Построение и оптимизация торговой системы
Создание любой торговой системы в первую очередь заключается в том, чтобы сформулировать правила открытия и закрытия длинной и короткой позиций. Обычно в этих правилах присутствуют некоторые индикаторы и параметры. При их изменении меняется доходность торговой системы. Вопрос о том, надо ли оптимизировать торговые системы, или это является просто подгонкой системы под исторические данные… Читать ещё >
Построение и оптимизация торговой системы (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
1. Торговая система
1.1 Оптимизация торговой системы
2. Индикаторы
2.1 William’s %R
2.2 Moving Average Convergence Divergence (MACD)
3. Построение оптимальной торговой системы
3.1 Торговая система на основе индикатора William’s %R
3.2 Торговая система на основе индикатора MACD
3.3 Торговая система на основе двух индикаторов William’s %R и MACD
Заключение
Список литературы
Для анализа рынка применяется множество методов. Порой они противоречат друг другу, особенно если относятся к разным временным масштабам. Для того чтобы при этой разноголосице принять-таки конкретное решение нужно иметь определенные ориентиры. Такие ориентиры дает личная торговая система.
Для того чтобы развиваться, расти в профессиональном плане, нужно овладевать новыми методами. Но отличать удачные приемы от неудачных тоже не получится без наличия ясно сформулированных правил оценки.
Работа трейдера связана с большими нервными нагрузками. При наличии четкой и полностью понятной системы, будет намного легче переносить неизбежные периоды неудач и не терять головы от крупных достижений.
Создание собственной торговой системы позволяет настраивать ее на личные предпочтения и позволяет лучше осваивать правила работы на рынке. Без уверенности в себе и своих действиях торги не будут производиться единообразно. Если самостоятельно построить и протестировать свою собственную торговую систему, то будет намного легче доверять ей до того, как вы начнете работать реально.
Всех трейдеров можно разделить на две группы: хаотичные и системные. Хаотичный трейдер подходит к рынку субъективно. Он верит в интуицию. Причем обычно он пренебрегает тем фактом, что развитая интуиция может базироваться как минимум на богатом опыте работы. У новичка ей просто неоткуда взяться. Хаотичный трейдер применяет много правил и старается выработать правила на все случаи жизни. Потом он также субъективно выбирает из них те, что проходят в данный момент. Он эмоционален. Причины совершения сделок меняются день ото дня и при этом применяются самые разные индикаторы.
Системный трейдер скучен и неэмоционален. Он объективен и любит доказательства в виде статистики или хотя бы математики. Пользуется всегда одними и теми же ключевыми индикаторами. Часто работает по многим рынкам, пользуясь при этом теми же самыми приемами. Часто оснащением технического трейдера является набор правил со многими исключениями. Торговые правила трудно протестировать и трудно подвести итоги. Трейдинг в таком виде — искусство.
Целью данной курсовой работы является проектирование торговой системы на базе двух индикаторов: Williams'%R и Moving Average Convergence Divergence (MACD).
1. Торговая система
Работа на валютных или фондовых рынках может дать хорошие результаты только при наличии торговой системы. Торговая система — это набор правил, согласно которым принимается решение об открытии или закрытии позиций. Обычно торговая система включает в себя набор условий или правил для выполнения следующих действий:
открытие длинной позиции;
закрытие длинной позиции;
открытие короткой позиции;
закрытие короткой позиции.
Эти правила должны быть настолько четко сформулированы, чтобы их можно было записать в виде алгоритма для автоматической работы на рынке. Разумеется, по мере приобретения опыта и новых знаний система будет изменяться, но решения об изменении торговой системы надо принимать при отсутствии открытых позиций. Вы можете торговать только тем методом, в который верите. Чтобы создать свою торговую систему нужно знать свои торговые предпочтения. Лучшая система для одного может оказаться совершенно неприемлемой для другого. Существует бесчисленное количество элементов торговой системы, где вступают в игру персональные предпочтения. Наиболее зримое различие — периодичность нахождения на рынке. Можно любить высокую активность по количеству сделок и ненавидеть надолго «зависать» в рынке. А можно наоборот, любить постоянно находиться в рынке, лишь меняя направление в зависимости от его движений.
