В этой заметке  кратко расскажу свое видение технологии исследования торговых алгоритмов, на основе которых я строю роботов.

Ранее я неоднократно обращал внимание, что торговый алгоритм или стратегия — это далеко еще не торговый робот.

В структуре прогнозирующего торгового робота (я делаю пока лишь такие)  всегда есть модуль генерации торговых сигналов (генератор сигналов) .

Если использовать в торговле этот модуль, то получим торгового советника.

Как правило, есть два типа сигналов, которые принципиально отличаются.

Я  строю алгоритмы,  которые всегда находятся в рынке.

Поэтому всегда есть открытая позиция.

Первый тип сигналов — это собственно торговые сигналы,

т е сигналы  -открыть лонг(Long), открыть  шорт(Short).

Эти сигналы генерируются на основе прогноза движения цен.

Второй тип сигналов — это аварийные сигналы.

Т е это сигналы,  которые генерируются на основе контроля убытков, т е потери капитала.

Появление этих сигналов, как правило, связано c гепами рынка против открытой позиции .

Эти сигналы нельзя прогнозировать с доступным объемом информации,

поэтому они создаются с учетом текущих потерь.

При исследовании алгоритмов на исторических данных существенно по-разному реализуется механизм исполнения торговых и аварийных сигналов.

Если не учитывать особенности генерации сигналов на истории то легко можно получить очень хорошие результаты, которые никогда не повторить в реальности.

Рассмотрим эти особенности

Особенности генерации и исполнения торговых сигналов.

Сигналы 1-го и 2-го типов отличаются по исполнению следующим образом.

Торговый сигнал, как правило, исполняется на краю свечи.

Ошибочно исполнять его на close текущей свечи.

В реальности Вы никогда не сможете это реализовать.

Но на истории можно это сделать и это называется — заглядывание в будущее.

Поэтому исполнение сигналов надо осуществлять как минимум на открытии новой свечи, а торговый сигнал формировать по предыдущим закрытым свечам.

Я именно так и делаю.

В реальности при открытии новой свечи появляется и сигнал закрытия предыдущей.

При исследовании алгоритмов на истории,

возникает вопрос о том,

на сколько быстро в реальности мы успеем совершить сделку по цене открытия свечи.

Действительно, цена открытия — это тоже уже совершенная сделка.

Есть два приема, которые я использую в своих исследованиях.

Во-первых, я торгую лишь высоколиквидным инструментом — Сбербанк обычка.

Во-вторых, при исследовании истории,  вычисляю хороший и наихудший результаты.

Хороший результат -это совершение сделки по цене открытия свечи. Не факт, что он будет обязательно хорошим, но меня это устраивает.

Наихудший результат— это совершение сделки, поHigh свечи — для Long и по Low свечи -для Short.

Так как  мои алгоритмы работаю на таймах 5 минут, то наихудший результат предполагает, что очередную сделку я могу совершить за очередные 5 минут.

При этом фортуна повернется ко мне спиной и я всегда буду совершать сделки по самой худшей цене в эти 5 минут.

Т е покупать буду всегда на максимальной цене в 5 минутах,

а продавать всегда на минимальной.

Согласитесь, что хуже ситуацию придумать сложно.

Вот  результат такого стресс тестирования:

160101_001

160101_000

 

 

 

 

 

————————————————————————————-

На втором графике — увеличен масштаб, чтобы показать последнюю сделку в прошедшую пятницу.

текст около стрелки сделки содержит следующую информацию:

0.42,93.9/39%,127.17/62.38,200.

которая расшифровывается так:

0.42% — прибыль в сделке (позиция закрыта на открытии свечи)

т е не самый лучший вариант для этой свечи

93.9%  — число выигрышных сделок при совершении сделки на открытии

39% — число выигрышных сделок при совершении сделки по самой худшей цене за пять минут

127.17%  -прибыль за 3000 свечей при совершении сделки на открытии свечи

62.38% — прибыль за 3000 свечей при совершении сделки по самой худшей цене за пять минут

200  — количество смены позиции ( 100 -Long, 100- Short).

