smart-lab.ru/blog/86821.php
Детализация основ логики визуалирования.
Шаг- Первый.
1.Открывая диаграмму графика инструмента, мы Визуалируем эту иллюстрацию как график движения цены.
Применяя методологию ВСА, основной задачей ставим выявление продаж или покупок Институциалами или ММ, которые имеют больше доступной и качественной информации в части реальных рыночных условий.
2.Детализируем основную задачу.
Основной задачей — является:
1.Визуализация Прямых сигналов Силы или Слабости.
2.Определение Модели Усилия Спроса и Предложения ММ
в существующей одномоментности. ( по событиям в фоне графика движения цены)
3.Выявление Спроса и Предложения в действующей
одномоментности,, со стороны ММ,( в графическом поле графика движения цены) которые своим лимитным обьемом воздействуют на рынок.
4.Выявив лимитный интерес, то есть определить характер поведенческой модели ММ, следовать за ними.
Шаг- Второй
Приступая к анализу Ценового Движения:
1.Определяем Ценовой Диапазон в рассматриваемом периоде
или рыночном цикле, согласно выбранного таймфрейма. (максимальную и минимальную цену)
2.Визуалируем тенденцию ценового движения.
Шаг-Третий.
В зависимости от визуалирования тенденции ценового движения, определяем Сигнал Силы или Слабости
Шаг-Четвертый
1.Читая график движения цены с листа, работая с логикой визуалирования, мы разделили график движения цены на верхнюю и нижнюю части.
Шаг -Пятый
Верхняя часть — Зона Перекупленности.
1.Визуалируем -Тенденцию верхненаправленного ценового
движения
-2-
2.Вербализируем — Сигнал силы.
3.Визуализируем — Ценовые Конструкции тенденции верхненаправленного ценового движения.
Шаг-Шестой
Нижняя часть — Зона Перепроданности.
1.Визуалируем -Тенденцию нижненаправленного ценового
движения
2.Вербализируем,-Сигнал Слабости
3.Визуализируем — Ценовые Конструкции тенденции нижненаправленного ценового движения.
Шаг-Седьмой
1.Переходим к визуалированию ценовых конструкций
Интерпретируем какие Прямые сигналы Силы или Слабости
проецируют нам Переменные Составляющие ценовых конструкций
Согласно Полного Набора Совокупности данных о движении цены в истории событий в Фоне.
2.Последнюю Ценовую конструкцию, визуалируем — как Форму не завершенного Образа.
Форму, которая прямо взаимосвязана с единицей времени в зависимости от выбранного таймфрейма.
Шаг-Восьмой
1.Визуализируем Первые Переменные Составляющие.
2.Мы знаем:
-Что Цена — это величина производная от обьема.
Значит от торговой активности, в Первой Переменной Составляющей, где действиями ММ заложен дисбаланс спроса и предложения который формирует модель Усилия Спроса и Предложения, зависит динамика ценового движения в ценовой конструкции.
3.Мы знаем:
-Что цена -это тенденция ценового движения.
Тенденция ценового движения — это набор совокупности данных о ценовых величинах, которые являются производными от обьема.
4.Значит от торговой активности, в Первой Переменной Составляющей, где действиями ММ заложен дисбаланс спроса и предложения и определена модель Усилия Спроса и Предложения зависит динамика тенденции ценового движения в ценовой конструкции.
-3-
То есть В динамике тенденции ценового движения;
1.На моменте начала строительства ценовой конструкции
2.Во всей существующей линейке таймфреймов, мы изначально видим действующую одномоментность Второй Переменной Составляющей Величины ( цена Открытия).
3.В последствии от который, форма ценовой конструкции будет иметь вероятностное расширение в области числовых уровней графического поля.
4.Эти области вероятностного расширения условно обозначены Основными Постоянными Составляющими.
5.Где в этих условных обозначениях ценовая конструкция приобретет завершенный образ, на основании воспринятой цены биржевой котировки в Переменных Составляющих, согласно выбранного периода времени,


( Читать дальше )

Те кто меня часто читают знают, что пару месяцев назад я сделал инструмент «обертка цены»

smart-lab.ru/blog/79757.php

Так как я копаю одновременно и вширь и вглубь, так вышло что я соскочил с той темы на функции x^3-x^8 сделав по оберткам лишь удобную визуальную прорисовку и подстройку под разный шаг алгоритма, коего как оказалось и так достаточно, чтобы прогнозировать диапазон хождения цены чисто визуальным методом :) Спросите «что значит визуально прогнозировать?» Это значит предполагать какие фигуры будут сформированы в ближайшее время «натаскав свой глаз» на разных тайм фреймах и поупражнявшись в подсчете фигур на рост-на боковик-на падение :) Так вот, как я верно и предположил ранее 

smart-lab.ru/blog/84367.php

фигура роста так и просила нарисоваться симметричной ей справа :) На большем тайм-фрейме мы получим как ни странно при правильной подборке шага обертки… да-да )))) Пашины всеми любимые бабочки :) Добавим им «симметричных» ножек и! ))) можно уже прогнозировать обертки в будущем, а стало быть некие важные «контуры хождения цены» ) Думаю всем интуитивно ясно что крыло снизу не дорисовано и требует хода до 128-131 минимум :)

( Читать дальше )

Один из самых полезных вебинаров, который проходил когда-либо на смартлабе:

 connect1.webinar.ru/go/valez/webinar_111

начнется в 21:00мск.

