Теория Обучение Литература Статьи Лучшие брокеры Forex

МЕТОДОЛОГИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ

Во всех нижеследующих тестах использован стандартный портфель. Количество контрактов при покупке или продаже при входе на любом рынке в любое время подбиралось так, чтобы приблизительно соответствовать долларовой волатильности двух контрактов S&P 500 на конец 1998 г. Использованы стандартные выходы. Все тесты проведены с использованием C-Trader toolkit. Для того чтобы была возможность сравнить результаты, использованы портфели, стратегии выхода и платформа тестирования, идентичные использованным ранее. Тесты разделены на следующие за трендом и идущие против тренда. Они проводились на основе скрипта, содержащего инструкции для установки параметров, проведения оптимизации и генерации результатов для каждого сочетания видов скользящих средних, моделей и входных приказов.

Приведенный ниже код более сложен, чем код для пробоев; вместо разных последовательностей для комбинаций скользящих средних, правил входа и приказов использован один цикл, в котором параметры управляют выбором элементов системы. Этот метод необходим при генетическом развитии систем. Хотя здесь, собственно, нет генетических алгоритмов, подобные методы будут использованы в следующих главах. Этот код содержит параметры для управления элементами модели, упрощая обработку всех возможных комбинаций в систематическом виде.

static void Model (float *parms, float *dt, float *opn, float *hi,
float *lo, float *cls, float *vol, float *oi, float *dlrv, int nb,
TRDSIM &ts, float *eqcls) {
// Данные для тестирования всех моделей скользящих средних.
// File = xlOmodOl.c
// parms — набор [1..MAXPRM] параметров
// dt — набор [l..nb] дат в формате ГГММДД
// орn — набор [l..nb] цен открытия
// hi — набор [1..nb] максимальных цен
// 1о — набор [1..nb] минимальных цен
// cls — набор [l..nb] цен закрытия
// vol — набор [l..nb] значений обьема
// oi — набор [1..nb] значений открытого интереса
// dlrv — набор [1..nb] значений среднего долларовой волатильности
// nb — количество дней в наборе данных
// ts — ссылка на класс торгового симулятора
// eqcls — набор [1..nb] уровней капитала при закрытых позициях
// объявляем локальные переменные
static int rc, cb, ncontracts, maxhold, fastmalen,slowmalen;
static int modeltype, ordertype, avgtype, signal;
static float mmstp, ptlim, stpprice, limprice, tmp;
static float exitatr[MAXBAR+1] ;
static float fastma[MAXBAR+1] , slowma[MAXBAR+1] ;
// копируем параметры в локальные переменные для более удобного обращения
fastmalen = parms[1]; // период для быстрой скользящей средней
slowmalen = parms[2]; // период для медленной скользящей средней
modeltype - parms[5]; // тип модели входа
avgtype = parms[6]; // тип скользящего среднего
ordertype = parms[7]; // тип входного приказа
maxhold = 10; // максимальный период удержания позиции
ptlim = 4; // целевая прибыль в единицах волатильности
mmstp = 1; // защитная остановка в единицах волатильности
// пропускать неверные комбинации параметров
if(fastmalen >= slowmalen) {
set_vector(eqcls, 1, nb, 0.0);
return;
}
// делаем вычисления по всему ряду данных, используя векторизацию
AvgTrueRangeS(exitatr, hi, lo, cls, 50, nb); // средний истинный
// диапазон для выхода
switch(avgtype) { // выбираем тип скользящей средней
case 1: // простые скользящие средние
Averages{fastma, cls, fastmalen, nb);
Averages(slowma, cls, slowmalen, nb);
break;
case 2: // экспоненциальные скользящие средние
XAverageS(fastma, cls, fastmalen, nb);
XAverageS(slowma, cls, slowmalen, nb);
break;
case 3: // треугольные скользящие средние с передним взвешиванием
FWTAverageS(fastma, cls, fastmalen, nb};
FWTAverageS(slowma, cls, slowmalen, nb);
break;
case 4: // VIDYA-адаптивные скользящие средние
VIAverageS(fastma, cls, fastmalen, 10, nb) ;
VIAverageS(slowma, cls, slowmalen, 10, nb) ;
break;
default: nrerror("Invalid moving average selected");
