Maxim Romanov
Maxim Romanov
3.3 (3)
  • Information
10+ years
experience
6
products
291
demo versions
3
jobs
0
signals
0
subscribers
Quant Researcher at Dune Investments
Трейдинг - основная работа. На рынке с 2008 года, занимаюсь исследованиями рынков FOREX, фондовых, сырьевых и криптовалютных. Изучаю закономерности, причины их появления и исчезновения. Развиваю собственную теорию ценообразования, описывающую и предсказывающую появление тех или иных закономерностей. Разрабатываю уникальные индикаторы, на основе исследований, строю сложные торговые алгоритмы и использую их для своей работы.
Maxim Romanov
Added topic Calculate the probability of reversal
Who is good at maths, please help me solve this problem, I can't figure out how to do it. We have a probability density plot for normal distribution, in normal distribution there is no memory and probability of direction of each next step =50%
Maxim Romanov
Added topic Measurement of vibration amplitude
I'm currently developing a theory of fluctuations in the market. I've been thinking about 2 things: 1) How to track a trend without closing on a pullback, and maybe even buying more on a pullback in the trend. 2) Why simple trading systems based on
Maxim Romanov
Added topic Developing a stable trading robot
I am in the process of developing a stable trading system that will combine stable profits with occasional losing trades. The system is based on a flip martingale. I should immediately mention that I understand the futility of the classical
Maxim Romanov
Added topic Fractal theory
There is an opinion that the market is a fractal structure. The opinion is justified because everything in the world is a fractal structure, including our brain, which ultimately generates the market. The fractal is self-similar, i.e. the fractal
Maxim Romanov
Left feedback to developer for job Добавить новый режим расчета блоков в индикаторы max_block
Maxim Romanov
Left feedback to customer for job The latest version of the robot 50% with the block indicator
Maxim Romanov
Left feedback to customer for job Purchase fully of ea
Maxim Romanov
Published article Self-adapting algorithm (Part IV): Additional functionality and tests
Self-adapting algorithm (Part IV): Additional functionality and tests

I continue filling the algorithm with the minimum necessary functionality and testing the results. The profitability is quite low but the articles demonstrate the model of the fully automated profitable trading on completely different instruments traded on fundamentally different markets.

ron33
ron33 2021.06.18
I read all your self-adaptation articles are great but in chapter three I did not find the 50% V3 robot, I found the block indicators but in EA code it is not anywhere in the compressible . Although this is an excellent guide on how it works. Does the robot code exist?
Maxim Romanov
Maxim Romanov 2021.06.18
The code exists, but it is not distributed free of charge. If there is a strong desire, then I consider proposals
ron33
ron33 2021.06.18
Thank you, I'll think about it
Maxim Romanov
Published article Self-adapting algorithm (Part III): Abandoning optimization
Self-adapting algorithm (Part III): Abandoning optimization

It is impossible to get a truly stable algorithm if we use optimization based on historical data to select parameters. A stable algorithm should be aware of what parameters are needed when working on any trading instrument at any time. It should not forecast or guess, it should know for sure.

Maxim Romanov
Published article Developing a self-adapting algorithm (Part II): Improving efficiency
Developing a self-adapting algorithm (Part II): Improving efficiency

In this article, I will continue the development of the topic by improving the flexibility of the previously created algorithm. The algorithm became more stable with an increase in the number of candles in the analysis window or with an increase in the threshold percentage of the overweight of falling or growing candles. I had to make a compromise and set a larger sample size for analysis or a larger percentage of the prevailing candle excess.

Maxim Romanov
Published article Developing a self-adapting algorithm (Part I): Finding a basic pattern
Developing a self-adapting algorithm (Part I): Finding a basic pattern

In the upcoming series of articles, I will demonstrate the development of self-adapting algorithms considering most market factors, as well as show how to systematize these situations, describe them in logic and take them into account in your trading activity. I will start with a very simple algorithm that will gradually acquire theory and evolve into a very complex project.

Maxim Romanov
Published article A scientific approach to the development of trading algorithms
A scientific approach to the development of trading algorithms

The article considers the methodology for developing trading algorithms, in which a consistent scientific approach is used to analyze possible price patterns and to build trading algorithms based on these patterns. Development ideals are demonstrated using examples.

