Избранное трейдера chuikapridi
Ну как-то же я её должен был назвать… Торговая система RoboCop также как и одноимённый персонаж имеет диррективы, но так же имеет и человеческий фактор(меня=)) который может как помогать так и мешать ей.)
Это полностью рабочая система, в отличие от пердыдущих моих публикаций и она уже меняться не будет (кардинально по крайней мере).
Сами правила ТС распишу в завтрашнем отчёте.
По этой системе уже буду работать со статистикой и
логикой сделок(важно — прежде этого не было).
Тест стратегии из поста http://smart-lab.ru/blog/343965.php
Формализовал стратегию так, как я ее понял.
1. Входа на следующий день, после обновления исторического хая. Тут есть неточности — историю брал с 2005 года. Не факт, что all time high был на этом промежутке.
2. Предыдущее обновление хая было больше 90 дней назад и менее чем 200 дней назад.
3. Примерно 500 ликвидных бумаг с NYSE/NASDAQ/AMEX. Без учета делистинга, без учета комиссий, без учета платы за плечо. Вроде бы без дивидендов (не уверен), дейли дата взята с Google Finance.
4. Стоп в примере — 3%. Тейк — 90%. Можно взять больше стоп, результаты не критично меняются.
5. Вход фиксированным BP на позицию. (взял 1000 на позу)
Код Multicharts.Net
using System; using System.Drawing; using System.Linq; using PowerLanguage.Function; using ATCenterProxy.interop; namespace PowerLanguage.Strategy { public class _INTEST_by_high_daily : SignalObject { public _INTEST_by_high_daily(object _ctx):base(_ctx){} private IOrderMarket buy_order; private IOrderMarket sell_order; double previous_high; double previous_high_low_range; double all_time_high; protected override void Create() { // create variable objects, function objects, order objects etc. buy_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Buy)); sell_order = OrderCreator.MarketNextBar(new SOrderParameters(Contracts.Default, EOrderAction.Sell)); } protected override void StartCalc() { all_time_high =0; } protected override void CalcBar() { // strategy logic if (Bars.High[0]>previous_high && previous_high_low_range<previous_high && previous_high == all_time_high) { buy_order.Send(); } if (StrategyInfo.MarketPosition>0 && Bars.Close[0]>StrategyInfo.AvgEntryPrice*1.9) sell_order.Send(); previous_high = Bars.High.Highest(200); previous_high_low_range = Bars.High.Highest(90); if (Bars.High[0]> all_time_high) all_time_high = Bars.High[0]; } } }
Торговля на финансовых рынках сопряжена с множеством рисков, в числе которых самый главный — это риск совершить ошибку при принятии торгового решения. Мечта каждого трейдера – поставить вместо себя торгового робота, автомат, который всегда в отличной форме, не знает усталости и не подвержен людским слабостям: страху, жадности и нетерпению.
Каждый новичок, приходя на рынок, надеется заполучить или создать четкую и строгую торговую систему, которую можно переложить на язык алгоритмов, и полностью избавиться от рутинной работы. Возможно ли это?
Наличие торговой системы является необходимым условием для торговли, и эта система, конечно, должна быть прибыльной. Когда новичок приходит на рынок, на него буквально обрушивается лавина информации, в которой не так-то просто разобраться. И на помощь здесь приходят книги и форумы трейдеров.
К сожалению, не все авторы книг являются успешными трейдерами, и не все успешные трейдеры являются авторами книг. Многие специализированные ресурсы создаются только для заработка их хозяевами, ведь торговать на свои деньги гораздо сложнее, чем выпускать прогнозы и обучать торговым системам.
Индекс относительной силы (RSI от англ. relative strength index) — индикатор технического анализа, определяющий силутренда и вероятность его смены. Популярность RSI обусловлена простотой его интерпретации. Индикатор может рисовать фигуры технического анализа — «голова-плечи», «вершина» и другие, которые часто анализируют наравне с графиком цены
> list.files(«E:/syst/lib»)
[1] "_algo_ algotrading.pdf"
[2] "_algo_ IntroductionToAlgorithmicTradingStrategies.pdf"
[3] "_algo_ stan.pdf"
[4] "_bayes_ applied bayesian modelling.pdf"
[5] "_bayes_ bajesovskie seti… logiko-veroyatnostnyj podxod.djvu"
[6] "_bayes_ bayesian statistical modelling.pdf"
[7] "_bayes_ BayesNets.pdf"
[8] "_bayes_ байесовские методы маш обуч.pdf"
[9] "_bayes_ введение в методы байесовского статистического вывода.djvu"
[10] "_caus_ Application of adaptive nonlinear Granger causality.pdf"
[11] "_caus_ Causalities of the Taiwan Stock Market.pdf"
[12] "_caus_ granger causality — theory and applicts.pdf"
[13] "_caus_ grangercausality.pdf"
[14] "_caus_ sugihara-causality-science.pdf"
[15] "_caus_ Причинный анализ в статистических исследованиях.djvu"
[16] "_change_ adaptive filtering and change detection.djvu"
[17] "_change_ detection of abrupt changes.pdf"
[18] "_change_ Efficient Multivariate Analysis of Change Points.pdf"
[19] "_change_ nikiforov_i_v_posledovatelnoe_obnaruzhenie_izmeneniya_svoist.djvu"
[20] "_change_ zhiglyavskii_a_a_kraskovskii_a_e_obnaruzhenie_razladki_sluch.djvu"
[21] "_change_ адаптивный метод обнаружения нарушений закономерностей по наблюдениям.pdf"
[22] "_change_ Момент разладки Чернова.pdf"
[23] "_change_ обнаружение изменения свойств сигналов и динамических систем.djvu"
[24] "_change_ обнаружение моментов разладки случайной последовательности.pdf"
[25] "_change_ обнаружение нарушений закономерностей по наблюдениям при наличии помех.pdf"