} ;
// проходим через дни, чтобы смоделировать реальную торговлю
for(cb =1; cb <= nb; cb++) {
//не входим в сделки до начала периода выборки
// ...так же, как установка MaxBarsBack в Trade Station
if (dt[cb] < IS_DATE} { eqcls [cb] = 0.0; continue;)
// выполняем все ожидающие приказы и подсчитываем капитал по закрытым
// сделкам
гс = ts.update (opn [cb] , hi [cb] , lo [cb], cls [cb] , cb) ;
if (rc = 0) nrerror("Trade buffer overflow");
eqcls[cb] = ts.currentequity(EQ_C1OSETOTAL);
// подсчитываем количество контрактов для сделки
// ... мы хотим торговать эквивалентом долларовой волатильности
// ... 2 новых контрактов S&P-500 от 12/31/98
ncontracts = RoundToInteger(5673.0 / dlrv[cb]);
if(ncontracts < 1) ncontracts = 1;
// избегаем установки приказов на день, когда остановлены торги
if (hi[cb+1] == lo [cb+1]) continue;
// генерировать входные сигналы, цены стоп- и лимитных приказов,
// используя модель входа определенной скользящей средней
#define CrossesAbove(a,b, с) {а[с]>=b[с] && a [c-1]#define CrossesBelow(a,b,c) {a[c]=b[c-1])
#define TurnsUp(a,c) {a [c]>=a[c-l] && a [c-1]#define TurnsDn(a,c) {a[c]=a[c-2] )
signal=0;
switch(modeltype) {
case 1: // классическая следующая за трендом модель, основанная на
// пересечении
if (CrossesAbove(fastma, slowma, cb)) signal = 1;
else if (CrossesBelow(fastma, slowma, cb)) signal = -1;
limprice = 0.5 * (hi [cb] + lo [cb]);
stpprice = cls [cb] +0.5 * signal * exitatr[cb] ;
break;
case 2: // следующая за трендом модель, основанная на наклоне
if (TurnsUp(fastma, cb)) signal = 1;
else if(TurnsDn{fastma, cb)) signal = -1;
limprice = 0.5 * (hi[cb] + lo [cb]};
stpprice = cls[cb] +0.5 * signal * exitatr[cb];
break;
case 3: // противотрендовая модель
if(CrossesAbove(fastma, slowma, cb)) signal = -1 ;
else if(CrossesBelow(fastma, slowma, cb)) signal = 1;
limprice = 0.5* (hi[cb] + lo[cb]);
stpprice = cls[cb] + 0.5 * signal * exitatr[cb];
break;
case 4: // противотрендовая модель, основанная на поддержке
// и сопротивлении
if(slowma[cb] > slowma[cb-1]
&& CrossesBelow(fastma, slowma, cb) ) signal = 1;
else if(slowma[cb] < slowma[cb-1]
&& CrossesAbove(fastma, slowma, cb)) signal = -1;
limprice = 0.5 * (hi[cb] + lo[cb]);
stpprice = cls[cb] +0.5 * signal * exitatr[cb];
break;
default: nrerror("Invalid model selected"};
}
#undef CrossesAbove
#undef CrossesBelow
#undef TurnsUp
#tundef TurnsDn
// входим в сделку, используя опеределенный тип приказа
if(ts.position() <= 0 && signal == 1) {
switch (ordertype) { // выбираем желаемый тип приказа
case 1: ts.buyopen('1' , ncontracts); break;
case 2: ts.buylimit('2', limprice, ncontracts); break;
case 3: ts.buystop('3' , stpprice, ncontracts); break;
default: nrerror("Invalid buy order selected");
}
}
else if(ts.position)) >= 0 && signal == -1) (
switch (ordertype) ( // выбираем желаемый тип приказа
case 1: ts.sellopen{'4', ncontracts); break;
case 2: ts.selllimit('5', limprice, ncontracts); break;
case 3: ts.sellstop('6', stpprice, ncontracts); break;
default: nrerror("Invalid sell order selected");
}
)
// симулятор использует стандартную стратегию выхода
tmp = exitatr[cb];
ts.stdexitcls('X', ptlim*tmp, mmstp*tmp, maxhold);
} // обрабатываем следующий день
}

В этом коде содержатся три сегмента. Первый сегмент рассчитывает скользящие средние. Параметр avgtype выбирает вид среднего: 1 — простое, 2 — экспоненциальное, 3 — треугольное с передним взвешиванием, 4 — модифицированное VIDYA. Даже если в коде использовано всего одно среднее, рассчитываются два одинаковых, чтобы сделать выбор вида скользящего среднего независимым от модели. Также рассчитывается средний истинный диапазон, значение которого требуется для установки защитных остановок и целевых прибылей в стратегии стандартных выходов. Два дополнительных параметра — fastmalen и slowmalen — указывают период быстрой и медленной скользящих средних. Значения скользящих средних сохраняются в векторах fastma и stowma.