Тема: алгоритмический трейдинг

Да кстати! Товарищи! Прошу вас, используйте теги к записи правильно! Например, все записи по алготорговле, по роботам, можно помечать тегом торговые роботы, чтобы из было легче найти. Все записи, содержащие вебинары или касающиеся вебинаров, помечайте тегом вебинар.

 Список фильмов про трейдеров- приятного просмотра на досуге!
«Аферист»


«Уолл-Стрит. Деньги не спят»   



( Читать дальше )

Механический трейдинг как антитеза интуитивного трейдинга.
 
К какому бы типу не относилась торговая стратегия, суммарный результат ее прибыльных сделок должен превосходить суммарный результат убыточных сделок, т.е. иметь статистическое преимущество. Любая торговая стратегия эксплуатирует «дыры эффективности»: потенциально полезную информацию, которая по какой-либо причине недоступна или в той или иной степени игнорируется рынком, п.э. не (полностью) отражена в рыночной цене, и таким образом может быть использована для получения спекулятивной прибыли.
 
Механический (алгоритмический) и интуитивный подходы в трейдинге не только по разному эксплуатируют рыночную неэффективность, но и по разному подходят к ее выявлению…
 
Алгоритмический трейдер всегда находит неэффективность на исторических данных. После этого создает торговый алгоритм, позволяющий извлекать из данной неэффективности прибыль, и использует его в реальном времени и торговле. Когда данный алгоритм согласно критериям трейдера становится не рентабельным, он может быть изменен в случае модификации используемой рыночной неэффективности или выброшен в мусорную корзину в случае полного исчезновения неэфективности. Поскольку большинство «дыр эффективности» представляет собой не инсайдерскую и не иную эксклюзивную, а общедоступную информацию, по какой-то причине недооцененную рынком, как правило, такая информация рано или поздно обращает на себя внимание участников рынка. Чем более активно начинает эксплуатироваться данная неэффективность, тем менее рентабельной она становится. Нестабильность рыночных «дыр эффективности» влечет необходимость периодического изменения параметров алгоритма или отказа от него. В связи с этим механическая торговая стратегия (алгоритм) всегда более специфична: она работает на ограниченном количестве рынков, таймфреймов и в течение ограниченного периода времени.

( Читать дальше )

Система «3m\trend»

Всем доброго времени суток!
 
Публикую восьмую часть своего рассказа.

Начало рассказа — http://smart-lab.ru/blog/51242.php
В связи с тем, что старые записи не подлежат редактированию, навигацию по статьям лучше осуществлять через оглавление.
 
С уважением, Wolwerin.


Оглавление (приблизительное)
1 – Начало 
2 – Удобряем почву
3 – На грани фола
4 – Великие «мудрецы»
5 – Пробелы в действиях
6 — Первый профит
7 — Один на «поле дураков»
8 – роковой дветысячивосьмой
9 – трейдинг со звездами;
10 – Форекс, или история о том куда канул детский бизнес;
11 – Джимм и сахар;
12 – «Спасибо» Сбербанку
13 – ЛЧИ. В погоне за Журавлем;
14 – Новый, 2012


( Читать дальше )

   Это мой первый пост, чувствую, что походу и последний. :-) Просто обещал людям выложить результаты своего микроисследования, что и делаю.
       Много раз слышал про то, что есть люди, которые якобы успешно торгуют по звездам и решил проверить эту теорию практически. Различных версий о том что планеты воздействуют на человека существует много начиная с астрологических, типа Марс в созвездии Водолея, а значит для трейдеров стрельцов можно ожидать того то и того то…, до вполне логичных, то что воздействие Луны на Землю вызывает отливы и приливы морей и океанов. А так как человек состоит на 80% из воды, то вполне возможно, что некие «отливы и приливы» наблюдаются и у нас в головах. Также по статистике случаи  суицида и помешательств заметно увеличиваются в полнолуние, ну а что говорить о бирже — по сути своей и есть скопление эмоций, настроений ну и в принципе тех же помешательств. Собственно говоря возможно, что  и сверх влиятельные инвесторы могут пользоваться услугами астрологов (история показывает, что и правители государств иногда не брезгуют этим делом), так что закономерности могут расти и отсюда. Наша  задача состоит в том, чтобы выяснить есть ли какие-нибудь закономерности в движении цены (выбрал индекс Доу-Джонса) и движение близлежащих небесных тел, таких как Солнце, Луна, Венера, Меркурий, Марс, Юпитер, остальные брать не стал ввиду их большого периода обращения и расстояния. Для нахождения закономерностей использовал нейронную сеть на основе многослойного персептрона со скрытым слоем. Входными данными для нейросети служат координаты небесных тел, такие как горизонтальные координаты (азимут/высота), а также расстояние до объекта – выходными данными (то что мы и собираемся предсказывать) движение индекса Доу-Джонса, почему он, потому что «старенький» и так как тестировать собираемся на днёвках, то и история нужна соответствующая. Сеть обучалась на участке 1994-2002 г. (включая тестовый и контрольный участок), само тестирование проходило на участке 2003-2012 г. Тестирование ведется с начальной суммы в 1000 000 у. е. без плечей с учётом реинвестирования и только от лонга. Для чистоты эксперимента напрочь отсутствуют стоп-лоссы и тейк-профиты. В результате вот, что получилось алгоритм обходит стратегию купи и держи почти в 3-и раза! Средняя доходность за 9,5 лет составляет 15.16%(с учетом реинвестирования), общая 144%.


( Читать дальше )

Интересная библиотека. многие книги знакомы, но может быть есть что-то новое
http://old.reslib.com/search?rubric=10