Maxim Romanov
Left feedback to customer for job Покупка готового индикатора у автора
Maxim Romanov
Published article What is a trend and is the market structure based on trend or flat?
What is a trend and is the market structure based on trend or flat?

Traders often talk about trends and flats but very few of them really understand what a trend/flat really is and even fewer are able to clearly explain these concepts. Discussing these basic terms is often beset by a solid set of prejudices and misconceptions. However, if we want to make profit, we need to understand the mathematical and logical meaning of these concepts. In this article, I will take a closer look at the essence of trend and flat, as well as try to define whether the market structure is based on trend, flat or something else. I will also consider the most optimal strategies for making profit on trend and flat markets.

Maxim Romanov
Published article Price series discretization, random component and noise
Price series discretization, random component and noise

We usually analyze the market using candlesticks or bars that slice the price series into regular intervals. Doesn't such discretization method distort the real structure of market movements? Discretization of an audio signal at regular intervals is an acceptable solution because an audio signal is a function that changes over time. The signal itself is an amplitude which depends on time. This signal property is fundamental.

Maxim Romanov
Maxim Romanov
Само адаптирующийся алгоритм совершенствуется. Тест за 2,5 года по 28 инструментам проходит без проблем. Параметры торговли для каждого инструмента корректируются в реальном времени без оптимизации!
Aleksey Vyazmikin
Aleksey Vyazmikin 2018.11.15
Много ли параметров автоматически корректируется без оптимизации?
Maxim Romanov
Maxim Romanov 2018.11.16
Aleksey Vyazmikin не оптимизируется вообще ничего. В роботе есть параметры, отвечающие за работу самого алгоритма, их очень много, чуть больше 2000. Но устанавливаются они вручную без оптимизации. Да и оптимизация просто невозможна с такой скорость работы (2 месяц теста проходят за сутки). Дальше на каждом инструменте, автоматически определяется тайм фрейм для торговли и период для анализа тоже автоматически, эти параметры корректируются по мере движения цены. Если открыта позиция, то определяется точка профита и лосса автоматически и корректируется от текущего состояния рынка. У торговой стратегии нет как таковых настроек, у нее есть закономерность, которую она должна отрабатывать, а все параметры торговли корректируются под эту закономерность в реальном времени.
Maxim Romanov
Maxim Romanov
Самоадаптирующийся алгоритм становится лучше с каждой модификацией. Тест по 1 инструменту за год. Прибыль уже соразмерна просадке.
Maxim Romanov
Left feedback to developer for job Сложный мультивалютный советник для МТ5
Maxim Romanov
Maxim Romanov
Чем отличаются случайные дынные от рыночных? На эту тему проведено множество исследований, но четкого ответа никто толком не дает. Я визуализировал отличие рыночных данных от случайных. На картинках распределение приращений рыночных данных и случайных, теперь не сложно на глаз отличить где рынок, а где ГСЧ.
Maxim Romanov
Maxim Romanov 2020.08.02
Это был размер свечей. По оси Y размер свечей в пунктах от -n до n. Одна точка это одна свеча. График состоит из столбцов, набранных по К точек. Например в одном столбце делаем 1000 измерений размера свечей и ставим полупрозрачные точки. Как только 1000 измерений сделано, переходим к следующему столбцу. и так заполняем все пространство. Тут есть одна особенность. Я делал это достаточно давно и не учел один нюанс: Справа рисунок построен для равномерного распределения, а слева для рынка. Но рынок ближе к нормальному распределению, из-за особенностей формирования цен! Поэтому правильнее было бы сравнивать рыночные данные с ГСЧ, формирующим нормальное распределение.
Enrique Enguix
Enrique Enguix 2020.11.20
I think you are a genius, although many times I don't understand what you're talking about. Every time I read something of yours, I have to think about your words for hours. You are a humility cure for many of the people who are in this market
Dz Mak
Dz Mak 2021.12.16
Потому,что на графике образуются "контрольные точки" вероятность их закрытия 95% (но по логике 99)и только время определяет , когда эти точки будут закрыты.Скопление точек ближе к середине это и есть точки с наименьшем временем, ближе к краям те самые 5%.Я больше,чем уверен,если каждый пипс пронумеровать и сделать следующий тест вперёд-то При сравнении те самые 5% окажутся ближе к середине,а по краям будут только новые пипсы с другими цифрами.
Maxim Romanov
Left feedback to developer for job Отправка данных на сайт
123