Торговые системы

Какими параметрами он должен обладать, чтобы считаться граалем? 

Какие результаты должен показывать?

Например, берём алгоритм:

1. Купить индекс осенью 1998 года.

2. Продать весной 2008 года.

3. Купить в декабре 2008 года.

4. Продать весной 2011 года.

5. Купить в марте 2014 года.

6. Продать в июне 2019 года.

Это Грааль?

Если да, то почему?

Если нет, то почему?

C. Conlan, «Automated Trading with R: Quantitative Research and Platform Development», 2016, 217 стр.

Bethesda, Maryland, USA
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-2177-8 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-2178-5
DOI 10.1007/978-1-4842-2178-5

    В книге последовательно и очень подробно описана концепция и конкретная реализация на языке R торговой платформы для автоматизированного трейдинга. Книга всецело технического характера. В начале книги описываются отдельные модули платформы. А в приложении приводится исходный код платформы.
    Из плюсов книги хотел бы отметить, что концепция платформы и описание ее отдельных модулей окажутся очень полезными для программистов и для трейдеров, которые работают над созданием своей платформы. Очень полезно понять, как это делают другие, и как решают возникающие при этом задачи.
    Из минусов — весь исходный код на языке R. И программистам, чей основной язык не R, нужно будет абсолютно все переписывать. Кроме того, в некоторых местах, автор, для того чтобы книга не разрасталась, только обозначает проблему, но не приводит пути её решения. Книга на английском языке.

Вероятность — это страх, выраженный в числах, помогающий неуверенным в себе людям прятаться за ничего не значимыми числами © Даглос Хенсон

Всегда считал, что чем длиннее период прогноза по финансовым рынкам, тем хуже у него с достоверностью. На милли-  и микросекундах вполне можно сделать прогноз, обладающий 90-процентной вероятностью сбываемости. Иногда можно спрогнозировать с 60-70% вероятностью что произойдёт с рынком через минуты. Когда же речь идёт о часах, днях, неделях – тут уже сбываемость прогнозов, как правило, стремится к 50%.

Это, конечно, не как с 50-процентной вероятностью погибнуть от упавшего метеорита – или упадёт или нет. Тут расчёт чуть посложнее, но ненамного.

Причём интересно, что в какой-то момент система ломается – когда мы прогнозируем уже на годы и десятилетия вперёд, распределение вероятностей вновь сдвигается: в пользу относительного роста активов, генерирующих доход (акций) и относительного падения активов, обладающих инфляцией (денег).

Введение

Есть один старый анекдот:

Пришел мужик на базар курицу покупать, идет и цену спрашивает.

-         Сколько стоит курица?
-         3 рубля.
-         А сколько ваша курица стоит?
-         3 рубля.
-         А у вас почем курица?
-         10 рублей!
-         Как 10? А почему так дорого, ведь она ничем не отличается?
-         Понимаешь, мужик, очень деньги нужны.

Я всегда вспоминаю этот анекдот, когда слышу о том, что соотношение стоп-лосса к тэйк-профиту должно составлять значение равное 1:2, или 1:3, или даже выше. Видимо те, кто дают такие советы, надеются, что чем выше они установят это соотношение, тем больше будет их прибыль. Почему бы тогда не установить это соотношение равным, к примеру, 1:10 или даже 1:100? Вот прибыль тогда будет, мешком не унести! Заживем!

К сожалению, на рынке не все так просто и чтобы получить больше прибыли недостаточно, как в том анекдоте, одного желания. Так каким же должно быть соотношение стоп-лосса к тэйк-профиту? В данной статье я постараюсь дать ответ на этот вопрос.