Maxim Romanov
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Quant Researcher em Bidsbee
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.
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Adicionado o tópico Calcular a probabilidade de inversão
Quem é bom em matemática, por favor, me ajude a resolver este problema, não consigo descobrir como fazê-lo. Temos um gráfico de densidade de probabilidade para uma distribuição normal, em uma distribuição normal não há memória e a probabilidade de
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Adicionado o tópico Medição da amplitude de vibração
Atualmente estou desenvolvendo uma teoria de flutuações no mercado. Estive pensando em 2 coisas: 1) Como acompanhar uma tendência sem fechar em um pullback, e talvez até mesmo comprar mais em um pullback na tendência. 2) Por que sistemas comerciais
Maxim Romanov
Adicionado o tópico Desenvolvendo um robô comercial estável
Estou no processo de desenvolvimento de um sistema comercial estável que combinará lucros estáveis com perdas ocasionais. O sistema é baseado em um martingale virado. Devo mencionar imediatamente que compreendo a futilidade do martingale clássico
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Adicionado o tópico Teoria fractal
Há uma opinião de que o mercado é uma estrutura fractal . A opinião é justificada porque tudo no mundo é uma estrutura fractal, incluindo nosso cérebro, o que acaba gerando o mercado. O fractal é auto-similar, ou seja, o fractal consiste em alguma
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Feedback deixado para o cliente no serviço The latest version of the robot 50% with the block indicator
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Publicado o artigo Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais
Algoritmo auto-adaptável (Parte IV): funcionalidade e testes adicionais

Continuo a complementar o algoritmo com a funcionalidade mínima necessária, vou fazer testes do que obtivemos como resultado. A lucratividade acabou sendo baixa, mas os artigos mostram um modelo que permite negociar com lucro de modo totalmente automático com base em instrumentos de negociação completamente diferentes, e não apenas diferentes, mas também operados em mercados fundamentalmente diferentes.

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
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Publicado o artigo Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização
Algoritmo auto-adaptável (Parte III): evitando a otimização

É impossível obter um algoritmo verdadeiramente estável se para a seleção de parâmetros com base em dados históricos for usada uma otimização. Um algoritmo estável em si deve saber que parâmetros são necessários para trabalhar com qualquer instrumento de negociação a qualquer momento. Ele não deve adivinhar, ele deve saber com certeza.

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Publicado o artigo Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte II): melhorando a eficiência

Neste artigo, continuarei meu tópico, mas começarei tornando o algoritmo desenvolvido anteriormente mais flexível. Ele se tornou mais estável com o aumento no número de candles na janela de análise ou com o aumento no valor limite da porcentagem a nível de preponderância de candles decrescentes ou crescentes. Tivemos que fazer concessões e definir um tamanho de amostra maior para análise ou uma porcentagem maior de preponderância de candles prevalecentes.

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Publicado o artigo Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico
Desenvolvendo um algoritmo auto-adaptável (Parte I): encontrando um padrão básico

Numa série de artigos, mostrarei um exemplo de como desenvolver algoritmos auto-adaptativos que levam em consideração a maioria de fatores que surgem nos mercados, apresentarei como sistematizar essas situações, como descrevê-las de forma lógica e como considerá-las na hora de negociar. Vou começar com um algoritmo muito simples, que com o tempo irá ganhar teoria e evoluir para um projeto muito complexo.

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Publicado o artigo Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação
Uma abordagem científica para o desenvolvimento de algoritmos de negociação

O artigo considera a metodologia para o desenvolvimento de algoritmos de negociação, na qual uma abordagem científica consistente é usada para analisar os possíveis padrões de preços e para construir algoritmos de negociação com base nesses padrões. Os ideais de desenvolvimento são demonstrados por meio de exemplos.

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Publicado o artigo O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?
O que é uma tendência e qual estrutura o mercado se baseia: Tendência ou Lateral?

Os traders costumam falar sobre tendências e lateralizações, mas poucos deles realmente entendem o que realmente é uma tendência/lateralização e menos ainda são capazes de explicar claramente esses conceitos. A discussão desses termos básicos costuma ser cercada por um sólido conjunto de preconceitos e equívocos. No entanto, se nós quisermos ter lucro, nós precisamos entender o significado matemático e lógico desses conceitos. Neste artigo, eu examinarei em detalhes a essência da tendência e da lateralização, bem como tentar definir se a estrutura do mercado é baseada em tendências, lateralizações ou em outra coisa. Eu também considerarei as melhores estratégias para a obtenção de lucro em mercados com tendência e laterais.

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Publicado o artigo Discretização da série de preços, componente aleatória e "ruído"
Discretização da série de preços, componente aleatória e "ruído"

Estamos acostumados a analisar o mercado usando candles ou barras que "fatiam" a série de preços em intervalos regulares. Mas até que ponto essa forma de discretização distorce a estrutura real dos movimentos de mercado? Discretizar um sinal de áudio em intervalos regulares é uma solução aceitável, porque o sinal de áudio é uma função que muda com o tempo. O sinal em si é uma amplitude que depende do tempo e essa propriedade nele é fundamental.

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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
Feedback deixado para o desenvolvedor do serviço 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
Dzmitry Maksimov
Dzmitry Maksimov 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
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