TIO CAPITAL JOURNAL

[BotPro]

1 час назад, Аляска сказал:

Не могу открыть почему-то..

https://komp.guru/windows-10/chem-otkryt-format-chm-instruktsiya.html

 

1 час назад, ostapbender сказал:

Это Хэлп файл древний. Может не стоит чем открывать.

Ящик пандоры. Или грааль 

Изменено 13 октября, 2021 пользователем BotPro

[Pavel888]

7 часов назад, ostapbender сказал:

сайт недоступен

  Скрыть контент

http://forex.kbpauk.ru/ubbthreads.php/Cat/

 

можно в архиве интернета посмотреть

https://web.archive.org/web/20200218110524/forex.kbpauk.ru/ubbthreads.php/Cat/

[ostapbender]

С точки зрения риск-метрики есть два основных понятия, которые используют рисковики в банках: VAR и SAR.

VAR берут с уровнем доверия 0,95, как раз описывают риск того, что с вероятностью 95% казначей не превысит свой порог убытка и он будет таким-то. А для чего нужен SAR?

SAR — shortfall at risk, показывает сколько мы можем потерять на случай, как раз если попадем в те самые 5% вероятности. Это очень интересный показатель и очень мало людей ему отдают должное значение, чаще проходят мимо стороной:

 

 

Это очень актуально для всех сеточников/мартинов.

[ostapbender]

Интервью с ПАММ-управляющим Игорем Титовым

Игорь Титов известен многим нашим форумчанам под ником ostapbender как автор наиболее популярного контента и владелец ПАММ-счетов.   На форуме TLAP представлены две инвестиционные стратегии трейдера – TIO BILLIONS в разделе «Бородатые ПАММы» и TIO Profit в разделе «Рискованные ПАММы». Полный список открытых счетов управляющего доступен на личном сайте TIO Capital.   Игорь Титов – публичный трейдер с 12-летним опытом работы на рынке Форекс и респектабельный бизнесмен, возглавляющий московскую сеть клиник АО «Группа компаний «Объединённые Медицинские Системы». В своем интервью он расскажет о том, как можно совмещать бизнес и трейдинг, как диверсифицировать доходы, правильно выбирать PAMM/Copy-сервисы и управляющих инвестициями.   https://tlap.com/daydzhest-investora-na-iv-kvartal-2021/

[ostapbender]

Зерг удостоился стать на реал в Амаркетс как проверенный и надежный брокер.

https://www.myfxbook.com/members/0stapBender/consigliere/9139448

 

Если к приезду из отпуска всё будет нормально, то делаю релиз на форум!

 

 

CONSIGLIERE v1.1 x8.pdf

[ostapbender]

Есть такая умная наука, называемая по имени нашего, кстати, бывшего, соотечественника - Ландо, ландоматикой. Так вот эта ландоматика исходно подразумевает, что чел-двоечник - есть по сути двоечник, но не потому, что он априорно глупой и тупой, а потому,что его принципы делать выбор (принимать решения) адекватно той или иной ситуации, априори не есть адекватны. Но, согласно этой же науке (типа стратегическое планирование или управление), такого паршивца можно обучить, например, алгоритмам принятия правильных решений, свойственным исключительно отличникам.
На базаре точно такая-же ситуация. Успешный чел(winner) -- он не потому такой, что немеряно умный (что в принципе и не есть лишнее), а потому, что его алгоритмы принятия решений (выборы) и алгоритмы действия – именно такие, чтобы этим winner-ом по сути и быть.

[BotPro]

1 час назад, ostapbender сказал:

такого паршивца можно обучить, например, алгоритмам принятия правильных решений, свойственным исключительно отличникам.

Здесь ещё перед этим нужно его систему установок менять (привет Тони Роббинсу и книге "Разбуди в себе эсполина"). Либо попутно, с помощью конкретных примеров, во время обучения и менять эту систему. Но что важнее всего - человеку нужно хотеть этого. Иначе это бесполезный труд (как пример с внезапным богатством и через время снова к тому же возвращаются).

[ostapbender]

Добавилось Золото.

 

@BotPro Работает над стоками.

CONSIGLIERE v1.1 x9.pdf

[Рома]

8 часов назад, BotPro сказал:

Здесь ещё перед этим нужно его систему установок менять (привет Тони Роббинсу и книге "Разбуди в себе эсполина"). Либо попутно, с помощью конкретных примеров, во время обучения и менять эту систему. Но что важнее всего - человеку нужно хотеть этого. Иначе это бесполезный труд (как пример с внезапным богатством и через время снова к тому же возвращаются).

