Избранное трейдера SMA
В данной статье мы покажем, как можно использовать дивергенцию между ценой и объемом для торговли на фьючерсах, валютном рынке и акциях.
Когда начинающий трейдер впервые наблюдает за поведением объемов на своих графиках, то он думает, что в этих палочках должно быть нечто важное, просто он не может этого понять. Чтобы разобраться, он читает литературу по трейдингу, ходит на семинары, посещает онлайн-вебинары и изучает все новые методы: бары с низким объемом, бары с высоким объемом, бары со сверх-высоким объемом, признаки слабости и признаки силы. Но несмотря на все знания, он никак не может уловить общую идею.
Вместо того, чтобы торговать, он как будто боится сделать первый шаг, потому что не знает, стоят ли за конкретным баром скрытые продавцы или покупатели.
Был у меня случай. В 2000-м году ко мне за помощью обратился сосед по подъезду предпенсионного возраста, как бывшему сотруднику «органов». Суть дела была вот в чем. Он работал охранником на стоянке где то в районе Ленинского проспекта и с нее якобы украли крутой джип какого-то местного кавказского «авторитета». Почему «якобы»? Да потому что порядок на стоянке был простой:
при въезде охранник смотрел номера, выдавал владельцу пропуск и поднимал шлагбаум для въезда, при выезде владелец сдавал пропуск и ему открывался шлагбаум для выезда.
Пропуск от «угнанной» машины был на месте, т. е. машина выехала по пропуску и охранники строго выполнили свои обязанности, а уж кто был за рулем – дело десятое. Но для «уважаемого человека» это не являлось аргументом в невиновности охранников. Машины нет – значит виноваты и должны возместить. И начались требования денег. Сами понимаете, что у моего соседа требуемой суммы отродясь небывало и единственный его актив – это квартира, которой он владел вместе с женой и сыном. Естественно, что с той стороны «аргумент» был простой: «нет денег – продай квартиру, иначе…».
В прошлой части мы сделали теоретические предположения насчет влияния стоплоссов на общий результат торговой системы. В данной статье проверим эти утверждения на симуляции.
Симулируем десять тысяч сделок. Перед применением стопов мы получили распределение со средним значением 10% и стандартным отклонением 20%. Это похоже на производительность S&P500, начиная с 1950 года, этот контракт показал годовую доходность 7,4% и стандартное отклонение 15,4%. Результаты симуляции показаны на графике в заглавии.
Теперь разместим стоп на уровне 15% ниже нашего начального вхождения. И получим распределение, показанное на рисунке ниже.
Приветствую публику смартлаба!
Для проверки автоматических систем и вообще для расширения кругозора бывает необходимость в случайных котировках.
Но дело в том, что не все случайные данные так уж случайны.
Чтобы получить истинно случайные котировки (насколько это возможно) я обратился к ресурсу random.org. Как утверждают эти ребята их данные получены из атмосферных колебаний, которые являются абсолютно случайными.
Для наглядности пример с ихнего ресурса.
Далее эти данные были приведены к формату биржевых котировок (как это было сделано описано ниже).
Строим графики в NT7, ниже пример как все получилось (Daily, 60m, 5m, 2Range).