Для того, чтобы заменить одну торговую систему другой, более хорошей, мы должны выработать критерий для сравнения систем. Очень часто в качестве критерия используют величину прибыли, которая могла бы быть получена при использовании этой системы для работы. Однако это не единственно возможный критерий и, скорее всего, в реальных условиях не самый лучший. Например, в качестве критерия можно выбрать вероятность получения убытка больше определенной величины при условии получения прибыли не менее заданной величины: чем меньше эта вероятность, тем лучше система. Разумеется, могут быть и иные критерии.
1.1 Оптимизация торговой системы
Создание любой торговой системы в первую очередь заключается в том, чтобы сформулировать правила открытия и закрытия длинной и короткой позиций. Обычно в этих правилах присутствуют некоторые индикаторы и параметры. При их изменении меняется доходность торговой системы. Вопрос о том, надо ли оптимизировать торговые системы, или это является просто подгонкой системы под исторические данные, возникает очень часто. Скорее всего, это связано с тем, что разные люди под оптимизацией торговой системы могут понимать абсолютно разные процедуры. Потому сначала попробуем определить, что такое оптимизация. Во-первых, под оптимизацией можно понимать выбор (или создание) торговой системы, которая решает наши задачи лучше, чем другие системы. Например, мы ищем такую систему, которая на рынке йена/доллар в настоящий момент даст наибольшую прибыль, и для этого выбираем систему из некоторого множества систем с фиксированными параметрами. Это может быть, например, выбор между системами, основанными на разных индикаторах. Назовем это оптимизацией первого типа.
Во — вторых, под оптимизацией можно понимать нахождение таких параметров выбранной торговой системы, которые позволяют получить наилучшие результаты. Это может быть выбор периода для вычисления средней или период для вычисления стохастики. Назовем это оптимизацией второю типа.
При создании любой торговой системы явно или неявно стараются использовать оба типа оптимизации. Действительно, как только мы выбираем для работы какую-то торговую систему, то тем самым предполагаем, что мы будем использовать лучшую из имеющихся у нас систем. То есть используем оптимизацию первого типа. Но так как в любой системе имеются некоторые параметры, то и значения этих параметров мы пытаемся выбрать таким образом, чтобы получить наилучший результат. А это и есть оптимизация второго типа. Причем при создании торговых систем эти два типа оптимизации невозможно разделить. Поэтому ответ на вопрос о том, использовать или не использовать оптимизацию при создании торговых систем ясен: оптимизацию использовать необходимо.
И совсем другой вопрос, как именно вводить оптимизацию. При создании торговой системы можно выделить несколько этапов:
1. Возникновение идеи о том, на чем будет основана торговая система.
2. Выбор типа критериев или решающих правил. Например, критерием может быть пересечение двух графиков или появление нескольких белых свечей подряд.
3. Определение параметров системы. Параметры могут быть выбраны из предположений о существовании циклов, или взяты из литературы, или исходя из каких-то других предположений.
4. Тестирование системы.
5. Возвращение к предыдущим пунктам при необходимости внесения изменений в систему.
2. Индикаторы
2.1 Williams'%R
Это один из самых известных и популярных стохастических осцилляторов. Интересен феномен %R индикатора — его уникальная способность предвосхитить разворот цен. Индикатор почти всегда делает пик и перемену тренда вниз за несколько дней перед пиками цены и ее разворотом вниз. Так же, %R обычно делает дно и изменяет направление за несколько дней перед переменой тренда цены с медвежьего на бычий.
Williams'%R строиться на инвертированной шкале от 0 сверху и до 100 внизу. Чтобы построить индикатор на этой шкале, Метасток умножает %R на -1
Рассмотрим данный индикатор на примере данных компании «Газпром» в программе MetaStock (рисунок № 2.1.1)
Рис. № 2.1.1 Индикатор William’s %R.
Анализ Williams'%R очень сходен со Стахостическим осциллятором кроме того, что %R строиться на инверсной шкале и Стахосический осциллятор имеет внутреннее сглаживание. Нахождение в диапазоне 80−100%(игнорируется минус) указывает, что рынок перепродан в то время как в диапазоне 0−20% рынок считается перекупленным. Как и все показатели перекупленности/перепроданности, это сигнал наиболее вероятного изменения направления цен.
Например, если подобный показатель (как, например, Стахостический Осцилятор или William’s %R) показывает, что рынок перекуплен, следует ожидать понижение цен. (MACD представляет собой хороший индикатор для отслеживания изменения цен). Поскольку индикаторы перекупленности/перепроданности могут оставаться в критических зонах в течении длительного периода времени, тогда как цена продолжает подниматься (падать), то продажа может оказаться преждевременной.
