Прибыльный торговый робот и его сигналы

Анализируя биржевой рынок, используя какую-либо модель, мы получаем результат, который может принимать тот или иной вид и иметь различное назначение. От его точности зависит будущая торговля в целом. В данном конкретном случае рассмотрим эффективность торговых сигналов, полученных путем анализа рынка на основе методики IDA, используемой в новом прибыльном торговом роботе FOTON.
Для начала о том, что же такое робот FOTON и как он работает. FOTON — это робот нового поколения, использующий в качестве основной методики анализа и прогнозирования рынка методику IDA SERVER MODEL (IMS). По сути программа, являясь дочерней, работает на основе торговых сигналов материнской программы IDA. Работает FOTON следующим образом: пользователь запускает программу, подключается к серверу, используя логин и пароль. После этого робот начинает принимать торговые сигналы и готов к использованию. Сигналы могут принимать следующий вид: ПОКУПАТЬ, ПРОДАВАТЬ, РАСЧЕТ. Можно использовать как в полностью автоматическом режиме (программа начнет следовать сигналам самостоятельно), так и в режиме торгового советника (сигналы отображаются на панели робота и на их основе пользователь может принимать решение самостоятельно в ручном режиме). Подробное описание программы вы найдете по ссылке ниже:
Итак, с принципом работы торгового робота FOTON мы разобрались. Теперь о главном — об эффективности его применения. А она напрямую зависит от качества получаемых сигналов. Поэтому оценка этого параметра является первостепенной задачей.
Размышляя о том, каким образом оценить эффективность торговых сигналов, было принято решение провести тестирование на предмет достоверности и качества. Для этого достаточно производить наблюдение за изменением сигнала после того, как он отобразится на панели робота, т.е. после того, как его получает пользователь. В то же время необходимо вести наблюдение за изменениями на рынке и сопоставлять результаты, что и было сделано. В качестве оценочного критерия было принято положительное отклонение цены инструмента со времени, как стал доступен тот или иной торговый сигнал.
Например, был получен сигнал «ПОКУПАТЬ» и сразу же и до окончания действия сигнала происходит наблюдение. Если после получения сигнала, учитывая то, что совершается соответствующая сигналу сделка (автоматический режим), у пользователя есть возможность закрыть ее с положительным результатом, то такой сигнал считается положительным. Отношение всех сигналов к сигналам с положительным результатом — это и есть наш параметр эффективности работы робота в данном случае.
Но это еще не все. Понятно, что изменение цены после формирования сигнала может быть разным, а 1-2 пункта можно списать на погрешность. Поэтому такие незначительные изменения учитывать нельзя! Другое дело, если мы будем учитывать только более значительные изменения, например, 10 - 50 - 100 пунктов. Ведь чем больше изменение, тем меньше погрешность при совершении сделок (проскальзывание).
Ниже показана схема, по которой производились наблюдения.

Пример по схеме. Сигнал на покупку сформировался при цене 70 300. После этого, если пользователь имеет возможность закрыть сделку с прибылью, то сигнал будет считаться положительным с различными характеристиками.
Итак, было проведено 3 исследования со следующими условиями:
1. После отображения сигнала цена прибавила + 10 пунктов (Положительный 10);
2. После отображения сигнала цена прибавила + 50 пунктов (Положительный 50);
3. После отображения сигнала цена прибавила + 100 пунктов (Положительный 100);
Другие сигналы, которые были либо менее 10 пунктов, либо вообще ложными, учитываются в общем количестве сигналов. Таким образом, применима формула расчета:
П = Кпол * 100 / Кобщ (%), где
П - процент положительных сигналов;
Кпол - количество положительных сигналов;
Кобщ - общее количество сигналов.
Пример. За 1 торговую сессию было сформировано 10 сигналов, из них 7 было таких, при которых цена изменилась в правильном направлении на 100 пунктов, 8, при которых цена изменилась на 50 пунктов и 9, при которых цена изменилась на 10 пунктов. В результате расчета получим следующий результат: Положительный 10 - 90%, Положительный 50 - 80%, Положительный 100 - 70%.
За последние 10 дней были получены следующие результаты.

В среднем за этот период распределение положительных сигналов следующее: Положительный 10 - 95%, Положительный 50 - 81%, Положительный 100 - 63%.
Рассматривая период с начала 2020 года по текущий момент, были получены следующие результаты.

В среднем за этот период распределение положительных сигналов следующее: Положительный 10 - 95%, Положительный 50 - 79%, Положительный 100 - 66%.
Конечно, судить о торговом роботе FOTON только по эффективности торговых сигналов было бы не верно. Ведь во-первых, эта программа намного более сложная и она не основывается только лишь на изменении цены, в ней заложена модель, которая позволяет открывать и закрывать позиции, ориентируясь в том числе и на другие изменяющиеся параметры рынка. Во-вторых, данное исследование учитывает только небольшие отклонения в пределах 10-100 пунктов, при этом, не учитывает изменения более серьезные, такие как 500-1000 пунктов и более, что нередко встречается в повседневной торговле. Однако, результаты, полученные в ходе анализа эффективности торговых сигналов IMS дают широкое представление о применимости программы, особенно в режиме торгового советника. Сигналы, дающие возможность «угадывать» будущее изменение цены в пределах 63-95%, являются неоспоримым преимуществом, которое может сделать торговлю прибыльной с постоянной эффективностью.
Подписывайтесь на обновления и добавляйтесь в друзья (вопросы, советы и т.п.):

Инстаграм:

ПОЧТА:
m_i_zaharov@mail.ru
Теги: торговый робот, прибыль, биржа
Другие новости по теме:
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Все результаты работы программ, представленных на сайте www.trade-blog.ru, получены в ходе тестирования на исторических данных и не могут являться фактором для оценки качества этих программ.