Результаты сентября
@QuantUX
Содержание:
Предисловие
Сентябрь выдался отличным месяцем:
- во-первых, итоговая прибыль по результатам сентября перевалила за 1700 пунктов. Я ранее упоминал здесь, что поменял торговую концепцию, и вместо того, чтобы торговать внутри дня (что давало около 300 пунктов ежемесячной прибыли), переключился на среднесрочное удержание с планомерным наращиванием позиций. Все это стало возможным исключительно благодаря внедрению в алгоритм модуля количественной оценки ожидаемой волатильности, первую статью о чем (из будущей серии) я опубликовал здесь.
- во-вторых, я запустил закрытый (пока что) канал с трек рекордом работы алгоритма, о чем более подробно расскажу чуть позже (канал - англоязычный). Там я буду собирать публичный трек рекорд всех сделок и сигналов моих мат моделей: на канале запрещены удаления постов и их редактирование (каждый пост можно будет провалидировать). Таким образом, каждому желающему откроется возможность лично проинспектировать работу алгоритма QuantUX и увидеть то, что сейчас доступно лишь подписчикам. Этот канал, в своем роде, - некое мое публичное резюме.
Давайте же более детально рассмотрим, какие сделки и сигналы привели к подобному сентябрьскому результату.
EURUSD
Начнем с евродоллара: в нем были закрыты некоторые ранее набранные позиции в шорт:
Ниже представлена работа прогнозного модуля алгоритма для пары EURUSD от 16 сентября 2019 года:
Результат: 258 пунктов за сегодня (пн., 30 сент. 2019), и 462 пункта за пятницу (пт., 27 сент. 2019). Позиции удерживались длительный период времени, и вот только сейчас удалось частично разгрузить эти продажи:
Еще немного профита удалось забрать пока писал данную статью:
ИТОГО: 812 пунктов прибыли в сентябре по одному только евродоллару.
Для справки: 1 LOT x 800 pps = $8000
XAUUSD
Золото: сначала разберем работу прогнозного модуля алгоритма QuantUX все от того же 16 сентября 2019 года.
Как видим, математические модели качественно определили вероятностный сценарий развития ситуации в золоте на неделю вперед (на самом деле еще дальше):
Полученные путем специальных преобразований актуальные параметры цифровых фильтров на выходе спродуцировали сигнал на вход в продажи:
В закрытом канале все действия по торговле XAUUSD публиковались в реальном времени:
В целом картина результатов продаж по золоту получилась такой как на рисунке ниже, а итоговая прибыль общей позиции составила 300 пунктов:
Здесь приведу таймлапс с комментариями (для подписчиков) сделок по золоту начиная от покупок 18 сентября после резкого падения, и дальнейших продаж, описанных выше:
Думаю наглядно видно, как в реальном времени алгоритм отрабатывает как свою прогнозную мат модель, так и сигналы цифровых фильтров для непосредственного входа в позицию по наиболее оптимальным ценам.
ИТОГО: прибыль только за одну неделю шортов в XAUUSD составила 300 пунктов.
Для справки: 1 LOT x 300 pps = $3000
GLD
Так же в сентябре были совершены три сделки в ETF на золото - GLD:
ИТОГО: прибыль за сентябрь составила 640 пипсов (6,4 долларовых пунктов).
Для справки: 10 LOTS (1000 shares) x 6,4 points = $6400
Заключение
Более 1700 пунктов за месяц - достойный результат (и мой личный рекорд). Ранее при внутридневной торговле такую прибыль приходилось бы накапливать пол года.
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.
В следующих статьях я постараюсь более подробно рассказать о "четвертом элементе" - волатильности, потому как именно она является чуть ли не самым важным звеном в построении любой торговой системы.
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