Важно помнить, что состояние перекупленности не обязательно подразумевает, что пришло время продавать и, соответственно, состояние перепроданности не обязательно подразумевает сигнал для покупки.
2.2 Moving Average Convergence Divergence (MACD)
Индикатор MACD (moving average convergence divergence), что переводится как схождение — расхождение (конвергенция — дивергенция) скользящих средних.
Данный индикатор представлен на рисунке № 2.2.2
Рис. № 2.2.2 MACD.
Различают два вида этого индикатора: линейный и гистограмма. Гистограммный MACD рассчитывается как разница между экспоненциальными средними ценами за недавний период (в Метастоке это 12 последних значений, т. е. средняя 12 порядка) и экспоненциальными средними ценами за более долгий период (средняя 26 порядка). Полученные при этом результаты еще раз усредняются с порядком равным 9. То есть, проще говоря, находится сглаженная разница между средними ценами за последние две недели и средними ценами за последний месяц. Метасток размещает полученный результат на отдельном графике в виде гистограммы, на котором обозначена нулевая линия. Эта линия показывает уровень на котором средние цены двух периодов равны между собой. Выход гистограммы выше нулевого уровня свидетельствует об увеличение последних цен по отношению к обычным. Соответственно, выход значений ниже нуля означает снижение цен последних дней относительно ценового уровня текущего месяца. Графически гистограммный MACD похож на изображение чередующихся холмов, направленных то вниз, то вверх от нулевой линии.
К сигналам, подаваемым гистограммным MACD относятся:
Пересечение нулевой линии. Трактуется как достижение нейтрального состояния (средние сравнялись). Если на этот момент у вас есть открытые позиции, то этот сигнал означает для вас «внимание». Движение в текущем направлении может продолжится, но за показателями этого движения следует следить с целью получения новых сигналов подтверждающих это движение. При отсутствии таких сигналов лучше зафиксироваться.
Выход максимальных или минимальных значений MACD выше или ниже определенного уровня, означает, что последние цены не просто отклонились от среднемесячных значений, а отклонились ненормально сильно. Тут следует заметить, что гистограммный MACD относится к классу осцилляторов, которые мы рассмотрим позже. Пока заметим лишь, что сигналы осцилляторов могут быть эффективны лишь при отсутствии тренда. Поэтому выход значений MACD за отведенные им рамки трактуется как сигнал к их скорому возвращению в эти рамки. То есть, если MACD забрался слишком высоко, следует продавать, если нырнул слишком низко — покупать.
Изменение направления роста «холма» MACD трактуется как изменение тенденции в движении цены. Если после периода роста MACD пошел на убыль, считается, что цена будет убывать и дальше. На графике это будет выглядеть как снижение к нулевой линии — сигнал на продажу. Если «холм» MACD перестает расти вниз и начинает закругляться вверх к нулевой линии — это сигнал на покупку. Особенно сильными эти сигналы считаются, когда вершины «холмов» прекратили свой рост на отметках, выходящих за нормальные расчетные границы.
Для получения сигналов используется также сравнение высоты вершин соседних «холмов» MACD, растущих в одном направлении. Если растущая вверх от нулевой линии вершина последнего «холма» ниже предыдущей такой же вершины (или наоборот выше, если «холмы» направлены вниз от нулевой линии), то это говорит об ослаблении движения цены в существующем на данный момент направлении. Если последняя вершина выше (ниже) аналогичной предыдущей вершины, значит тренд усиливается.
На этих же наблюдениях основан анализ отношения направления движения текущей цены и направления изменения значений MACD на графиках дополнительно строятся уровни, зависящие от вида наблюдаемого в данный момент тренда. При растущем тренде по вершинам движения реальной цены строится уровень сопротивления. Точно такой же уровень строится путем соединения соответствующих по времени вершин «холмов» MACD, направленных вверх от нулевой линии. Если при растущей цене (уровень сопротивления направлен вверх) на гистограмме MACD линия, соединяющая вершины, направлена вниз, то говорят о «бычьем расхождении» (дивергенции), которое сигналит об ослаблении или даже предстоящем развороте растущего тренда. В случае падающего тренда подобным же образом, только уже по нижним, минимальным значениям строятся уровни поддержки. Линия уровня поддержки на графике цены при падающем тренде направлена вниз. Если в это же время построенный на гистограмме MACD уровень, соединяющий вершины с отрицательными значениями, направлен вверх, то наблюдается «медвежье схождение» (конвергенция), которое также свидетельствует об ослаблении или развороте падающего тренда.