там нужно будет еще пару лет только что бы понять и научиться тому что излагает Тони в своей книге ) 

[ostapbender]

КАК ПОТЕРПЕТЬ НЕУДАЧУ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ

 

Большинство трейдеров не стремится к проигрышу — по крайней мере осознанно. Знание причин неудачи помогает ее избежать. Потерпеть не-удачу при использовании оптимизатора очень просто, если соблюдать следующие правила. Во-первых, используйте маленькие (и поэтому непредставительные) выборки данных для тестирования. Во-вторых, убедитесь, что у системы много правил и параметров для оптимизации. Для любого исторического периода несложно получить отличный результат при наличии большого количества параметров в системе. Кроме того, проводите все тесты на одном образце данных. Ни в коем случае не проверяйте ваши результаты на данных, расположенных вне пределов исходной выборки. И наконец, избегайте статистических заключений. Следуя эти правилам, вы обязательно потеряете деньги, применив «оптимизированную» систему в реальной торговле.
Чем будет вызвана неудача? В большинстве случаев система будет работать великолепно при тестировании, но плохо при реальной торговле. Специалисты по разработке нейронных сетей называют это «слабой генерализацией»; трейдеры знакомы с этим явлением по частым опустошениям денежного счета у брокера. Одно из последствий такого неудачного исхода—распространенное заблуждение о вреде оптимизации вообще.
На самом же деле оптимизаторы не опасны, и не каждой оптимизации следует бояться. Опасна только неправильная оптимизация — как это бывает при попытках оптимизировать множество параметров на маленькой выборке данных, без проведения тестов за пределами выборки или статистического подтверждения — просто плохая практика, по ряду причин приводящая к разорительным результатам.

 

Небольшие выборки
Рассмотрим влияние на оптимизацию мелких выборок. Небольшие выборки рыночных данных вряд ли будут представительными для того рынка, который призваны охарактеризовать; следовательно, они будут заметно отличаться от других выборок данного рынка. Оптимизатор, запущенный с маленькой выборкой данных, верой и правдой будет искать лучшее решение и найдет его. Но лучшее решение для пробного образца может оказаться разрушительным для реальной торговли. Неудача произойдет не потому, что оптимизация получила неверное решение, а потому, что она получила решение некорректно поставленной задачи.
Оптимизация неадекватных выборок также часто дает ответы, представляющие собой чисто математические артефакты. Когда количество точек с данными стремится к количеству настраиваемых параметров, большинство моделей (торговых, регрессионных или других) найдут идеальное решение для любого набора случайных данных. Здесь действует тот же принцип, который гласит, что линия (модель с двумя параметрами) может быть проведена через любые две точки, но не всегда может быть проведена через три произвольные точки. В статистике это известно как принцип степеней свободы; степеней свободы столько, на сколько общее количество точек данных в выборке превышает то количество точек, в которые всегда можно идеально вписать оптимизируемую модель благодаря подгонке параметров. Даже когда данных достаточно много для того, чтобы избежать полностью артефактного решения, некоторая часть пригодности модели, тем не менее, может быть обусловлена артефактами как побочным продуктом процесса оптимизации.

 

Большие наборы параметров
Излишне большой набор свободных параметров или правил влияет на попытку оптимизации так же, как и недостаточное количество точек данных. Когда количество элементов, подвергающихся оптимизации, повышается, пропорционально растет способность модели подгонять их под любые неоднородности тестовой выборки, а следовательно, увеличивается вклад артефактов в эффективность модели. Результат оптимизации большого количества параметров или правил будет хорошо работать на тестовых данных, но плохо на данных вне выборки и в реальной торговле Важно учитывать не общее количество параметров оптимизации, а отношение количества этих параметров к объему данных. Здесь также эвристически достоверна описанная выше формула для малых выборок: она показывает, как соотношение числа точек данных и параметров сис-темы влияет на результат. При наличии избыточного количества параметров решение, полученное в результате оптимизации, будет оптимальным только для тестовой выборки данных.

 

Отсутствие подтверждения
Один из лучших способов попасть в беду — не проверить результаты при помощи тестов на данных, взятых вне оптимизационной выборки. Без такого подтверждения ошибочные решения, вызванные недостаточной выборкой или избытком параметров, не говоря уж о менее ясных причинах, будут не замечены вовремя. Торговая система, дающая на некотором образце данных высокие результаты, будет применена к реальной торговле, и в результате вы понесете тяжелые убытки. Трейдер, разрабатывающий системы без проверки на данных вне выборки, похож на пилота, управляющего неизвестной ему моделью самолета с завязанными глазами.

