с Пн по Вс и каждый Пн будем проводить пересчет моделей для торговли на текущей неделе (Принцип оптимизации торгового алгоритма).

Таким образом, для торговли на текущей неделе, каждый Пн получаем от алгоритма инструмент и торговые параметры (модели входа и выхода, тайм фремы).

Как уже писал ранее, на входе системы оптимизации имеем: ~160 фьючерсов на крипто монеты; три модели входа и выхода; семь тайм фреймов (M5, M15, M30, H1, H2, H4, D1); триггер stop/limit (трендовая/флэтовая стратегия).

Цель тестирования: поиск лучшего инструмента и параметров для торговли на текущей неделе. Получение объединенной кривой результата торговли.

Торговое плечо 20х, используемая маржа 5%.

Последовательно прогоняя торговлю по выданным алгоритмом параметрами, получаем понедельно следующие результаты:

( 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 )

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 )