Избранное трейдера Falcone
Статья из блога www.jonathankinlay.com поможет лучше понять работу вашей торговой стратегии и повысить ее производительность в будущем.
Построение прибыльной стратегии только половина успеха, трейдеру еще необходимо понимание так называемой альфы стратегии и риска. Это значит, что нужно определить факторы, обуславливающие прибыльность алгоритма и, в идеале, создать модель так, что их относительный вклад может быть вычислен. Более продвинутый путь — это конструирование мета-модели, которая будет предсказывать прибыльность и давать рекомендации, каким образом должна торговать стратегия в следующий период.
Производительность стратегии
Давайте посмотрим, как это работает на практике. В нашем случае будем использовать следующую внутридневную стратегию на фьючерсах E-mini:
Общая производительность стратегии довольна высока. Среднемесячная прибыль за период с апреля по октябрь 2015 года почти 8 000 долларов на контракт, за вычетом комиссии, со стандартным отклонением всего 5 500 долларов. Годовой коэффициент Шарпа около 5.0. На платформе с хорошим исполнением стратегия может масштабироваться до 10-15 контрактов, с годовой прибылью от 1 до 1.5 миллионов долларов.
Всем привет.
Решил выложить в открытый доступ базу данных тиков с CME, которая накапливалась за последние годы, и обновляется по итогу дня.
85.25.211.62
login: smartlab
pass: smartlabpass
Ссылки на торрент: http://ge.tt/1Ql8j3Y2
№2: app.box.com/s/h0dhmkif0fhnvlpzdp8ma89c1ysv876t
seconds (int32) — кол-во секунд с начала суток по Чикаго.
milliseconds (int32)
price (int32)
volume (int32)
bestBidPrice (sbyte) — расстояние в тиках между price и реальной ценой BidPrice
bestAskPrice (sbyte) - расстояние в тиках между price и реальной ценой AskPrice
bestBidSize (int32) — доступно с июня 2015
bestAskSize (int32) - доступно с июня 2015
Создаем класс Tick: