понеслась
попробую описать что я хочу, и как я это хочу. есть такая штуковина как грок. эта штуконвина работает на нейронных сетях аналогичных коре не-Ко-Ко-Кокрококтекса. нейронные сети коры головного мозга. (грид знает як оное правильно называется). суть в том, что эта штуковина может искать аномалии в данных. и в том числе в биржевых данных.
под аномалиями я подразумиваю странное или необычное движение цен.например аномалиями будут периоды предоставления компанией финансовой отчётности раз в квартал, если оное вызывает очень большие движения обьёмов и цен. или истичения сроков фьючерсных контрактов, или фундаментальные факторы, вроде заявлений главы федерального резерва. суть в том, что-бы выискивать моменты предшествующие аномалиям, и если возможно классифицировать анамалии и предсказывать их с заданной вероятностью. Например изменения внутри кварталов часто имеют кореляцию не только с индексами рынков, но и с данными за эти же кварталы предидущего года. было бы интеерсно узнать какова вероятность повторения локального минимума или максимума цены для текущего квартала.
имея некую не чёткую модель, анамалий прошлого на которую можно опиратся вместе с финаносвыми календарями, и данными отчётности (тем же финвизом, ёпта), мы получим модель для работы с фьючерсными контрактами и опционами, из которой в дальнейшем.. возможно.. если эта хрень вообще работает, и я не заброшу её к чертовой матери.. (скорее всего она не будет работать)мы получим торговую стратегию для опционных и фьючерсных контратов. которую можно будет связать с thinkorswim, и использовать для торговли, как индикатор.
Каждая компания перед выходом на рынки должна проийти ряд процедур
пробуем отобрать компании, интересные инвесторам по следующей схеме.
смотрим:
/upd можт дополню позже
релейтед видия, которую я сопсно использовал для конспектирвоания находится тут
Сразу запишу несколько скриптов для Scan’a. пока не потерял
1. ищет ту херь, которая наторговалась больше 50% от своего среднедневного объема за 65 дней.
def iA =0.5; input vol = Volume; input length =65; def bA = if (Round (vol / Average(vol, length), 1) >= iA) then 1 else 0; plot Scan = bA;
фильтр для поиска по ATR
# люркаем акции с ATR > определенного значения def iATR = 0.75; #%change def bATR= if (round ((Average(high, 65) - Average(low, 65)), 2)>=iATR) then 1 else 0; plot Scan = bATR;
поиск точек входа по четырём барам направленным вверх или вниз друг за дружкой
#люркаем базы по всем уровням
def iDiff = 0.05; # максимальноеотклонение в %
def iBars = 4;
def iLowest = Lowest(low[1], iBars);
def iHighest = Highest(high[1], iBars);
def bBaseLow = fold Lbar = 1 to iBars + 1 with Lsumm=1 do
if ((low[Lbar] - iLowest) <= iDiff) then Lsumm * 1 else Lsumm * 0;
def bBaseHigh = fold Hbar = 1 to iBars + 1 with Hsumm=1 do
if ((iHighest - high[Hbar]) <= iDiff) then Hsumm * 1 else Hsumm * 0;
plot bBase = (bBaseLow == 1) or (bBaseHigh == 1);
То же, но для круглых уровней. для 0.5 и 1.0 бакса
#люркаем базы по круглым уровням
def iDiff = 0.05; # максимальноеотклонение в центах
def iBars = 4;
def iLowest = Lowest(low[1], iBars);
def iHighest = Highest(high[1], iBars);
def LC = iLowest - RoundDown(iLowest, 0);
def HC = iHighest - RoundDown(iHighest, 0);
def level = if(LC >0 or HC >0) and (LC<0.05 or HC <0.05) then 1
else if (LC >0.45 or HC > 0.45) and (LC < 0.55 or HC <0.5) then 1
else if (LC > 0.95 or HC > 0.95) and (LC < 1 or HC < 1) then 1
else 0;
def bBaseLow = fold Lbar = 1 to iBars + 1 with Lsumm=1 do
if ((low[Lbar] - iLowest) <= iDiff) then Lsumm * 1
else Lsumm * 0;
def bBaseHigh = fold Hbar = 1 to iBars + 1 with Hsumm=1 do
if ((iHighest - high[Hbar]) <= iDiff) then Hsumm * 1
else Hsumm * 0;
plot bBase = ((bBaseLow == 1) or (bBaseHigh == 1)) and level ==1;
ну и отбираем по обьёму
def iA = 0.5; #%change input vol = volume; input length=65; def bA= if (round ( vol/Average(vol, length),1) >= iA) then 1 else 0; plot Scan = bA;
Сопсно с этой хрени составляем вачлисты. и отыскиваем точки входа в лонг или шорт на круглых (ну или всех) уровнях. листы позже допейшу, или зашкриню
