Известный британский разработчик прибыльных торговых систем Майкл Халлс-Мур создал целый комплекс правил, опираясь на которые, трейдер сможет создать собственный уникальный алгоритм. Кроме того, наработки аналитика представляют особую ценность для всех поклонников автоматической торговли, поскольку знания подобного рода пригодятся в процессе создания торговых роботов.
В понимании Халс-Мура алгоритмический трейдинг является необычайно сложным элементом финансовой отрасли, следовательно, чтобы максимально полно усвоить весь массив существующей информации, необходимо потратить достаточно существенное количество свободного времени.
Тем не менее, без должных навыков по разработке собственной торговой системы, инвестор автоматически причисляет себя к аутсайдерам фондового рынка, что неудивительно, ведь именно стратегия выполняет функции фундамента прибыльной работы.
В том случае если вы хотите достичь максимальных результатов на этом поприще, то тогда вам в любом случае придется хотя бы частично освоить некоторые языки программирования, ведь в противном случае, вам не удастся создать торгового робота. Таким образом, алготрейдеры в обязательном порядке должны освоить Java и C++.
Содержание:
Все высокоточные торговые алгоритмы состоят из четырех наиболее важных компонентов:
Разумеется, что для создания действительно эффективного алгоритма, необходимо более детально ознакомиться с каждым пунктом.
Прежде чем преступить непосредственно к трейдингу, торговец должен собрать и изучить информацию. В частности, нужно комплексно проанализировать информацию об инвестиционном потенциале, при этом следует учитывать, насколько гармонично будет сочетаться новая стратегия с уже использующимися системами?
Частные трейдеры в обязательном порядке должны тщательно изучить транзакционные издержки, ведь если торговец не научится их сокращать, то потеря депозита – это лишь вопрос времени. Поэтому ваша стратегия должна включать в себя не только алгоритм генерации прибыли, но меры, направленные на предотвращение убытков.
Запомните, что один в поле не воин, в связи с этим всегда следует опираться на уже существующие разработки. К примеру, проанализируйте последние разработки ведущих аналитиков, как правило, они размещают отчеты о проводимых тестированиях.
Сегодня в сети функционирует несметное количество блогов, посвященных алгоритмическому трейдингу, однако, как правило, они представлены в виде англоязычных ресурсов.
По понятным причинам никто в публичном поле не обсуждает наиболее важные аспекты оптимизации эффективной системы. Поэтому ключ к постоянному доходу таится в понимании и правильной интерпретации отдельно взятых параметров стратегии. Лишь ограниченное количество разработчиков создают принципиально новые подходы к биржевой торговле, в то время как основная часть спекулянтов просто заимствуют готовые проекты, а после подгоняют их под себя.
Ранее мы уже говорили о том, что суть бэктестинга заключается в том, что инвестор должен подтвердить или опровергнуть эффективность выбранной системы, при этом данная проверка осуществляется с помощью исторических данных котировок.
Проанализировав прибыльность стратегии в прошлом, торговец может оценить ее доходность в настоящем. Конечно же, что если на исторических сведениях алгоритм позволил заработать миллион, то это еще не означает, что вам удастся получить профит на реальном рынке именно в таком объеме. Однако наличие положительной тенденции уже многого стоит.
Своеобразной основой проведения предварительного тестирования является использование информации, которая касается непосредственно уже прошедших торговых сессий. Данные подобного рода можно получить у своей брокерской фирмы, или же скачать с биржи. Также эти сведения размещаются на различных порталах, посвященных трейдингу на финансовом рынке.
Не менее важным аспектом считается процесс определения метриков, с помощью которых будет оцениваться, насколько успешной или провальной была стратегия на исторических данных. Основными показателями остаются уровень максимальной просадки депозита, а также коэффициент Шарпа.
Просадка счета показывает максимальную потерю за определенный промежуток времени. Из-за статистических факторов просадка у систем с низкой нагрузкой может быть более внушительная, нежели у высокочастотных стратегий.
Тестирование наглядно проиллюстрирует максимальные потери счета, которые бы могли случиться в прошлом, это отличная пища для размышлений, позволяющая сформировать примерное понимание законов реального рынка.
Что касается коэффициента Шарпа, то данный показатель отражает уровень прибыльности торгового депозита, в процессе подсчета соотносятся усредненная прибыль и отклонение от риска.
Как только спекулянт протестирует стратегию, а также устранит все изъяны, которые были определены в ходе проверки, вероятная просадка будет сведена к минимальному значению. В свою очередь, коэффициент Шарпа напротив, будет максимальным. Поэтому можно смело переходить к созданию системы по управлению рисками.
Риск является крайне многогранным понятием. В частности в его структуру включены:
Неотъемлемой составляющей управления рисками является процедура оптимизации капитала, то есть диверсификация между различными системами. Конечно же, это очень трудоемкий процесс, который состоит из сложной математики. Своеобразным стандартом, описывающим соотношение допустимого риска, а также получение максимально возможного профита, считается критерий Келли.
Комментарий:*
Nickname*
E-mail*
Website
Δ