Примітки для тих, хто хоче розвивати алгоритмічну торгівлю
Як людина, яка знаходиться в центрі цієї справи, я хочу розповісти вам кілька речей. Тому що ми не просто створюємо систему для генерування сигналів, а будуємо розумну структуру. І в цій справі рухаємось не заучуванням, а розумінням.
При розробці алгоритмічних торгових систем наша мета полягає не лише у створенні блоку коду, який автоматично надсилає ордери; а у систематичному визначенні певних ринкових поведінок, їх тестуванні та перетворенні в стійку структуру.
Ваші коди є інструментами, які описують ваші ідеї. Але якщо ваша думка неповна, ваш алгоритм ніколи не покаже очікуваної продуктивності.
1️⃣ Проектування стратегії: Основна алгоритмічна логіка
Перед написанням алгоритму слід чітко визначити: "Яку поведінку ринку ти вважаєш можливістю і як ти це визначаєш?"
Приклад ланцюга думок має бути таким:
Ліквідність свіп + дивергенція ордерного потоку → тестування зони → низький моментум відкату → вхід у торгівлю
Що всередині цієї структури?
-Структурний тригер (sweep) -Дані підтвердження (CVD дивергенція / Дельта сплеск) -Технічна область (зона / блок замовлень) -Фільтр часу (зменшення волатильності / відкриття сеансу)
Кожна структура визначає, "коли система повинна працювати". Той, хто не розробляє стратегію, просто генерує випадкові сигнали.
2️⃣ Використання даних та розширені індикатори
Класичні індикатори (RSI, MACD тощо.) тепер є недостатніми для багатьох алгоритмічних систем. Щоб мати змогу описати структурну та реальний час поведінку ринку, вам потрібно звернутися до наступних типів даних:
a) Поток замовлень та його похідні
CVD (Кумулятивний об'єм дельта) Аналізує справжню рівновагу між покупцями та продавцями. Якщо ціна падає, а CVD зростає, це може бути латентний попит.
Дельта (Агресивний обсяг купівлі/продажу Фарк ) Вимірює короткостроковий агресивний баланс торгівлі. Вибух дельти всередині зони свідчить про те, що зона була прийнята.
Відкритий інтерес (OI) Показує, чи було відкрито нову позицію. Зростання OI + підвищення ціни → підтвердження тренду. Зниження OI + рух ціни → ймовірність короткого стиснення / пастки.
Дані можуть бути проаналізовані, ринок можна читати. Просто використовувати дані недостатньо; потрібно створити сценарій даних.
3️⃣ Дисципліна бек-тестування та статистичні підстави
Робота коду нічого не означає. Якщо ти не знаєш, як код працює на історичних даних, результати, які ти отримаєш на реальному ринку, є лише припущенням.
Показники, які обов'язково потрібно вимірювати під час тестування на історичних даних:
Win Rate - Відсоток виграшу Середній R - Середнє співвідношення ризику до винагороди Очікування - Очікувана вартість на торгівлю → (Середня виграш * Відсоток виграшів) - (Середній збиток * Відсоток збитків) Максимальне зниження - Найгірший період корекції Часові - Фільтрація: година, день, тижнева фільтрація Розподіл - графік розподілу результатів CurveTrade
Додатково:
Тестуйте кожну стратегію окремо за годинами. Можливо, вона працює лише між 10:00 і 13:00.
Використовуйте симуляцію Монте-Карло. Чи залишається система позитивною навіть при випадкових варіаціях?
Виконайте тест на вибірці. Перевірте розроблений вами алгоритм на даних, які він не бачив раніше.
Примітка: Оптимізовані системи не виграють. Виграють адаптивні та надійні системи.
4️⃣ Процес тестування в реальному часі та системний розвиток
Успішна система в бек-тесті може бути неуспішною в реальному часі. Причини цього зазвичай такі:
-Затримка даних / слippage / розширення спреду -Зміна реальних умов ліквідності -Використання користувачем зовнішніми системами (є критичним фактором)
Тому під час живого тестування:
-Тестуйте з реальними ордерами з невеликим капіталом. -Ведіть журнал операцій: Після кожної операції записуйте причину та результат. -Налаштуйте систему журналювання: Який сигнал виник, коли, скільки секунд тривав, яка була ціна?
Момент, коли система починає працювати в реальному часі, означає, що ця система справді "працює".
Закриття: Втілення думки в код
Написання алгоритму - це не просто справа програмування, це дисципліна мислення. Найсильніший код відображає стратегію, яка є найпростішою та найчіткішою.
Отже, спочатку:
Яка ринкова поведінка надає мені можливість? Як я можу виміряти цю поведінку? Чим я можу спровокувати це вимірювання? Коли я вважаю це недійсним? Перетворення структури, відповідей на яку ти не знаєш, на код — це лише втрата часу. Не забувай, що час також має свою вартість. :)
Якщо ти хочеш йти цим шляхом, визнач свою стратегію. Прочитай дані. Розрахуйте свою статистику. Тестуйте в реальному світі. І повторіть усе знову.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Примітки для тих, хто хоче розвивати алгоритмічну торгівлю
Як людина, яка знаходиться в центрі цієї справи, я хочу розповісти вам кілька речей. Тому що ми не просто створюємо систему для генерування сигналів, а будуємо розумну структуру. І в цій справі рухаємось не заучуванням, а розумінням.