Следующий блок использует выбранную модель для получения сигналов выхода, цен для стоп-приказов и цен для лимитных приказов. Сначала определяются простые соотношения значений (CrossesAbove, CrossesBelow, Turnsllp и TurnsDown). В зависимости от mode/type одна из 4 видов моделей скользящих средних генерирует сигнал. Переменная modeltype принимает следующие значения: 1 — классическая, следующая за трендом модель пересечения двух скользящих средних; 2 — следующая за трендом модель, основанная на наклоне; 3 — противотрендовая модель, основанная на пересечении и 4 — противотрендовая модель на основе поддержки/сопротивления. В классической модели, основанной на пересечении скользящих средних, трейдер открывает длинную позицию, если быстрое среднее поднимается выше медленного, и короткую, если быстрое среднее опускается ниже медленного. Эта модель также может содержать сравнение скользящего среднего и цены в случае, когда период быстрого среднего приравнен к единице. При использовании основанной на наклоне модели, следующей за трендом, трейдер покупает, когда скользящее среднее после снижения стало расти, и продает в обратной ситуации. Эта модель требует только медленного скользящего среднего. Противотрендовая модель представляет собой обратную версию следующей за трендом классической модели пересечения: трейдер покупает, когда быстрое среднее (или собственно цена) опускается ниже медленного, и продает, когда оно поднимется выше. Такая модель — мечта для приверженцев теории противоположного мнения: она работает строго противоположно системе следования за трендом. Последняя модель — грубая система на основе поддержки/сопротивления, где ожидается, что цены будут «отскакивать» от линии скользящего среднего, как от уровней поддержки/сопротивления. Правила почти идентичны противотрендовой системе пересечения за тем исключением, что медленное среднее должно двигаться в направлении входа. Если медленное скользящее среднее стремится вверх, а цены (или быстрое среднее) падают сверху до его уровня или ниже, то дается сигнал на покупку; в противном случае дается сигнал на продажу. Дополнительное правило тренда обеспечивает защиту от немедленного разворота позиции после соприкосновения или пересечения средних. Без этого ограничения быстрый пробой с последующим разворотом вызвал бы два входа — желаемый вход против тренда и второй при пересечении средней во время отката цен. Контроль тренда позволяет входить только при движении в одном направлении: пересечение и отскок при повышающемся тренде приводят к открытию длинной позиции, а при понижающемся тренде — к открытию короткой.

В последней части кода параметр ordertype определяет вид приказа: 1 — рыночный приказ при открытии; 2 — лимитный приказ; 3 — стопприказ. Генерация приказа на покупку или продажу либо отсутствие приказа определяется тем, какой сигнал был сгенерирован предыдущим блоком программы; эта информация содержится в переменной signal: 1 — покупка; —1 — продажа (открытие короткой позиции); 0 — нет приказа. Уровень цены лимитного приказа (limprice) рассчитывается как сумма максимума и минимума текущего дня, деленная на два. Поскольку многие из моделей не имеют естественного уровня цены для установки входных стоп-приказов, используется стандартный стоп. Его цена (stpprice) получается таким образом: берется цена закрытия предыдущего дня и к ней прибавляется (при сигнале для длинной позиции) или от нее отнимается (при сигнале для короткой позиции) средний истинный интервал за последние 50 дней, умноженный на 0,50; т.е. рынок должен сместиться как минимум на половину среднего дневного движения в направлении желаемого входа, чтобы этот вход имел место. Такой стоп-приказ как бы добавляет методику пробоя к скользящим средним — рынок должен «пробить» некоторую границу, чтобы сработал вход. Поскольку тестов проводилось множество, мы приводим только наиболее интересные результаты статистического анализа.

Содержание Далее  


По нашей оценке, на 11.10.2018 г. лучшими брокерами являются:

• для торговли валютамиNPBFX;

• для торговли бинарными опционамиBinomo;

• для инвестирования в ПАММы и др. инструменты – Альпари;

• для торговли акциямиRoboForex Stocks (более 8700 инструментов – на счете R Trader).



Лучшие
брокеры:
        Альпари           Exness           Binomo
Кнопочка ТИЦ      Брокер «Альпари»      Брокер «Exness»      Брокер «Binomo»

Яндекс.Метрика