📊 Стратегия 750: P&L текущего контракта ⠀ Фьючерс на индекс RTS. ⠀ Я периодически публикую результаты работы своей математической модели стратегии 750. ⠀ По итогам минувшей недели и вчерашнего дня общий график P&L по текущему контракту выглядит вот таким образом. ⠀ Это именно модельный расчёт, который позволяет наблюдать, как стратегия 750 проходит разные участки рынка: направленное движение, запилы, перевороты и последующую отработку целей. ⠀ Текущий результат показан на графике. ⠀ Если пост оказался для вас полезным и интересным, не стесняйтесь поставить лайк. Вопросы можно задать в комментариях — буду рад на них ответить, если смогу. ⠀ не ИИР ⠀ #RTS #РТС #фьючерсы #стратегия750 #алготорговля #алготрейдинг #трейдинг #биржа #PиL #TradingSilence

🤖 Пару слов про алгоритмизацию торговли Когда я начинал заниматься алгоритмизацией в 2016 году, это было почти делом избранных: нужно было немного уметь программировать и очень сильно хотеть разобраться. Сейчас всё иначе. Даже без платной подписки ChatGPT уже помогает писать код, проверять идеи и смотреть на торговлю под разными углами. Главная проблема чаще всего остаётся в данных, но и она во многом решается через платформы, API и готовые выгрузки. Всё больше трейдеров смотрят в сторону алгоритмизации. И почти все рано или поздно сталкиваются с одними и теми же ошибками. Я сам больше двух лет искал рабочую алгоритмическую систему и боролся с переоптимизацией, поэтому хорошо знаю эту ловушку. Ошибка 1. Переоптимизация Если в системе много настраиваемых параметров — периоды скользящих, RSI, MACD и других индикаторов, — почти всегда можно подобрать комбинацию, которая даст красивую историческую кривую P&L. Добавьте ещё несколько параметров — и на истории получится почти идеальная система. Но в реальном рынке она часто разваливается. Потому что это была не закономерность, а подгонка. Поэтому первое правило: минимум настраиваемых параметров. В основе системы должна быть понятная и проверяемая идея, а не бесконечный подбор коэффициентов. Ошибка 2. Заглядывание в будущее Иногда индикатор, расчёт или ошибка в коде незаметно используют информацию, которой в момент сделки ещё не было. В тесте система как будто знает будущее, а в реальной торговле этого преимущества нет. Такую ошибку нужно искать специально. Если пишете систему с помощью ChatGPT, отдельно просите проверить код на look-ahead bias. Но полностью доверять такой проверке тоже нельзя — ChatGPT ошибается. Ошибка 3. Неправильное тестирование Если система показала хороший результат на одном участке истории, обязательно проверьте её на другом, где параметры не подбирались. Например, оптимизировали на одном годе — протестируйте ещё на нескольких месяцах новых данных. Если P&L не развалился, у системы хотя бы появляется шанс жить. Ошибка 4. Комиссии и проскальзывание Можно получить красивый P&L и на истории, и на форварде, но система всё равно окажется непригодной для реальной торговли. У меня такое было. Причина проста: средний результат на сделку оказался слишком маленьким и полностью съедался комиссией и проскальзыванием. Поэтому средняя прибыль на сделку должна быть заметно выше реальных торговых издержек. Итого два базовых критерия: минимум подгонки и честный учёт издержек. Алгоритмическая торговля — интересная вещь, особенно когда можно быстро тестировать разные модели. Но я бы не концентрировался на индикаторах. Почти все они построены на усреднении прошлых данных и сами по себе редко дают устойчивое преимущество. Ищите идею, а не красивую кривую на истории. Если пост был полезен — ставьте лайк. Вопросы можно задать в комментариях. Не ИИР #алготрейдинг #алготорговля #трейдинг #фьючерсы #биржа #роботы #TradingSilence