Статьи

В данной статье рассматриваются широкие возможности статистического подхода к изучению рынка. К сожалению, трейдеры-новички сознательно не используют эту поистине могущественную науку – статистику. А ведь, во-первых, это - единственное, чем они пользуются подсознательно при анализе рынка, а во-вторых, статистика может дать ответы на многие вопросы.

Об одном очевидном и, одновременно, нестандартном методе построения ZigZag'а и о том, что из этого получилось - индикаторе Мультифреймовый Фрактальный ZigZag, отображающем на одном, рабочем, таймфрейме (ТФ) ZigZag'и, построенные на трех старших.
В свою очередь, величины старших ТФ могут быть нестандартными, в диапазоне от M5 до MN1.

В статье показан пример интеграции клиентского терминала MetaTrader 4 и сервером MS SQL посредством использования dll. Приложены как исходные коды на С++ и MQL4, так и готовый скомпилированный проект Visual C++ 6.0 SP5.

Все индикаторы можно разделить на две группы: статические - изображение которых на истории остается статичным и не меняется с приходом новых котировок, и динамические - которые отображают свое состояние только для текущего момента времени и полностью переририсовываются при приходе новой цены. Работопригодность статического индикатора видна сразу на графике, а вот как проверить, что динамический индиктор работает правильно? Этому вопросу и посвящена данная статья.

Многочисленные попытки применения методов статистики к объективной реальности, т.е. к финансовым рядам, разбиваются о скалы нестационарности процессов, «толстохвостости» сопутствующих вероятностных распределений и недостаточного объема финансовых данных.
В данной публикации я попытаюсь обратиться не к финансовым рядам как таковым, а к их субъективному отражению – в данном случае к тому, как эти ряды пытается оседлать трейдер, т.е. к торговой системе. Выявление статистических закономерностей процесса, описывающего результаты сделок, оказывается довольно увлекательным занятием. В некоторых случаях возможно даже сделать вполне достоверные выводы о модели этого процесса и применить эти выводы к торговой системе.

В этой статье автор предлагает способы улучшения торговых систем, представленных в его предыдущих статьях. Статья будет интересной для трейдеров, уже имеющих опыт в написании экспертов.

Двухэтапный подход позволяет избежать ненужных закрытий и переоткрытия позиций в ситуациях, близким к трендовым и в условиях возникновения дивергенций.

У разработчиков алгоритмов модификаций и закрытия ордеров есть одна непроходящая головная боль - как сравнивать результаты, получаемые по различным методикам? Механизм проверок известен - тестер стратегий. А вот как сделать так, чтобы эксперт всегда работал одинаково по открытию/закрытию ордеров? В статье описывается инструмент, обеспечивающий строгую повторяемость открытий ордеров, позволяющую обеспечить математически корректную платформу для сравнения результатов различных алгоритмов трейлинг-стопов и выходов с рынка.

Первичная демонстрация результатов тестирования стратегии на лоте 0.1, кажется, начинает превращаться в стандарт де-факто на форуме. Новичок, получив одобрительное "угу, не так и плохо" от бывалых, видит, что тестирование "0.1" приносит относительно скромные результаты, и решается на введение агрессивного управления капиталом, считая, что положительное матожидание сделки автоматически обеспечит ему все остальное. Посмотрим, что из этого может получиться, попутно построив несколько искусственных, но очень поучительных графиков баланса.

В данной статье автор продолжает обзор алгоритмов реализации простейших торговых систем и знакомит с записью результатов оптимизаций при бэктестинге в один html файл в виде таблицы. Статья будет полезна начинающим трейдерам и начинающим экспертописателям