[ostapbender]

КАК ДОСТИЧЬ УСПЕХА ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ
Во избежании провала и для увеличения вероятности успеха при оптими-зации следует предпринять четыре шага. Во-первых, оптимизировать сис-тему на максимально доступном представительном образце данных и использовать для анализа большое число виртуальных сделок. Во-вторых, использовать небольшое количество параметров (особенно с учетом размера выборки данных). В-третьих, провести тестирование на данных вне выборки, т.е. на данных, которые вы не использовали при оптимизации и, более того, не видели в глаза. В-четвертых, стоит провести оценку статис-тической значимости результатов.

 

Большие представительные выборки
Как было сказано выше, неудача часто возникает благодаря некорректности задачи, поставленной перед оптимизатором. Следовательно, успех вероятен в случае нахождения правильного решения корректной задачи. Можно заключить, что торговые модели следует оптимизировать на данных из ближайшего будущего. К сожалению, авторам книги неизвестен способ получения таких данных. Поскольку будущее еще не наступило, нельзя дать оптимизатору ту задачу, которую предстоит решать системе в процессе реальной торговли. Следовательно, требуется дать оптимизатору задание, решение которого было бы применимо к реальной торговле с максимальной степенью приближенности. Один из способов достичь этого состоит в том, чтобы использовать данные из прошлого, включающие характеристики, которых можно ожидать в будущем, т.е. бычьи и медвежьи периоды, периоды с трендами и без них и даже обвалы цен. Кроме того, данные должны быть максимально свежими для отражения текущих процессов на рынке. Такую выборку можно считать представительной.
Помимо репрезентативности выборка должна быть достаточно велика. Большие выборки снижают вероятность возникновения артефактов или случайных результатов системы при оптимизации. Эффективность торговой системы, оптимизированной на большой выборке, не будет сильно отличаться от ее эффективности в реальной торговле.
Впрочем, иногда приходится делать выбор между размером выборки и степенью ее репрезентативности. Увеличение размера выборки приводит к использованию старых ценовых данных, значимость которых для представления современного состояния рынка весьма сомнительна. В некоторых случаях существует четкая грань, за которой данные теряют значимость. Например, фьючерсы на индекс S&P 500 начали обращение на рынке в 1983 г., что оказало структурное влияние на рынок в целом. Это наблюдение становится менее важным при работе с внутридневной ценовой историей, где за относительно короткий период времени можно собрать данные о десятках и сотнях тысяч баров, не углубляясь в прошлое слишком далеко.
В конце напоминаем, что при проведении оптимизаций и тестов следует учитывать количество сделок, проведенных системой. Как и объем выборок данных, количество сделок для достоверности должно быть значительным. Если система совершает всего несколько сделок, то, несмотря на количество точек данных в выборке, результат может оказаться следствием случайностей или артефактов!

 

Минимум правил и параметров
Для достижения успеха следует ограничивать число оптимизируемых правил и параметров, особенно при работе на небольших выборках данных. Чем меньше правил и параметров, тем больше вероятность устойчивой эффективности решений как на материале выборки, так и за ее пределами. Хотя при работе с несколькими тысячами сделок (1 год S&P 500 содержит примерно 100 000 одноминутных баров) можно оптимизировать несколько десятков параметров, при использовании данных на конец дня за несколько лет даже два-три параметра могут оказаться излишними. Если данная модель требует оптимизации многих параметров, то следует приложить усилия к сбору колоссального объема данных. Легендарный Ганн, как говорят, собрал данные по цене на пшеницу за тысячу лет. При невозможности использовать большие объемы данных следует проводить оптимизацию системы на портфеле нескольких финансовых инструментов с использованием одних и тех же правил и параметров на всех рынках — эта методика широко использована в данной книге.

 

