После семинара В. Олейника захотелось в своем квике получить индикатор ASCTrend, но т.к. на просторах интернета не смог его найти, то решил сделать свой путем переработки кода для MT5. На авторство не претендую, просто вдруг кому пригодится.
Синяя точка под свечой — сигнал на покупку, красная над свечой — сигнал на продажу.

Краткое описание.

По большому счету — это обычный трендовый индикатор, который своими точками указывает на момент разворота тренда, пусть и не всегда удачно, но идеальных индикаторов не существует. Для формирования торговых сигналов используется стандартный индикатор Larry Williams` Percent Range.
Параметр у данного индикатора всего один, но он очень важен, так как отвечает за частоту появления точек на графике. Этот параметр не может быть меньше «3», так как индикатор начинает работать нестабильно и часто неправильно. Но при увеличении значения не значит, что сделки будут появляться часто, как раз наоборот, фильтр становится жестче и сигналов становится меньше, что позволяет отлавливать более затяжные тренды.
Взято отсюда: http://findicators.com/indikator-asctrend

( Читать дальше )

В прошлый раз http://smart-lab.ru/blog/330910.php зашла речь о поиске соответствия шаблону (или паттерну) через корреляцию. В трейдинге нет строгих соответствий, поэтому интересуюсь индикаторами, которые также не “ездят по рельсам”.

Для визуализации решил разработать индикатор для квика, который будет вычислять корреляцию между заданным шаблоном и ценами открытия баров (решил сделать по ценам открытия). Ссылка на скачивание ниже.

Как пользоваться. Добавляется индикатор в квик стандартным способом. Нужно создать в папке с квиком подпапку «LuaIndicators» (если её еще нет, в ней квик ищет пользовательские индикаторы). Скопировать туда скаченный файл индикатора «CorIndicator.lua», предварительно его разархивировав. Запустить квик и кликнуть правой кнопкой мыши на открытом окне с графиком, куда планируется добавить индикатор. В выпадающей меню выбрать «добавить график (индикатор)». Далее в списке выбрать индикатор «CorIndicator», установить галочку «новое окно» и нажать «да». Окно настроек можно оставить без изменений нажав «сохранить» или внести свои настройки.

( Читать дальше )

Существует большое количество платформ для торговых роботов, наиболее популярные: TSLab, WealthLab, StockSharp.
Почему именно эти три платформы?
Язык программирования C# 

   Освоение языка программирования – это один из самых сложных и трудоемких этапов создания торгового робота. Возникает естественное желание найти такой язык, освоив который мы раз и навсегда закрыли бы для себя вопрос изучения других языков и сконцентрировались непосредственно на написании торговых роботов. Выбранный язык должен позволить нам реализовать робота любой сложности и при этом быть актуальным для различных платформ. C# как раз является таким языком.

   WealthLab, StockSharp, TSLab позволяют совершить весь перечень работ, начиная тестированием и заканчивая реализацией.

( Читать дальше )

В предыдущем посте smart-lab.ru/blog/328182.php я пытался применять метод автокорреляции т.е. анализа смещенного временного ряда, пытаясь использовать его для вычисления смещения вероятности продолжения тренда от среднего значения. Наиболее продвинутые могли заметить, что выборка, которую мы там анализировали, содержала все формально соответствующие условию отрезки, что скорее всего, далеко от того, что себе представляло большинство читателей. Дело в том, что по критерию «изменения за период» программа отбирала примерно следующее:


т.е. результаты коротких периодов были многократно усилены за счет длинных, в которые они входили. Иными словами, была допущена систематическая ошибка исследования. Попробуем исправить её, добавив дополнительную «ногу» в паттерн, перейдя от \/ к /\/ паттерну. Два периода будут описывать условия вхождения(разворот тренда), один — результирующий. Порог прежний — минимальное изменение 2% в каждом из предыдущих периодов, 0.1% в результирующем. Результат для SPY:


( Читать дальше )

Многие трейдеры на Московской бирже хотели бы автоматизировать свои торговые алгоритмы, но не знают с чего начать. А ведь давно есть проработанные решения, которые максимально облегчают первые шаги в алготрейдинге.