Линейный MACD отличается от гистограммного тем, что он графически представлен двумя линиями, из которых одна рассчитывается точно также как и гистограммный MACD, (т.е. как усредненная, сглаженная разница между средней малого порядка и средней большого порядка), а другая представляет собой не сглаженную, чистую разницу между этими же средними.
Метод использования линейного MACD больше похож на методы применения скользящих средних, и позволяет получать трендовые сигналы. Пересечение быстрой линией (меньшего порядка) более медленной линии (большего порядка) подает сигнал о смене тренда. Если пересечение происходит снизу вверх — сигнал на покупку, сверху вниз — сигнал на продажу. При этом придается значение тому, в каком месте на графике относительно нулевой линии произошло это пересечение. Сигнал на продажу дает пересечение выше нулевой линии, а сигнал на покупку должен поступить при соответствующем случаю пересечении ниже нуля. Чем дальне от нулевой линии происходит пересечение, тем сигнал сильнее.
3. Построение оптимальной торговой системы
В данной курсовой работе проектируется торговая система для эмитента «ГАЗПРОМАО» на основе двух индикаторов: основного индикатора «William's %R» и дополнительного индикатора «MACD».
Система должна быть выстроена и на long и на short.
3.1 Торговая система на основе индикатора William's %R
Построив торговую систему в программе MetaStock на основе индикатора William’s%R мы получим следующий график (рисунок3.1.3).
Рис. № 3.1.3 Торговая система на основе индикатора William's%R.
Проанализируем полученную торговую систему: При построении данной торговой системы были использованы следующие правила «входа/выхода»:
Enter long: Var1:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
Ref (Var1,-1)<-opt2 and Var1>-opt2
(Переменная 1 сглаживает индикатор Вильямса в значении opt1, 3 и выхода; Вчерашняя переменная меньше отрицательного opt2 и переменная больше отрицательного opt2)
Close long: Var1:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
Ref (Var1,-1)<-opt2 and Var1>-opt2
Enter short: Var2:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
Ref (Var2,-1)>-opt3 and Var2<-opt3
(Переменная 2 сглаживание индикатор Вильямса в значение opt1, 3 и выхода; Вчерашняя переменная больше отрицательного opt3 и переменная меньше отрицательного opt2)
Close short: Var2:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
Ref (Var2,-1)>-opt3 and Var2<-opt3
Без начального капитала мы получили выручку 140,9300 $. Прибыль составила 140,9300 $ (рисунок 3.1.4).
Рис. № 3.1.4 Выручка.
Как видно из рисунка 3.1.5, наша стратегия по сравнению со стратегией Buy & Hold Profit оказалась намного эффективнее. Если бы мы использовали стратегию Buy & Hold Profit, у нас не было бы прибыли, она была бы в минусе -6,6500 $, а так мы имеем прибыль 140,9300 $.
Рис. № 3.1.5 Стратегия Buy &Hold Profit.
Количество подряд идущих убыточных сделок равняется нулю (рисунок 3.1.6).
Рис. № 3.1.6 Убыточные сделки.
Количество подряд идущих прибыльных сделок равняется одиннадцати. Всего 11 прибыльных сделок. Средний доход от сделки равен 12,8118 $. Самая прибыльная сделка составляет 37,0000 $, а самая низкая сделка составляет 0,3300 $ (рисунок № 3.1.7)
Рис. № 3.1.7 Прибыльные сделки.
Система получилась наиболее оптимальной при следующих значениях (рисунок № 3.1.8):
Рис. № 3.1.8 Оптимизация.
На рисунке № 3.1.9 можно увидеть, как менялась выручка с 15.05.2009 г. по 17.05.2010 г.
Рис. № 3.1.9 График изменения выручки в течение 1 года.
Рассчитаем доходность: 140,9300/250*100%=56,372%
3.2 Торговая система на основе индикатора MACD.
Построив торговую систему в программе MetaStock на основе индикатора MACD, получим следующий график (рисунок 3.2.10).
Рис. № 3.2.10 Торговая система на основе индикатора MACD.
