Как использовать ATR и ADR для торговли по тренду внутри дня. ATR и ADR помогают понять две вещи: насколько рынок сейчас волатилен и сколько движения ещё может остаться. ADR показывает средний дневной диапазон. Допустим, ADR за последние 20 дней равен 100 пунктам. Если сегодня цена уже прошла 80 пунктов, открывать новую сделку в сторону импульса рискованно: значительная часть обычного дневного движения уже реализована. ATR помогает подобрать стоп. Например, ATR на M15 равен 15 пунктам. Тогда стоп в 3–5 пунктов может быть слишком тесным и выбиваться обычным шумом. Пример покупки: — на Ч4-Д1 восходящий тренд — цена выше дневного открытия — ADR равен 100 пунктам, а рынок прошёл только 40 — после пробоя сопротивления цена делает откат, на котором открывается лонг — стоп ставится за минимумом отката на расстояние 0.5-1 ATR — цель у следующего уровня в пределах оставшейся части ADR Ищите сочетание: тренд, откат, адекватный стоп по ATR и достаточное пространство до цели по ADR. LSRG PIKK SGZH FEES MTSS OZON APTK MGNT X5 RUAL

Бэктест — это проверка торговой стратегии на исторических данных, чтобы понять, как она работала бы в прошлом. В результате можно узнать: - сколько сделок стратегия совершила; - сколько бы заработала или потеряла; - какой была бы максимальная просадка; - как часто сделки были прибыльными; - насколько сильно колебался результат. Признаки переоптимизации стратегии: 1) Резкое ухудшение на тестовом периоде. На данных, которые не использовались при настройке, прибыль превращается в убыток. 2) Почти идеальные результаты на обучении. Например, очень высокая доходность, маленькая просадка и нетипичный процент прибыльных сделок. 3) Параметры должны быть настроены очень точно. Например, период средней 37 работает прекрасно, а 36 и 38 — плохо. Это часто означает подгонку под шум. 4) Слишком много параметров относительно количества сделок. Десятки фильтров и условий на несколько сотен наблюдений — тревожный сигнал. 5) Нестабильность по периодам. Стратегия хорошо работает в одном году, но разваливается в остальных. 6) Сильная зависимость от конкретного инструмента. На одном активе результат великолепный, а на похожих инструментах отсутствует. 7) Отсутствие запаса после расходов. Доходность становится отрицательной при небольшом увеличении комиссии или проскальзывания. 8) Много попыток настройки. Если перебрали сотни комбинаций и выбрали лучшую, её результат почти наверняка завышен. Надёжнее всего использовать не одно разделение «обучение/тест», а схему walk-forward: а) Настроить стратегию на первом отрезке истории. б) Проверить её на следующем, ещё не использованном отрезке. в) Передвинуть окно вперёд. г) Повторять процедуру несколько раз. д) Оценить объединённый результат всех независимых тестовых отрезков. Важно для фьючерсов: не смешивать контракты (не использовать "склейки"), учитывать даты экспирации, ликвидность и стоимость ролловера. Иначе результат может быть следствием ошибки в данных, а не эффективности стратегии.

Kак построить модель прогнозирования гэпов для фьючерса NG Идея простая: гэп в понедельник — это реакция рынка на то, что произошло за выходные. Для газа главный фактор — погода, точнее изменение прогноза градусо-дней (TDD) между пятницей и воскресеньем. Сначала собираем исторические данные: — изменение TDD по моделям GFS и EPS — направление и размер гэпа — запасы — тренд — сезонность Чем больше данных - тем лучше. Дальше пишем модель на Python, обучающуюся с помощью ML-алгоритмов Random Forest и Gradient Boosting. Модель отвечает на два вопроса: 1. Какова вероятность гэпа вверх/вниз? 2. Какой ожидаемый размер движения? Почему без машинного обучения в таких задачах не обойтись? Потому что взаимосвязи на рынке нелинейные, обычной регрессией их не поймать. ML алгоритмы устанавливают связи через очень умную "подгонку", и тебе даже не обязательно в этом статистическом лесy разбираться, любой ИИ напишет скрипт. Стратегия торговли: вход - в воскресенье, выход - в понедельник, размер позиции определяется степенью уверенности модели. NGQ6 NGU6