Планы конечно Наполеоновские, но иначе никак. Помимо желания изучить .NET с входящими в него технологиями, собираюсь зимой начать изучать SQL, т.к. считаю что базы данных это очень эффективная штука при работе с биржевой инфой. После .NET + SQL, меня заинтересовал MathLab, мне пока сложно представить в чем конкретно я смогу его заюзать, но учитывая мою огромную любовь к различным измерениям, я уверен что применение ему всегда найдется.

Навеяно постом: http://jc-trader.livejournal.com/393976.html#cutid1

— «Генетическая оптимизация производилась с 2007 до 2011 года. То есть с 1998 до 2007 out-of-sample»

— «Непонятно только почему IS проводился на относительно свежих данных, а OOS на более старых»

— «Это я сам тестировал, у меня такая манера. Все равно оптимизировать для торговли надо на свежих данных, а заодно посмотреть как было бы на старых данных OOS. От перемены мест слагаемых сумма не меняется :)»

Заставило задуматься что все таки лучше? Приведу некоторые аргументы в пользу каждого из методов:

IS OOS: Проверяя оптимизированные параметры на свежих данных мы получаем некоторое представление о боеспособности параметров на более свежем участке и возможно типе рынка.

OOS IS: Оптимизируя на более свежих данных мы какбы более плотно приспосабливаемся к новой рыночной фазе проверяя имела ли место такая неэффективность в прошлом.

Есть еще третий вариант проверки живучести системы называемый кросс-валидация, который сочетает в себе оба метода, но о нем не сегодня.

Дисскас.

Вопрос по экселю
Может быть кто-то сталкивался.

Как свести данные в график чтобы сделать % шкалу?




Чтобы вот так:



( Читать дальше )

В целом прикольное занятие, главное делать перерывы, иначе терпение исчезает, я обычно смотрю на одном мониторе телевизор, на другом стакан, получается удобно.



Что интересного можно сказать:
1) очень важно скальпировать в ликвидное время, пока что большого понимания в какое время ликвидность приходит нет, кроме того что после 7 лучше не торговать, ликвид уходит полностью.
2) иногда надо пытатся сидеть 100-300п, но для этого необходимо уметь оценивать потенциал, я пока его не понимаю 

Допустим есть счет в 1 000 000 рублей.

Из которого инвестор дает рисков на 200 000 рублей.

Как правильно вести риски?

У меня на уме пока что два варианта:

1) Складываем макс дродаун по каждой системе из портфеля умножаем на 2 и соотносим это с рисками которые нам доступны
2) Складываем все системы в единую эквити, у которой находим макс дродаун умножаем на 2 и соотносим с рисками

Оба варианта вполне лаконичны, с той лишь разницей что первый подразумевает более консервативное управление, а второй более агрессивное исходя из того что просадки по портфелю систем не имеют большой корреляции

P.S. Цифры с потолка, для удобства расчетов

Лонг или шорт?

Делайте ваши ставки. 

Прошлый прогноз сработал со 100% точностью.



Теперь я думаю что будет так:

 

( Читать дальше )

Неплохо выглядит, особенно учитывая то что создавалась система как страховочная для другой, а получилось что оказалась лучше.

Самое главное что удалось достичь асиметричности просадок, т.е. одна компенсирует другую очень удачно.

Пф 2.5

Тест с 2009 года:

 

Робот запущенный по стратегии r_reef, стартанул в пятницу. На подходе еще 3-4 робота для ФОРТСа.

Так это все выглядит:



( Читать дальше )

Люблю что-нибудь начертить, а потом посмотреть как постфактум отрабатывается или не отрабатывается.



Сегодня вчерашние начерталовки отработали, кстати всегда было интересно, имеет ли кто-нибудь роботов торгующих по каналам или какой-то классике?