алгоритм

Продолжение. Начало здесь.

Типы портфелей

Портфель временных серий

Этот портфель имеет простой состав. В каждую дату ребалансировки мы инвестируем во все валютные пары, согласно значению сигнала. При сигнале = 1 мы будем покупать валюту на 1 доллар, при сигнале = -1 продавать на 1 доллар. Если сигнал = 0.5, то наш вклад составит 0.5 доллара и так далее. Так как значение сигнала лежит между -1 и 1, мы никогда не вкладываем более  1 доллара на одну валютную пару.

Межрыночный портфель

Для данного портфеля мы сравниваем сигналы всех валютных пар на дату ребалансировки. Будем инвестировать в три валютные пары, где сигнал имеет наибольшее значение. С другой стороны, мы будем продавать три валютные пары с наименьшим значением сигнала. Мы всегда покупаем или продаем валюты ровно на 1 доллар каждую, неважно, какое конкретное значение имеет сигнал. Этот метод работает только если портфель состоит из шести или более валютных пар. Отметим, что межрыночный портфель из шести валют не то же самое, что портфель временной серии из шести валют. В межрыночном портфеле мы всегда вкладываем 1 доллар, в то время как в временных сериях мы инвестируем соответственно значению сигнала. Кроме того, мы будем покупать валюту, даже если сигнал отрицательный, но входит в один из трех наибольших сигналов. Также возможна продажа валюты при положительном сигнале, если он входит в три наименьших по значению сигнала.

Перевод основных моментов статьи «Momentum in traditional and cryptocurrencies made simple» Janick Rohrbach, Silvan Suremann, Joerg Osterrieder. Статья интересна последовательным подходом к разработке алгоритма, обходясь при этом очень простой математикой. 

Введение

Импульс это традиционная стратегия для торговли валютами. Растущие ранее активы с большей вероятностью продолжат свой рост, ранее падающие продолжат падение. Для исполнения такой стратегии нужно покупать дорожающие валюты и продавать дешевеющие. Мы используем алгоритм, представленный в Baz, J., Granger, N., Harvey, C.R., Le Roux, N., Rattray, S., 2015. Dissecting investment strategies in the cross section and time series., для генерации импульсных сигналов, основанных на пересечениях трех экспоненциальных скользящих средних с различными временными горизонтами. Эти три скользящие средние определяют короткий, средний и долгосрочный тренд. В упомянутой статье было показано, что этот подход работает хорошо для различных классов активов. Мы возьмем только валютный рынок и детально покажем, как алгоритм работает применительно к нормально распределенным приращениям. Затем мы используем алгоритм для бэктеста на реальных данных и продемонстрируем, на каких периодах стратегия работает, а на каких — нет. 

Полтора года назад, я поставил перед собой цель, скальпируя заработать миллион. Я наивно полагал, посмотрю курсы, которых в интернете предостаточно, появятся знания, приобрету опыт… не нужно будет ждать долгими месяцами один единственный тренд… и в все будет здорово.
Время идет, а заветный миллион так и не заработан)) Хотя за этот период приобретено очень много ценных знаний и получен разностороний опыт торговли руками, начиная от торговли облигациями, акциями, фьючерсами опционами и заканчивая валютами, а воз и ныне там. Торгую на московской бирже, редко когда открываю небольшие позиции на форексе.

У меня в принципе все хорошо) Самое главное что, я почти здоров, есть конечно небольшой букет болезней, но они не так уж страшны. Есть друзья, которые могут всегда поддержать, правда они нифига не понимают в бирже(( Есть где жить, средство передвижения, комп, телефон и почти все самое необходимое, что надо для жизни. Также есть к какие профессиональные знания и работа, которая приносит стабильный доход.

Главное что бы тренд, был настоящим другом, а не лосём в маске.

Эта оценочная функция может быть эффективно вычислена и она нечувствительна к выбросам. Она может быть существенно более точна, чем неробастный метод наименьших квадратов для несимметричных и гетероскедастичных данных и хорошо конкурирует с неробастным методом наименьших квадратов даже для нормально распределенных данных в терминах статистической мощности.
Метод признан «наиболее популярной непараметрической техникой оценки линейного тренда»

Нужно понимать что технические паттерны и ценовые модели не работают абстрактно.При прогонке на истории одной заданной информации выдаст в лучшем случае 50 на 50.В этом вся суть рынка, он работает в синтезе.По этому нужно смотреть почему в одних случаях модель работает а в других дает ложный сигнал.Нужно смотреть в каких ценовых зонах дает прибыльный сигнал а в каких убыточный.По простому нужно найти фильтр.И тут стоит проблема с автоматизацией, потому что фильтры которые работают, их во многом нельзя алгоритмизировать.Все распознается умозрительно.