Подтверждение результатов
После оптимизации правил и параметров торговой системы и получения хорошей эффективности на выборке данных важно так или иначе подтвердить эффективность этой системы, прежде чем рисковать реальными деньгами. Подтверждение дает трейдеру еще один шанс отказаться от неудачного решения. От систем, которые не подтвердили себя, следует отказываться, а использовать лишь подтвержденные. Подтверждение — критический шаг на дороге к успеху при оптимизации и при любом методе совершенствования работы торговой системы.
Для гарантии успеха любое решение следует подтверждать тестами на данных вне выборки или статистическим анализом, но предпочтительно — обоими методами. Отбросьте любое решение, которое не будет прибыльным в тесте на данных, не входящих в первоначальную выборку, — при реальной торговле оно, скорей всего, провалится. Рассчитывайте статистическую значимость всех тестов — и в пределах выборки данных, и вне ее. Оценка статистической значимости показывает вероятность того, что пригодность системы на выборке данных соответствует ее пригодности в других условиях, включая реальную торговлю. Статистический анализ работает по принципу распределения вероятностей прибылей в сделках, совершаемых системой. Используйте только статистические методы, скорректированные для множественных тестов, когда анализируете результаты тестов в пределах выборки. Тесты вне пределов выборки следует оценивать стандартными, некоррелированными методами. Подобные отчеты приводились в главе, посвященной симуляторам. Займитесь изучением статистики; это улучшит ваши трейдерские качества.
Некоторые советуют проверять модель на чувствительность к малым изменениям параметров. Модель, которая мало чувствительна к таким изменениям, считается «высоконадежной». Не обращайте на подобные заявления слишком много внимания. Фактически, устойчивость к изменению параметров не может служить показателем надежности системы. Многие чрезвычайно надежные модели весьма чувствительны к изменениям некоторых параметров. Единственно достоверный показатель надежности системы — статистика, в особенности результаты тестов на данных вне пределов выборки.

[ostapbender]

Улетаю в отпуск на 15 дней. 

[Аляска]

В 16.10.2021 в 07:54, ostapbender сказал:

КАК ДОСТИЧЬ УСПЕХА ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ
Во избежании провала и для увеличения вероятности успеха при оптими-зации следует предпринять четыре шага. Во-первых, оптимизировать сис-тему на максимально доступном представительном образце данных и использовать для анализа большое число виртуальных сделок. Во-вторых, использовать небольшое количество параметров (особенно с учетом размера выборки данных). В-третьих, провести тестирование на данных вне выборки, т.е. на данных, которые вы не использовали при оптимизации и, более того, не видели в глаза. В-четвертых, стоит провести оценку статис-тической значимости результатов.

Представители дискретного трейдинга нервно курят в сторонке). 

[2k2]

В 16.10.2021 в 07:54, ostapbender сказал:

КАК ДОСТИЧЬ УСПЕХА ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ

Игорь это Ваши мысли или вырезки откуда то? Если вырезки то где почитать?)

[S0mmerSet]

Это мысли из монументального труда Кац Дж.О., МакКормик Д.Л. "Энциклопедия торговых стратегий"

[ostapbender]

Прилетел из отпуска.

Как диверсификацию своего капитала, прикупил антиквариата:

 

Готовлю релиз советника для Индексов.

Так же, за счет нового фильтра волатильности, делаю улучшение Тройцы.

Попозже оформлю свои мысли по поводу выбора сетов после оптимизации.

[ostapbender]

Диверсификация экземпляров советника:
Советник на каждой паре работает в нескольких экземпляров с немного разными параметрами. Это делается для того чтобы каждый экземпляр советника входил в рынок и выходил из рынка немного в разное время. Зачем это нужно?

Поиск оптимальных параметров любого советника сводится к построении многомерной функции распределения с поиском экстремума. Визуально в двухмерном измерении (при изменении двух параметров) функция выглядит примерно так.

 

 

Где вертикальная ось это эффективность советника, чем выше вертикальная точка, тем лучше подобраны параметры советника. Ошибочно предполагать, что найдя такую функцию распределения эффективности советника в зависимости от параметров, нужно использовать одну пару настроек соответствующих наивысшей точке функции распределения.

Правильно использовать множество точек из найденной оптимальной области в которой функция распределения превышает определенный порог эффективности.

С точки зрения советников на форексе это означает, что практически всегда использовать множество экземпляров советника с немного отличающимися параметрами лучше, чем один экземпляр советника с параметрами, которые алготрейдер считает «идеальными».

Так же читаем про это здесь: https://tlap.com/forum/topic/19172-dzhek-shvager-2/?tab=comments#comment-491638

 

В советнике Троица-Маркет-Индексы ( и в TIO CAPITAL) варьируемыми параметрами являются периоды анализа истории от 20 до 1000 предыдущих (15)30 минутных свечей и принципы выставления тейкпрофитов.

Визуально на графике разные входы и разные выходы выглядят следующим образом.

 

 

Таким образом при любой рыночной ситуации мы получаем усредненный результат работы роботов, а не один единственный вариант, который может получиться очень хорошим или очень плохим, потому что на рынке котировка не дошла до какого-то уровня 3 пункта и цена развернулась.

