Доброй ночи, коллеги!

Сама тема сабжа всем понятна, известна, и продолжает оставаться болезненной.

Попробую и я вставить свои 4 копейки © Анекдот

Итак — в чем главная проблема алготрейдинга?

На мой взгляд ровно в одном — алготрейдеры не понимают, чем они торгуют.
Ну т.е. торгуют они активами.
Но как устроен ряд цен актива или ряд приращений цен актива — они не знают.

Дальше каждый рассуждает в меру своего образования и/или испорченности:

(спец по ТВиМС): Эта изломанная хня — очевидно реализация случайного процесса
(прикладной математик): Это кривая, но не гладкая. Ща я ее приближенно продифференцирую
(спец по распознаванию образов): Паттерны! Сколько паттернов! Ыыыыыыыы!
(простой человек): Цифры. Просто много цифр. Ща наваяем!

Никто из этих персонажей (кроме меня, наверное, и А.Г., но в рамках его жесткой модели) не задается простым вопросом:

«Какие характеристики цен (или приращений цен) актива вообще позволяют на нем заработать?»

Ну т.е. циферки — циферками, а что в них такого, на чем я могу заработать?

На эти вопросы есть простые ответы. К сожалению, они неверные… Варианты:

1. Цена актива всегда возвращается к скользящей средней (MA)

На самом деле (исходя из самой своей формулы) для широкого класса процессов сама скользящая средняя принудительно возвращается к цене актива.
Вердикт: не работает
Замечание: Существуют процессы, возвращающиеся к среднему (Орштейн-Уленбек?). Но цена актива — она не про это)

2. Цена актива всегда блуждает в пределах границ Боллинджера

На самом деле как раз наоборот — границы Боллинджера всегда приближаются к некоему варианту выборочного СКО. Ценовой процесс легко может пересекать эти границы, а возвращается обратно по единственной причине — границы под него подстраиваются (см. п. 1).
Вердикт: не работает
Замечание: Существуют (стационарные) процессы, когда Боллинджер работает. Но цена актива — она не про это)

3. Цена актива всегда отталкивается от уровня, а пробив его — остается за уровнем

На самом деле такой уровень всегда виден на истории.
Методика отработки такого уровня в реальном времени хромает.
Ну т.е. система, которая определяет такой уровень на основании 2, 3, 4,… ударов в уровень и последующего отскока хромает на долгосроке.
Идея покупать сразу после пробоя тоже легко моделируется — и… сливает ...
Вердикт: не работает

ВОПРОС:

Коллеги!
Как вы убеждаете себя, что идеи, заложенные в ваши алго, работают и способны дать прибыль в будущем?
Тесты — не обоснование от слова совсем.
Ну или поясните, почему система, приносившая прибыль на интервале, будет приносить ее в будущем?
Вангую — без понимания внутренних свойств цены актива такое объяснение просто невозможно.

С уважением 

Доброй ночи, коллеги!

Один местный резидент, признавшийся, что в моменте слил 50 мио (что достойно — не сам факт, но токмо признание оного), решил немного полить меня своими влажными слюнями и обвинить меня в том, что я анализирую/торгую только 1 актив (какой?)

Я считаю, что такое поведение неспортивно и требую сатисфакции

1. Уважаемый Artemunak приводит пруф, где я анонсирую торговлю одним активом
2. Мы с уважаемым Artemunak устраиваем одновременный забег по «массажисткам»

Независимо от предъявленных доказательств, кто больше понравится «массажисткам» — тот и будет прав.

Что вы думаете по этому поводу, коллеги?

С уважением

Простая сезонка на рос рынок, покупка ртс во вторник, продажа в четверг. Мой первый бот был таков с пачкой фильтров. Так или иначе с этого можно начинать и изучение статистических особенностей рынка даст вам возможность первого шага и лучшего понимания рынка.

Сижу как-то раз за рюмкой чая (это было за год, два или три до моего прихода на Smart-Lab} и приходит мне в голову мысль — а почему бы не попробовать прогнозировать котировки.
Прогноз, естественно, на ТФ 1м, который я использую. Время прогноза пусть будет — 5 минут — вполне достаточное для моих сделок, а недостаточно, так прогноз можно и повторить на следующие 5 минут. Архивы котировок по фьючерсам SBRF и GAZR тоже имеются, минимум за год-два за последние 3 месяца перед экспирацией — хватит и на отладку и на проверку.
Все есть, только как реализовать прогнозирование? — ни одной мысли.
Собственно, не особо мне это было и нужно, рабочая система у меня уже была и меня она вполне устраивала, но мысль о прогнозировании засела, и я время от времени ее думал.
Ничего сколь-нибудь конструктивного в голову не приходило, и было решено для прогнозирования использовать нейросеть, тем более, незадолго до того я немного занимался машинным обучением и нейросетями в том числе.
От использования каких-либо предикторов сразу отказался. Плюс 2-3 слоя к нейросети, и если в данных есть какие-либо взаимосвязи, НС сама внутри себя построит нужные ей предикторы. В общем, подаем на НС поток цен 15-20 отсчетов Vc={C(t0-20),C(t0-19),...C(t0)}, нормируем их к динам диапазону НС — Vcn={c(t0-20),c(t0-19,… c(t0-1), 0} — c(t0) у нас всегда = 0, и пусть НС сама мучается с прогнозированием и поиском c(t0+5). И еще, у всякого метода есть область применимости, потому нельзя учить чему попало. Для этого из обучающей и проверочных последовательностей по возможности исключаем области истории, где прогнозирование невозможно. Иначе получим нечто такое.