Торговый робот forex

План по разработке торгового робота на форекс можно представить следующим образом.

1. Целью создания торгового робота на forex является устойчивое получение прибыли от спекулятивных операций на финансовом рынке.

2. Задача – разработать устойчивую и прибыльную стратегию для спекулятивного рынка.

3. Предмет – хаотический процесс ценообразования на финансовом рынке.

4. Метод решения задачи – создание устойчивой торговой системы, позволяющей извлекать прибыль из хаоса цен на финансовом рынке.

5. Условия:

– уровень стоп-лосса (stop-loss) должен быть определен до момента входа в позицию;

– уровни стоп-лосса и прибыли (take profit) должны легко определяться и нести в себе простейшую смысловую нагрузку;

– на определение уровня стоп-лосса не должны оказывать влияние никакие субъективные факторы, например, размер счета, невозможность физического наблюдения за поведением рынка в течение всего времени его работы, настроение, самочувствие, психологическое давление и напряжение, постороннее мнение и пр.;

– избранная торговая системa не должна подвергаться корректировке в процессе работы торгового робота на форекс и может пересматриваться и совершенствоваться только вне биржевой сессии, отказ от торговой системы в процессе реальных операций на финансовом рынке не допускается;

– перед началом практического использования робота торговая система должна быть многократно опробована в виртуальном режиме.

Разработка алгоритма торгового робота на forex

Торговая система – это фундамент, лежащий в основе любого торгового робота на форекс. Любая торговая система является не чем иным, как системой принятия решений на основе предыдущей информации. Система принятия решений – это и есть алгоритм. Предыдущая информация, или история рынка, используется для того, чтобы проверить (провести т.н. back тестинг) правильность исходных математических моделей рынка.

В последние годы широкое распространение получили так называемые оптимизационные модели финансового рынка. Опыт использования оптимизационных моделей рынка показывает, что это тупиковый путь в построении торговых систем.

Приведем еще один довод, объясняющий отрицательные стороны оптимизационных моделей рынка и back тестинга. Оптимизационные задачи – это продукт т.н. некорректных задач. Поскольку на финансовом рынке нет устойчивых ценовых движений, искать закономерности здесь бессмысленно.

Если рынок рассматривать как броуновское движение, результат будет куда лучше, чем искать в нем устойчивые тренды. Точный прогноз рынка сделать невозможно, как невозможно точно спрогнозировать будущее – вот база, на которой нужно строить торговую систему. Финансовые рынки моделировать, как это принято в некорректных задачах, нецелесообразно. На рынке нужно моделировать риски. А куда движется рынок, никто не знает. При использовании оптимизационных моделей понятие риск подменяется понятием функционал управления. Функционалом управления можно так построить расчеты «задним числом», что риски будут минимизированы, а доходы максимизированы. Налицо конфликт между рисками и функционалом управления. В жизни функционал управления отсутствует, в жизни результат определяют риски. Так что оптимизационные модели рынка далеки от реальности. Это, скорее, рассуждения о том, сколько можно было заработать «вчера», но никак не «завтра».

Основы торговой системы для торгового робота на форекс

Чтобы оценить торговую систему, надо найти ее устойчивый параметр. Доходность торговых операций таковым параметром не является, поскольку прошлые успехи торговой системы не являются гарантией будущих прибылей. В ее основе должна лежать некая функция, зависящая от доходности системы. Только тогда можно говорить, что система даст нам прибыль на временном отрезке инвестиций, только тогда можно получить оценку этой прибыли. Покупая i-й актив по цене pi buy и продавая его по цене pi sell, трейдер получает прибыль, которая определяется как

Купив i-й актив по цене pi buy, трейдер не знает, по какой цене pi sell он продаст этот актив. Понятно, что величина (pi sell – pi buy) – есть величина случайная. В качествe устойчивого параметра торговой системы можно рассмотреть плотность распределения gi случайной величины si=(pi sell – pi buy). В самом деле, плотность распределения есть функция, зависящая от доходности торговой системы. Если величина (pi sell – pi buy)>0, торговая система работает прибыльно. Если величина (pi sell – pi buy)<0, торговая система работает убыточно.

В работе рассматривалось создание торговой системы автора. Там говорилось, что важнейшим правилом прибыльности торговой системы является условие, при котором

Покажем это на конкретных примерах. На рисунках 1-4 представлены плотности распределения gi случайной величины si=(pi sell – pi buy) для следующих финансовых активов: валютный курс евро к доллару США – EUR/USD (интервал времени 60 минут); валютный курс фунта стерлингов к доллару США – GBP/USD (интервал 60 минут); курс акций нефтяной компании ЮКОС – YUKO (20 минут); курс акций компании Walt Disney Company на NYSE (временной интервал 1 сутки).

Плотность распределения g случайной величины EUR/USD Рис. 1. Плотность распределения g случайной величины s для валютного курса евро к доллару США – EUR/USD (интервал времени 60 минут

Плотность распределения g случайной величины GBP/USD Рис. 2. Плотность распределения g случайной величины s для валютного курса фунта стерлингов к доллару США – GBP/USD (интервал времени 60 минут)

Плотность распределения g случайной величины акций Рис. 3. Плотность распределения g случайной величины s для курса акций нефтяной компании ЮКОС – YUKO (интервал времени 20 минут).

Плотность распределения g случайной величины акций DIS на NYSE Рис. 4. Плотность распределения g случайной величины s для курса акций компании Walt Disney Company – DIS на NYSE (интервал времени 1 сутки).

Эти рисунки наглядно показывают следующее. Во-первых, соблюдается важнейшее правило прибыльности торговой системы, а именно:

Это правило свидетельствует, что при t>g торговая система работает прибыльно.

Во-вторых, плотность распределения gi случайной величины si=(pi sell – pi buy) представляет собой устойчивую функцию, зависящую от доходности торговой системы и не зависящую от времени. Тот факт, что плотность распределения gi не зависит от времени, дает возможность оценить доходность торговой системы. Очевидно, что доходность торговой системы для актива i равна



Торговые роботы на форекс - альтернатива инстинкту

Дискуссия о возможности переигрывать рынок в течение долгого времени носит, скорее, академический характер. Возможность победить рынок практически невероятна – так же, как и абсолютно точный прогноз цен. Прогнозы цен на финансовом рынке – дело финансово нецелесообразное. Мало того, что точный прогноз цен сделать никто не может, так никто не может сказать, к каким рискам могут привести такие прогнозы, если инвестор ими воспользуется.

Инвестора в первую очередь интересуют риски, с которыми он может столкнуться в процессе работы на спекулятивном рынке. Альтернативой прогнозам цен как раз и выступают такие торговые роботы на форекс, которые умеют просчитывать не только профит-фактор, но и риски инвестора. Зачем переигрывать рынок, когда есть альтернатива – следовать за ним. Только торговые роботы способны делать непрерывный анализ и контроль движения рынка. Инстинкт «охотника» тут не поможет. Добиться финансовой целесообразности на спекулятивном рынке можно только с помощью торговых роботов forex.

Источник: http://www.forextimes.ru/