Результаты октября
@QuantUX
Содержание:
Предисловие
В октябре итоговая прибыль оказалась даже большей, чем в прошлом месяце.
Если в сентябре удалось заработать 1742 пункта, то в октябре результат составил уже 1752 пункта чистой прибыли:
Напомню, что закрытый канал - это своего рода бесплатный публичный трек рекорд всех сделок и сигналов моих мат моделей: на канале запрещены удаления постов и их редактирование (каждый пост можно будет провалидировать).
Каждому желающему откроется возможность лично проинспектировать работу алгоритма QuantUX и увидеть то, что сейчас доступно лишь подписчикам.
Но вернемся к результатам:
Сразу бросается в глаза тот факт, что в октябре я практически не торговал евродоллар. Это связано с тем, что данный актив вступил в фазу роста, а следовательно его приходилось бы торговать на отрицательных свопах, чего делать совершенно не хотелось.
Так же фаза падения завершалась в золоте, где я зафиксировал полуторамесячное удержание позиции.
В итоге пришлось переключиться на американский фондовый рынок, и заняться свинговой торговлей акциями.
Давайте же более детально рассмотрим, какие сделки и сигналы привели к подобному октябрьскому результату.
EURUSD
Самые внимательные мои читатели могли заметить, что в прошлом посте была дана подсказка о том, когда именно должен был начаться рост в евродолларе (смотрите эту GIF-картинку).
Напоминаю, что тогда, месяц назад, цена данного актива находилась в районе 1.0933 и многие уже начинали покупать EURUSD от этих значений (или фиксировать прибыль по шортам, как сделал это я).
Ниже на скриншоте представлена публикация в закрытом канале от 26 сентября о том, что согласно прогнозному модулю алгоритма QuantUX евродоллар должен был опуститься ниже 1.09:
Уже 30 сентября (в этот же день, кстати, я опубликовал пост с сентябрьскими результатами) цена валютной пары обвалилась, в 15:14 (по Киевскому времени) цифровые фильтры алгоритма дали оповещение, а уже в 15:15 я купил евродоллар по 1.08896:
На 1 октября был намечен старт роста актива, что в конечном итоге и произошло:
Впрочем, тот свой лонг я закрыл на следующий день, о чем сообщил в закрытом канале. На текущий момент цена валютной пары EURUSD торгуется на отметке 1.1152.
Желания накапливать отрицательные свопы не было никакого, поэтому на ближайшее время (согласно матмоделям) пришлось отказаться от торговли данным инструментом. Конечно, еще парочку сделок за месяц я совершил, но как видно из итоговых результатов, активной торговли в евро не было.
Тем более что приближалось время фиксировать прибыль в золоте...
XAUUSD
В своем прошлом посте я показывал, как отрабатывалась прогнозная модель от 16 сентября (в этой GIF-картинке). Там же было сказано, что ситуация в золоте проецировалась не просто на неделю вперед, а значительно дальше - покупки должны были начаться 8 октября:
Давайте посмотрим на то, как отработал прогноз:
Я купил золото по 1490.66:
После этого, спустя шесть с небольшим часов, после получения сигнала цифровых фильтров алгоритма, позиция была закрыта по цене 1506.72, что дало 160 пунктов прибыли.
На следующий день в закрытом канале был дан прогноз по будущим продажам XAUUSD:
Еще были краткосрочные покупки 11 октября по 1483.64 с последующим закрытием 14 октября по 1488.07 (44 пункта прибыли).
Так же 14 октября по сигналам цифровых фильтров я уже продавал золото по 1495.51.
В целом прогнозная модель на падение желтого металла 15 сентября отработала себя как и должна была:
Все что оставалось делать после этого снижения - это выставить трейлинг стоп по долгосрочной позиции в шорт, которую я открывал еще 27 августа 2019 года по цене 1540.65.
Стоп-приказ сработал 16 октября, и завершил тем самым коррекционную фазу в золоте, подарив 521 пункт прибыли:
Stock Market
Теперь пробежимся по американскому фондовому рынку.
В виду того, что торговля евродолларом и золотом пока что (на период октября) была отложена из-за фазы торговли с отрицательным свопом, мне пришлось активно переключиться на акции США.
Всего в этом месяце были проторгованы 12 различных ценных бумаг. Цели удерживать позиции среднесрочно не было, поэтому итоговая прибыль в 935 долларовых пунктов была достигнута за счет свингового трейдинга.
Просто перечислю в хронологическом порядке эти свои сделки (время из отчетов указано в ET, из Client Portal и IBKR mobile - по Киеву):
CCL
HPQ
UBER
NKE
TGT
AAPL
CBS
TXN
JPM
ADBE
HAL
HP
Заключение
Второй месяц подряд удалось показать доходность более 1700 пунктов, и на этот раз даже немного перебить прошлый рекорд.
Все это стало возможным исключительно благодаря внедрению в алгоритм модуля количественной оценки ожидаемой волатильности, первую статью о чем (из будущей серии) я опубликовал здесь.
Конечно, хотелось бы рассказать в статьях про волатильность, тем более что я обещал это сделать уже несколько раз, но из-за активной торговли руки до публицистики никак не доходят)
Для затравочки покажу как я в начале октября впервые с практической точки зрения столкнулся с торговлей германским индексом DAX, и как квантовый алгоритм разобрался не только с определением локальных экстремумов данного актива, но и предсказал рост его волатильности:
Более подробно об этом будет рассказано в будущих статьях.
Очевидно, что количественная оценка ожидаемой волатильности вместе со статистической оценкой сильного отклонения распределений (4σ события), умноженная на среднесрочное удержание позиций с их планомерным наращиванием, при квантовом анализе временных рядов и получении необходимых для расчетов коэффициентов, построении прогнозных мат моделей и продуцировании актуальных параметров цифровых фильтров, на выходе позволяют добиваться подобных результатов.
Следите за публикациями. Всем хороших торгов!
Про алгоритм
Напомню, что в своей работе я применяю количественные методы оценки вероятности и статистической значимости тех или иных событий случайного процесса биржевой игры.
Система, описанная в статьях на моем канале состоит из двух блоков:
При этом действия по покупке или продаже любого актива (статистически и вероятностно выверенные) могут быть обусловлены лишь сигналами затухания цифровых фильтров торгового блока системы.
Как это работает:
- В прогнозном модуле исторические данные путем специальных преобразований определяют параметры и характеристики кривой;
- В прогнозный модуль с каждым новым тиком поступают все новые и новые данные, и алгоритм определяет, какое влияние эти данные оказывают на характеристики кривой;
- Полученные коэффициенты на выходе дают актуальные параметры цифрового фильтра торгового модуля системы на основании статистической и вероятностной значимости;
- Эти же коэффициенты применимы для построения прогноза кривой, так как мы статистически обсчитываем влияние новых данных на кривую, и можем видеть устойчивость прогнозной модели;
Так рассчитывается квантовый алгоритм:
- В нем мы с математической строгостью строим такую систему принятия решений, в которой нет места никакому субъективному восприятию;
- Мы получаем строго формализованный программный код;
Как производится оценка активов с точки зрения применения математики и статистики, количественной оценки вероятностей, построения прогнозных моделей и цифровых фильтров читайте в этой вводной статье.
(c) @QuantUX 2019