English
中文
Español
Deutsch
Português
日本語
Всем, добрый день.
Я только вхожу в курс дела как работать на алго-трейдинге. И если по алгоритмической части разобрался, то по принципу построения стратегий - увы нет.
Уже сделал порядка 5 различных стратегий. Обкатка на тестовых данных показывает плюс (что и должно быть). Пробег по данным вне выборки - ноль или минус. 🤬 И вот думаю то ли я пока не въехал... то ли стратегии делаются по другому.
Поделитесь, плиз, откуда черпаете принципы построения стратегий?
PS Тренируюсь на фьючерсе на индекс РТС (RIM2@RTS), 5-ти минутные фреймы.
Комментарии (9)
Вход или Создать аккаунт, Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий
кто-то на график цены смотрит, выделяет похожие ситуации, паттерны ищет, кто-то знание статистики использует, кто-то творчески переосмысливает чужие идеи. В общем вариантов много. Вообще имхо важнее даже не уметь генерить идеи, хотя это тоже конечно важно, а понимать - какие идеи точно работать не будут, и уже от этого отталкиваться чтобы зря не тратить время.
А как понять "какие идеи точно работать не будут"?
Согласен с Матроскиным. Любую идею ты сам должен полностью логически понимать и быть уверенным, что так должно быть ) а не что в книжках написано
Я уже год работаю только на пробоях, если это не парный трейдинг) Так как понимаю, что пробой - это переход цены на другие уровни, ведь если не будет пробоев, то и рынка не будет, так как не будет движений. Все логично
Ищу паттерны на графике, паттерн тут как любая закономерность описанная хоть свечной комбинацией, хоть пересечением MACD*RSI^Stoch %) мотаю историю и скриншотю все по полочкам
Советую для скриншотов SnagIT, удобная тулза
Хорошей практикой для меня оказалось искать ответ на вопрос "кто будет драйвить цену?". В смысле, нужно понять есть ли физический смысл за паттерном или чем-то еще, что вы торгуете. Какая группа трейдеров поведет себя предсказуемо (или вынужденно предсказуемо) в данной рыночной ситуации? Хорошая иллюстрация данного подхода это классическая стратегия "черепаший суп" из книги Рашке. В ней предельно ясно описано кто станет этой движущей силой, почему и в каких условиях.
Разделю поиск стратегий на два подхода (которые я знаю, может их и больше)
А) фундаментальное обоснование. Б) числовая закономерность (возможно, из-за недостатка понимания по пункту А).
Наличие одного из них никак не отвергает второго. Ищутся и "проигрываются" разными путями. Живут тоже по разному, но как правило результат поиска через путь Б живет меньше.
Например, вопрос про драйв цена. При пункте Б на него отвечать не нужно помом. Достаточно лишь понять, при каких условиях система живет. Тоесть почему она живет сейчас, но не жила пол года назад (или наоборот, но не у всех хватает терпежки и ресурсов держать в загашнике законсервированные стратегии). Если стратегия активная на текущей фазе, надо ее запускать и ждать когда стратегия начнет давать лосевые сигналы некое продолжительное время. Понимать структуру рынка тут совсем не обязательно. Разве что для собственного успокоения.
Даже если вы нашли устойчивый статистически значимый паттерн, важно понимать, какое статистическое свойство рынка он описывает. И почему он будет (или не будет) работать в будущем. Поэтому " падение рынка обычно связанно с более высокой волатильностью, чем в среднем" (см. vlad1024 на этом же форуме) будет работать, а "стохастик пересекся с RSI и т.п." - сомнительно. До кризиса в макроэкономических данных с сайта FRED я находил паттерны, которые работали как часы, с точностью до 97%. C наступлением кризиса их точность упала до 50%. Потому что не было в истории таких значений данных, как в кризис. Все экономические взаимосвязи нарушились.
А паттерны встречаются очень интересные. Например, существует связь между средней длиной члена в стране и ее экономическим ростом Male organ and economic growth: does size matter?. Как насчет прогноза S&P500 по изменениям численности 9-летних подростков в США Exact Prediction of S & P 500 Returns? И, наконец, просто шедевральная модель: производство масла в Бангладеш, количество овец там же, и производство сыра в США при регрессии на S&P500 дают R2 = 0.99 (R2 описывает долю вариации в данных, чем ближе к 1, тем лучше) Stupid Data Miner Tricks: Overfitting the S&P 500