При розробці алгоритмічних торгових систем наша мета полягає не лише у створенні блоку коду, який автоматично надсилає ордери; а у систематичному визначенні певних ринкових поведінок, їх тестуванні та перетворенні в стійку структуру.
Ваші коди є інструментами, які описують ваші ідеї.
Але якщо ваша думка неповна, ваш алгоритм ніколи не покаже очікуваної продуктивності.
1️⃣ Проектування стратегії: Основна алгоритмічна логіка
Перед написанням алгоритму слід чітко визначити:
"Яку поведінку ринку ти вважаєш можливістю і як ти це визначаєш?"
Приклад ланцюга думок має бути таким:
Ліквідність свіп + дивергенція ордерного потоку → тестування зони → низький моментум відкату → вхід у торгівлю
Що всередині цієї структури?
-Структурний тригер (sweep)
-Дані підтвердження (CVD дивергенція / Дельта сплеск)
-Технічна область (зона / блок замовлень)
-Фільтр часу (зменшення волатильності / відкриття сеансу)
Кожна структура визначає, "коли система повинна працювати". Той, хто не розробляє стратегію, просто генерує випадкові сигнали.
2️⃣ Використання даних та розширені індикатори
Класичні індикатори (RSI, MACD тощо.) тепер є недостатніми для багатьох алгоритмічних систем. Щоб мати змогу описати структурну та реальний час поведінку ринку, вам потрібно звернутися до наступних типів даних:
a) Поток замовлень та його похідні
CVD (Кумулятивний об'єм дельта)
Аналізує справжню рівновагу між покупцями та продавцями. Якщо ціна падає, а CVD зростає, це може бути латентний попит.
Дельта (Агресивний обсяг купівлі/продажу Фарк )
Вимірює короткостроковий агресивний баланс торгівлі. Вибух дельти всередині зони свідчить про те, що зона була прийнята.
Відкритий інтерес (OI)
Показує, чи було відкрито нову позицію. Зростання OI + підвищення ціни → підтвердження тренду. Зниження OI + рух ціни → ймовірність короткого стиснення / пастки.
b) Дані ліквідності
-Тепловий графік (наприклад: TradingLite / Tensor)
-Густини книги спотових ордерів
-Аналізи Sweep
Дані можуть бути проаналізовані, ринок можна читати. Просто використовувати дані недостатньо; потрібно створити сценарій даних.
3️⃣ Дисципліна бек-тестування та статистичні підстави
Робота коду нічого не означає.
Якщо ти не знаєш, як код працює на історичних даних, результати, які ти отримаєш на реальному ринку, є лише припущенням.
Показники, які обов'язково потрібно вимірювати під час тестування на історичних даних:
Win Rate - Відсоток виграшу
Середній R - Середнє співвідношення ризику до винагороди
Очікування - Очікувана вартість на торгівлю → (Середня виграш * Відсоток виграшів) - (Середній збиток * Відсоток збитків)
Максимальне зниження - Найгірший період корекції
Часові - Фільтрація: година, день, тижнева фільтрація
Розподіл - графік розподілу результатів CurveTrade
Додатково:
Тестуйте кожну стратегію окремо за годинами. Можливо, вона працює лише між 10:00 і 13:00.
Використовуйте симуляцію Монте-Карло. Чи залишається система позитивною навіть при випадкових варіаціях?
Виконайте тест на вибірці. Перевірте розроблений вами алгоритм на даних, які він не бачив раніше.
Примітка: Оптимізовані системи не виграють. Виграють адаптивні та надійні системи.
4️⃣ Процес тестування в реальному часі та системний розвиток
Успішна система в бек-тесті може бути неуспішною в реальному часі. Причини цього зазвичай такі:
-Затримка даних / слippage / розширення спреду
-Зміна реальних умов ліквідності
-Використання користувачем зовнішніми системами (є критичним фактором)
Тому під час живого тестування:
-Тестуйте з реальними ордерами з невеликим капіталом.
-Ведіть журнал операцій: Після кожної операції записуйте причину та результат.
-Налаштуйте систему журналювання: Який сигнал виник, коли, скільки секунд тривав, яка була ціна?
Момент, коли система починає працювати в реальному часі, означає, що ця система справді "працює".
Закриття: Втілення думки в код
Написання алгоритму - це не просто справа програмування, це дисципліна мислення. Найсильніший код відображає стратегію, яка є найпростішою та найчіткішою.
Отже, спочатку:
Яка ринкова поведінка надає мені можливість?
Як я можу виміряти цю поведінку?
Чим я можу спровокувати це вимірювання?
Коли я вважаю це недійсним?
Перетворення структури, відповідей на яку ти не знаєш, на код — це лише втрата часу. Не забувай, що час також має свою вартість. :)
Якщо ти хочеш йти цим шляхом, визнач свою стратегію.
Прочитай дані.
Розрахуйте свою статистику.
Тестуйте в реальному світі.
І повторіть усе знову.
#AlgoTrade # AlgoZone