Избранное трейдера java
Приветствую!
К сожалению, к криптовалютам сейчас сильный интерес со стороны вообще всех слоев населения (сильный, относительно нормальных бумаг), потому название такое.
На деле же я демонстрировал просто метод как можно торговать в тренде, сбрасывая позиции в зависимости от «волатильности» предыдущих дней. То есть, открыли крупный лот, и если рынок идет в нашу сторону, частично фиксим профиты, если против нас, частично фиксим убытки. Цель данной операции, не получать убыток/профит на весь обьем, снижая свои риски. Грубо говоря цель в профит 5% от общей позы, реальная, но при этом можно долго сидеть в просадке до -20% и больше. А если же ставить цель закрывать 1% профита, то подобной «лесенкой» можно ее достич с меньшим риском.
Пример, мы открыли позицию 5 контрактов по 100р и ставим стоп-лосс на 95 а тейк профит на 105. либо мы заработаем 5% либо потеряем
В случае работы «лесенкой» мы ставим цель первый контракт по 101, второй по 102 третий по 103 и тд, и такие ж стопы, первый 99, второй 98 и тд. В худшем сценарии у нас будет убыток 3% как и профит, но при этом прибыль будет варьироваться, она может быть и +0.5 и 1 и тд. как и убыток. То есть, если часть позиции закрылась в плюсе а часть в минусе в целом потери будут не такими большими как в первом случае.
Ад пуст.
Все бесы здесь.
Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.
Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.
Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.
iss.get_trades_for_session( 'futures', 'forts', 'RIH8', 2 ) # доступны значения 0, 1, 2
1. Реализация функционала второй фазы проекта «Единый пул обеспечения».
Подробную информацию о проекте можно найти тут — http://nkcbank.ru/UserFiles/File/CK27/Edinyy%20pul%20obespecheniya.pdf
В рамках нового функционала на Срочном рынке реализованы две задачи:
2. Новая Система управления рисками