Всех приветствую. Продолжаем изучение языка MQL4.
В прошлый раз мы рассмотрели целые типы данных, а сегодня поговорим о вещественных типах. Они предназначены для того, чтобы хранить не только целую, но и дробную часть числа. Поэтому они гораздо более универсальны, чем целые типы данных. В плане математических операций с целыми числами мы ограничены тем, что результат обязательно должен быть целым, иначе мы потеряем дробную часть числа. По этой причине целые типы чаще всего применяются для нумерации элементов массива и для всевозможных счётчиков, когда нам необходимо посчитать сколько раз выполнилось какое-либо условие. Например, перебрать все активные ордера и посчитать сколько из них каждого типа: (buy, sell, buy stop, buy limit, sell stop, sell limit).
Вещественные типы в этом смысле могут применяться гораздо шире, в самых разных математических операциях, потому что хранят целую и дробную часть числа.
Вещественных типов данных в языке MQL4 (и в MQL5 тоже) всего 2:
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за октябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/497297.php). Думаю, рассказывать о прошедшем месяце много не надо, и для модели он также выдался ужасным, однако за счет более грамотной аллокации в защитные активы и ухода из самых кислотных — модель наконец-то аутперформила SPY, причем довольно существенно. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.161 -10.10
XLP 0.181 2.02
XLE 0.144 -11.37
XLF 0.122 -4.75
XLV 0.171 -6.78
XLI 0.000 -10.87
XLB 0.000 -9.18
XLK 0.000 -8.00
XLU 0.078 1.98
IYZ 0.062 -5.18
VNQ 0.081 -2.93
SHY 0.000 0.15
TLT 0.000 -2.93
GLD 0.000 2.12
За сачет того, что модель не залезла в часть особенно сливших секторов (XLI, XLB, XLK) — удалось обогнать SPY: (-6.9)% SPY vs (-5.0)% LQI vs. (-4.7)% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась чуть хуже EQW: 6.9% LQI vs. 9.7% SPY vs. 6.3% EQW.
Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты сентября: smart-lab.ru/blog/496726.php).
Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на октябрь:
Фьючерс на доллар-рубль сегодня спокойно, без рывков немного подрос. Фьючерс на акции Сбербанка, «наплевав» на свою, как правило, обратную корреляцию с курсом на доллар-рубль, тоже двигался в сторону повышения.
Большинство ТС, которые торгуются на Полигоне, сегодня открыли длинные позиции по Si. А торговая система «Космос», которая торгует фьючерс на акции Сбербанка, последовательно, утром и вечером, открыла две длинные позиции на SR. Так что, по итогам сегодняшнего дня торговые системы на Полигоне, скорее всего, смогут поправить свои дела.
По результатам семи прошедших дней пока ни одна из восьми ТС не смогла удержаться в «плюсе».
Более подробно см. прилагаемое видео.
Про то, что такое Полигон, можно узнать здесь smart-lab.ru/blog/360646.php
Приветствую!
Ко мне с вопросами частенько обращаются, мол не понятно как реализовать тот или иной алгоритм или его часть. В принципе обычно у меня дилема перед тем как записать видео " а кому оно вообще нужно". Потому как видео — процесс довольно проблематичный и энергозатратный и хочется показать хоть что-то полезное.
В данном случае, просьба была повторить сценарий торговли участника лчи, какого то года, в TSLab, по мотивам его ж видео Tatarin30
Честно скажу, самое видео не стал смотреть, послушал вкратце. Основная затея в том, чтобы торговать по движению рынка, если бумага показала однонаправленное движение в 4,5%. Заходим в конце дня в сторону движения, выходим на след день по тейку в 1% и стоп 0,5%
Но особенно приятно, когда ТС удается взять большой профит внутри дня более 100 шагов (пунктов, центов).
И поэтому вишенкой №35 ( Какое-то «нерешительное» падение было... ) на торт нефтяного профита ТС будет демонстрация графика со сделками за вторник, когда ТС взяла в шорт «движняк» +153 шага (пункта, цента) профита !