200 — получилось не специально

Резюме:

В худшем варианте мы потеряем половину прибыли.

На основе стресс-тестирования можно ожидать,

что данный алгоритм является прогнозирующим

и в следующие 3000 свечей будет прибыльным.

————————————

Об особенностях исследования аварийных сигналов расскажу в будущем

 

Написал скрипт , который графически отображает прибыль и убытки робота.

Вот так это выглядит в торговом терминале QUIK .

bot_000

bot_003bot_004

 

 

 

 

 

—————————————————————

В одном окне — три графика:

на первом(верхнем)  графике  изображается торгуемый инструмент (сбербанк) и торговые сигналы робота с текстовым коментом

на втором графике  изображается объем инструмента

на третьем графике — график прибыли/убытков (светло зеленый)

график процента прибыльных сделок (белый)

график прибыли/убытки в сделках (темно зеленый -прибыль, красный — убыток) масштаб увеличен в 10 раз.

график максимального убытка в сделке (красная линия внизу) масштаб увеличен в 10 раз.

——————————————-

Краткая аннотация технологии:

Солодовая пивная дробина (ГОСТ 18-341-79 «Дробина пивная сырая») образуется в процессе затирания и фильтрации затора как остаток после отделения жидкой фазы пивного сусла.

Дробина состоит из жидкой (70-80%) и твердой (20-30%) фаз.

Твердая фаза дробины содержит оболочку и нерастворимую часть зерна. Состав дробины зависит от качества солода, количества несоложеного сырья, а также сорта изготовляемого пива.

При использовании влажной пивной дробины возникает ряд проблем, главные из которых — ее низкая стойкость при хранении и трудности при перевозке.

В дробине сохраняют жизнеспособность большинство микроорганизмов, находившихся на поверхности исходного зерна, поэтому при температуре 15-30 °С дробина быстро портится.

В настоящее время пивная дробина утилизируется в основном следующими способами:

1) Вывоз с предприятия под видом товарной продукции с последующим сливом ее в овраги и на поля. Данный способ приводит к ухудшению экологической ситуации и создает угрозу штрафных санкций со стороны контролирующих органов.

2) Фактическая продажа нативной пивной дробины на корм скоту. Данный способ не позволяет реализовать весь объем получаемой дробины. Кроме того, высокое содержание клетчатки в пивной дробине делает возможным использовать ее на корм в основном жвачным животным, которых в Самарской области мало.

3) Предварительный отжим нативной дробины. В результате получается твердая фракция с влажностью 65% и жидкая — с влажностью 85%. Жидкая фракция сливается в канализацию. Твердая фракция продается на корм. Этому варианту присущи недостатки первых двух способов.

4)  Сушка твердой фазы предыдущего варианта до 10% влажности. Продажа сухой дробины на корм. Из-за высокого содержания клетчатки и высоких затрат тепловой энергии на сушку, продукт малорентабельный.

Однако пивная дробина является высокобелковым продуктом. Количество белка (протеина) в дробине в три раза превышает количество протеина в ячмене и составляет до 25% СВ(сухого вещества). Однако, и количество сырой клетчатки в 4 раза больше, чем в зерновых.

Именно высокое содержание воды (80%) в нативной дробине и высокое содержание клетчатки (16% СВ) делает этот продукт малоценным.

Предлагаемая технология направлена на устранение данных недостатков пивной дробины. Результатом переработки нативной пивной дробины является протеиновая мука, содержащая протеина 35..48%, клетчатки 4..10%, обогащенная микроэлементами и витаминами.

Данная протеиновая мука может быть предложена на рынок как углеводно-протеиновая добавка для производства:

1) корма животным;

2) хлебобулочных и мясных изделий;

3) протеиновых продуктов и напитков для фитнес и бодибилдинг клубов

Таким образом, предлагаемая инновационная технология позволяет не только полностью решить проблему утилизации нативной пивной дробины, но и вывести на рынок новый вид продукции с высокой рентабельностью.