 

Плавающий диапазон сетки ордеров:
Как я писал выше, в советнике используется сетка ордеров, что довольно обычное дело для отбойных торговых систем. Но важный момент расчёта цены при которой откроется следующая позиция заключается в том, что нет какого либо фиксированного уровня который должна пройти цена, чтобы открылся следующий ордер. В зависимости от волатильности рынка рассчитывается цена следующего ордера. Если волатильность высокая, то ордера открываются реже. Если волатильность низкая, то ордера открываются чаще. Опять же, советник смотрит на рынок, а не использует зашитые в него жесткие параметры.

 

Проблемы низкой и высокой волатильности:
Избыточно высокая волатильность на рынках это проблема для отбойных систем, так как размах хождения рынка возрастает. Ярчайшим примером высокой волатильности на рынке форекс стал кризис 2008 года.

Для определения волатильности курсов валют я использую стандартный на рынке технически индикатор ATR (14) на дневном графике приведенный к процентным значениям (далее ATR%). Он показывает средний дневной размах хождения рынка. Ниже график ATR для основных пар советника Троица и для потенциальных пар.
 

 

Что мы видим на этом графике? Видим, что в целом общей динамике волатильности на рынке следуют все валютные пары. При этом 90% волатильность всех пар находится в диапазоне от 0,52% до 1,46% (от 50 пунктов до 150 пунктов). В целом это соответствует нашим представлениям о том, что в среднем колебания на рынке форекс составляют примерно 1% в день (но по факту чуть ниже = 0,8%).

Интересно посмотреть график распределения наблюдений индикатора волатильности ATR.

 

 

Хорошо видно, что дальше за волатильностью 1.5 наблюдается длинное распределение отдельных  наблюдений, которые нужно фильтровать. Периоды с низкой волатильностью находятся в довольно узком интервале от 0,3% до 0,5%.

Очевидно, что автоматизированные торговые системы настраиваются и оптимизируются в на работу именно в диапазоне волатильности рынка от 0,5% до 1,5%, так как рынок в этой фазе наиболее типичен (предсказуем). Периоды выхода волатильности из основного диапазона рабочей волатильности говорят о том, что на рынке не стандартная ситуация и в соответствии с этим торговые системы должны принимать решения либо о прекращении торговали либо об определенной корректировке своих алгоритмов. При этом методы оценки волатильности рынка могут отличаться, но по факту показывать они в итоге должны примерно одну и ту же динамику.

 

Что мы видим сейчас на рынке:

 

 

Очередное падение волатильности.

Во всех новых версиях уже будет встроено ограничение работы советника на критичных значениях волатильности.

 

Так же разработан динамичный Тейк, зависящий от АТР.

 

Изменено 5 ноября, 2021 пользователем ostapbender

[ghostdenis]

Очень содержательно о том, о чём с коллегой не раз обсуждали в ракурсе ночного скальпинга (тоже возврат к среднему по сути, хоть и на ночной волатильности). Спасибо, Игорь!

Жаль, что на графике "ATR% Daily" нет пандемийного 20-го года. Интересно, ушла ли там волатильность за значение 1,5%?.. Некоторые валюты резко и сильно взорвало по весне.

Вообще всплеск волатильности может происходить чуть ли не одномоментно и, как всякий индикатор, АТР% вполне способен опоздать сработать как фильтр, что для сеток потенциально критичная ситуация...

[ostapbender]

5 минут назад, ghostdenis сказал:

Жаль, что на графике "ATR% Daily" нет пандемийного 20-го года. Интересно, ушла ли там волатильность за значение 1,5%?.. Некоторые валюты резко и сильно взорвало по весне.

Ушла, но летом вернулась обратно и опять упала в нижние значения.

 

[ostapbender]

Выкладываю интересную старую статью, благодаря которой я начал удачно торговать на фонде паттернами:

 

1112_32_37.pdf

 

 

[Аляска]

25 минут назад, ostapbender сказал:

на фонде паттернами:

Статья огонь, спасибо. Так на фонде или форекс?

[ostapbender]

2 минуты назад, Аляска сказал:

Так на фонде или форекс?

На Фонде. Там лучше отрабатывают паттерны.

 

[Аляска]

5 минут назад, ostapbender сказал:

На Фонде.

Америка? Или Российский тоже?

[ostapbender]

1 минуту назад, Аляска сказал:

Или Российский тоже?

Тоже. Так же и с Европейскими, и даже с Азиатскими.

 

Вообще Паттерны универсальны, а главное невозможно подогнать под историю.

Но я к паттернам использую ещё и Сентимент и др. доп фильтры.

[the 7th Guest]

13 часов назад, ostapbender сказал:

благодаря которой я начал удачно торговать на фонде паттернами

Ждем "TLAP Patterns"? ))))