Скальперские автоматические системы по праву считаются вершиной алгоритмического трейдинга, но при этом они же являются и самыми сложными для написания кода.
В этой статье мы покажем, как с помощью встроенных средств отладки и визуального тестирования строить стратегии, основанные на анализе поступающих тиков. Для выработки правил входа и выхода зачастую требуются годы ручной торговли. Но с помощью MetaTrader 5 вы можете быстро проверить любую подобную стратегию на реальной истории.
Мне, и думаю многим другим, нужны качественные исторические данные за максимальный промежуток времени — для изучения рынка, построения и тестирование торговых систем. Такие данные по фьючерсам, торгуемым на западе, в частности на CME, в свободном доступе (кроме дневок) практически не найти. Несколько месяцев назад я купил исторические данные по следующим фьючерсам CME: ES (фьючерс на индекс S&P), CL (фьючерс на нефть WTI), GC (фьючерс на золото), NQ (фьючерс на индекс NASDQ). Спецификацию по ним вы можете посмотреть тут: http://smart-lab.ru/blog/320021.php
Но осталась потребность в данных по многим другим интересным инструментам. И пару недель назад у меня появилась идея – т.к. исторические данные нужные не только мне, то вполне возможно приобретать их совместно (в складчину) (http://smart-lab.ru/blog/317451.php)
ES — c 10.09.1997 по текущий момент
CL – с 02.01.1987 по текущий момент
GC — c 03.01.1984 по текущий момент
NQ - c 01.07.1999 по текущий момент
NG — с 04.01.1993 по текущий момент
HG – с 12.01.1989 по текущий момент
Обращайтесь в личку
Каждый трейдер, путем проб и ошибок, вырабатывает свой концепт и принципы торговли. Мой путь привел меня к следующему пониманию:
Почему я так считаю? Случайность цен состоит именно в том, что мы не можем (по крайней мере на практике) установить четкие законы изменения и не можем с 100% вероятностью рассчитать, на основании t0 тика, значение t+1, t+2…t+n. А значит мы оперируем только вероятностями. А объяснение причины случайности в том, что на рынке участвуют множество трейдеров с разными подходами и в момент t0 каждый из них принимает свое решение, что и создает случайность (т.е. невозможность однозначного расчёта будущего). А наличие «памяти» и зависимости прошлых новых цен от прошлого объясняется очень просто – любое принятие решений на рынке, трейдеры основывают на имеющихся данных, т.е. опираясь на историю, это же касается и роботов. Какие из этого я делаю выводы?
Предыстория:
Мне, и думаю многим другим, нужны качественные исторические данные за максимальный промежуток времени — для изучения рынка, построения и тестирование торговых систем. Такие данные по фьючерсам, торгуемым на западе, в частности на CME, в свободном доступе (кроме дневок) практически не найти. Несколько месяцев назад я купил исторические данные по следующим фьючерсам CME: ES (фьючерс на индекс S&P), CL (фьючерс на нефть WTI), GC (фьючерс на золото), NQ (фьючерс на индекс NASDQ). Спецификацию по ним вы можете посмотреть тут:http://www.cmegroup.com/trading/equity-index/us-index/e-mini-sandp500_contract_specifications.html
Но осталась потребность в данных по многим другим интересным инструментам. И пару недель назад у меня появилась идея – т.к. исторические данные нужные не только мне, то вполне возможно приобретать их совместно (в складчину) (http://smart-lab.ru/blog/317451.php)