Проанализируем полученную торговую систему: Здесь были использованы следующие правила «входа/выхода»:
Enter long: Lin1:=mov (C, opt1, E)-mov (C, opt2, E);
Lin2:=mov (Lin1,opt3,E);
Lin1<0 and Lin2<0 and Ref (Lin2,-1)>Ref (Lin1,-1) and Lin2
(Линия1 сглаживает значения закрытие, opt1 и выход — сглаживает значения закрытие, opt2 и выход; Линия 2 сглаживает значения Линии 1, opt3 и выход; Линия 1 меньше 0 и Линия 2 меньше 0 и вчерашняя Линия 2 больше вчерашней Линии1 и Линяя2 меньше Линии1)
Close long: Lin1:=mov (C, opt1, E)-mov (C, opt2, E);
Lin2:=mov (Lin1,opt3,E);
Lin1<0 and Lin2<0 and Ref (Lin2,-1)>Ref (Lin1,-1) and Lin2
Enter short: Lin1:=mov (C, opt1, E)-mov (C, opt2, E);
Lin2:=mov (Lin1,opt3,E);
Lin1>0 and Lin2>0 and Ref (Lin2,-1)Lin1
(Линия1 присваивает значение закрытие, opt1 и выход — значение закрытие, opt2 и выход; Линия 2 присваивает значение Линии, opt3 и выход; Линия 1 больше 0 и Линия 2 больше 0 и вчерашняя Линия 2 меньше вчерашней Линии1 и Линяя2 больше Линии1)
Close short: Lin1:=mov (C, opt1, E)-mov (C, opt2, E);
Lin2:=mov (Lin1,opt3,E);
Lin1>0 and Lin2>0 and Ref (Lin2,-1)Lin1
В этом случае прибыль составит 30,2200 $ (рисунок 3.2.11).
Рис. № 3.2.11 Выручка.
Как видно из рисунка 3.2.12, наша стратегия по сравнению со стратегией Buy & Hold Profit оказалась эффективнее.
Рис. № 3.2.12 Стратегия Buy &Hold Profit.
Количество подряд идущих убыточных сделок равняется одному (рисунок 3.2.13).
Рис. № 3.2.13 Убыточные сделки.
Количество подряд идущих прибыльных сделок равняется 3. Всего 4 прибыльных сделок. Средний доход от сделки равен 13,5775 $. Самая прибыльная сделка составляет 19,6600 $, а самая низкая сделка составляет 2,2500 $ (рисунок № 3.2.14)
Рис. № 3.2.14 Прибыльные сделки.
Система получилась наиболее оптимальной при следующих значениях (рисунок № 3.1.15):
Рис. № 3.1.15 Оптимизация.
На рисунке 3.2.16 можно увидеть, как изменялась выручка с 15.05.2009 г. по 17.05.2010 г.
Рис. № 3.2.16 График изменения выручки в течение 1 года.
Рассчитаем доходность: 30,220/250*100%=12,088%
3.3 Торговая система на основе двух индикаторов William's %R и MACD
механический торговый индикатор акция Построив торговую систему в программе MetaStock на основе этих двух индикаторов, получим следующий график (рисунок3.3.17).
Рис. № 3.3.17 Торговая система на основе двух индикаторов William's %R и MACD.
Проанализируем полученную торговую систему: При построении данной торговой системы были использованы следующие правила «входа/выхода»:
Enter long: Var1:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
LogVar1:=Ref (Var1,-1)<-opt2 and Var1>-opt2;
Lin1:=Mov (C, opt4, E)-Mov (C, opt5, E);
Lin2:=Mov (Lin1,opt6,E);
LogVar2:=Lin1<0 and Lin2<0 and Ref (Lin2,-1)>Ref (Lin1,-1) and Lin2
LogVar1 or LogVar2
(Переменная 1 сглаживает значение индикатора Вильямса (opt1), 3 и выхода; Логическая переменная 1 присваивает значение Вчерашней переменной меньше отрицательного opt2 и переменная больше отрицательного opt2; Линия1 сглаживает значение закрытие, opt4 и выход — значение закрытие, opt5 и выход; Линия 2 присваивает значение Линии, opt6 и выход; Логическая переменная 2 присваивает значение Линия 1 меньше 0 и Линия 2 меньше 0 и вчерашняя Линия 2 больше вчерашней Линии1 и Линяя2 меньше Линии1; Логическая переменная 1 или Логическая переменная 2)
Close long: Var1:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
LogVar1:=Ref (Var1,-1)<-opt3 and Var1>-opt3;
Lin1:=Mov (C, opt4, E)-Mov (C, opt5, E);
Lin2:=Mov (Lin1,opt6,E);