 

Торговать на бирже с помощью роботов — это просто

Язык MQL5 изначально поддерживает все торговые возможности платформы MetaTrader 5 — в нем множество торговых функций для работы с ордерами, позициями и торговыми запросами. При этом не имеет значения, на каком рынке вы торгуете -  фьючерсы, акции, опционы и т.д.

Средствами MQL5 вы можете создать торговый запрос и отослать его на сервер с помощью функций OrderSend() или OrderSendAsync(), получить результат его выполнения, просмотреть торговую историю, узнать спецификацию контракта для инструмента, обработать

( Читать дальше )

Окей, 100 плюсов есть. Обещанный способ угадывания гэпа.

Идем к сайлентбобу: smart-lab.ru/blog/206454.php
Что видим:
1) только лонг
2) работает с 2011 года, до этого времени нет
3) сделок с весны 2011 до сентября 2014 мало — 123 штуки — событие с одной стороны редкое, а с другой вполне себе равномерно распределено по году (смотрим эквити). Процент выигрыша 65, профит фактор 2,77.
4) паттерн достаточно очевидный чтобы его было не жалко отдать сматрлабовцам.

Какое у нас редкое равномерно распределенное очевидное событие? День недели. Строим простейший скрипт и смотрим есть ли закономерности в Си по дням недели.

Чего видим? в пятницу у нас гэп скорее вверх, причем профит фактор сразу 2,56. Смотрим на эквити:

 

Все красиво, похоже предположение верное. На следующем шаге добавляем фильтр в стиле «на момент входа снизились не более чем на определенную величину от закрытия предыдущего дня». Часть сделок отсеиваем, улучшаем ПФ на 0,39. Радуемся, исследуем дальше, встраиваем в свои системы.


А заодно начинаем думать почему так может происходить, и почему до 2011 было по-другому. До мая 2010 пятничный гэп в целом повторял движение самого Си, а с мая 2010 до начала 2011

( Читать дальше )

Предыдущая статья: Выбор прибыльной торговой системы. Часть 1 Таймфрейм.

                В данной статье проведем небольшое исследование с целью понять, как зависят результаты тестирования от количества протестированных сделок, и какое число сделок должно быть в тестах. Для исследования используем базу данных, в которой собраны результаты тестов более 50000 торговых систем, сгенерированных с помощью конструктора торговых роботов 3CBot, состоящих из 1-2 индикаторов технического анализа (подробнее про тесты данных систем написано в Часть 1 Таймфрейм).

                Для исследования отбираем все результаты тестов торговых систем за 2013-2015 г. Все эти системы делим на 9 групп по числу совершенных сделок: 0-10, 11-30, 31-60, 61-100, 101-200, 201-400, 401-700, 701-1000 и больше 1000. В периоде 2013-2015 г. отберем только системы, где показатель «Годовая прибыль / Макс.просадка» > 1 и проверим, какой процент систем отработает в плюс в 2016 г. (с 1 января по 30 мая). Итоги по таймфреймам 15 минут, 60 минут и 1 день будем подводить отдельно.

( Читать дальше )

В прошлый раз http://smart-lab.ru/blog/329488.php предложил добавить к скользящим средним каких-нибудь сигналов/индикаторов, чтобы использовать в стратегии для примера. Но ни от кого идей не поступило.

Подумав в указанном направлении, решил добавить в стратегию поиск шаблона/паттерна. Для поиска шаблона буду использовать корреляцию. Такая идея у меня была давно, но никак не доходили руки её проверить. Поэтому устрою проверку её эффективности в стратегии, используемой для примера. Появляется какая-то польза и для меня, так как результат мне не известен и полученные наработки (код) можно будет использовать в дальнейшем.

Сама идея проста – задаем последовательность значений, описывающих некоторое изменение цены, например:

Tpl = {  1,  2,  3,  4,  5,  4,  4.5,  3.5,  4,  3 };

Если указанную последовательность изобразить графически, то получим картинку, показанную на рисунке.

( Читать дальше )