LogVar2:=Lin1<0 and Lin2<0 and Ref (Lin2,-1)>Ref (Lin1,-1) and Lin2
LogVar1 or LogVar2
Enter short: Var1:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
LogVar1:=Ref (Var1,-1)>-opt3 and Var1<-opt3;
Lin1:=Mov (C, opt4, E)-Mov (C, opt5, E);
Lin2:=Mov (Lin1,opt6,E);
LogVar2:=Lin1<0 and Lin2<0 and Ref (Lin2,-1)>Ref (Lin1,-1) and Lin2
LogVar1 or LogVar2
Close short: Var1:=Mov (WillR (opt1), 3, E);
LogVar1:=Ref (Var1,-1)>-opt3 and Var1<-opt3;
Lin1:=Mov (C, opt4, E)-Mov (C, opt5, E);
Lin2:=Mov (Lin1,opt6,E);
LogVar2:=Lin1>0 and Lin2>0 and Ref (Lin2,-1)Lin1;
LogVar1 or LogVar2
(Переменная 1 присваивает значение индикатора Вильямса (opt1), 3 и выхода; Логическая переменная 1 присваивает значение Вчерашней переменной больше отрицательного opt3 и переменная меньше отрицательного opt3; Линия1 присваивает значение закрытие, opt4 и выход — значение закрытие, opt5 и выход; Линия 2 присваивает значение Линии, opt6 и выход; Логическая переменная 2 присваивает значение Линия 1 больше 0 и Линия 2 больше 0 и вчерашняя Линия 2 больше вчерашней Линии1 и Линяя2 больше Линии1; Логическая переменная 1 или Логическая переменная 2)
В этом случае прибыль составит 147,7500 $ (рисунок 3.3.18).
Рис. № 3.3.18 Выручка.
Как видно из рисунка 3.3.19, наша стратегия по сравнению со стратегией Buy & Hold Profit оказалась эффективнее.
Рис. № 3.3.19 Стратегия Buy &Hold Profit.
Количество подряд идущих убыточных сделок равняется нулю (рисунок 3.3.20).
Рис. № 3.3.20 Убыточные сделки.
Количество подряд идущих прибыльных сделок равняется 12. Всего 12 прибыльных сделок. Средний доход от сделки равен 9,8125 $. Самая прибыльная сделка составляет 20,4400 $, а самая низкая сделка составляет 0,1000 $ (рисунок № 3.3.21)
Рис. № 3.3.21 Прибыльные сделки.
Система получилась наиболее оптимальной при следующих значениях (рисунок № 3.3.22):
Рис. № 3.3.22 Оптимизация.
На рисунке 3.3.23 можно увидеть, как изменялась выручка с 15.05.2009 г. по 17.05.2010 г.
Рис. № 3.3.23 График изменения выручки в течение 1 года.
Рассчитаем доходность: 147,7500/250*100%=59,1%
Заключение
В рамках данной курсовой работы были построены 3 торговые системы на основе двух индикаторов: Williams'%R и Moving Average Convergence Divergence (MACD).
Первая торговая система, в которой использовался индикатор Williams'%R, принесла прибыль 140,9300 $
Вторая торговая система, в которой использовался индикатор Moving Average Convergence Divergence (MACD), принесла прибыль 30,2200 $
Третья торговая система, в которой мы объединили эти два индикатора, принесла прибыль 147,7500 $.
Проанализировав эти три торговые системы можно сказать, что третья — самая прибыльная.
Работа трейдера связана с большими нервными нагрузками. При наличии четкой и полностью понятной системы, будет намного легче переносить неизбежные периоды неудач и не терять головы от крупных достижений.
Создание собственной торговой системы позволяет настраивать ее на личные предпочтения и позволяет лучше осваивать правила работы на рынке. Без уверенности в себе и своих действиях торги не будут производиться единообразно. Если самостоятельно построить и протестировать свою собственную торговую систему, то будет намного легче доверять ей до того, как вы начнете работать реально.
1 Алексеев, М. Ю. Рынок ценных бумаг/ М. Ю. Алексеев. — М.: БИЗНЕС, 1997. — 341 с.
2 Браун, С. Дж Методы финансового анализа / С. Дж. Браун.— М.: Нота, 2005. — 199 с.
3 Галанов, В. А. Рынок ценных бумаг / В. А. Галанов — М.: Финансы и статистика, 1998. — 322 с.