частью платформы Trading Technologies, а затем используя программу
TraderDNA. Позже я узнал, что при моделировании в Ninja Trader можно
собирать торговую статистику. Я уверен, что в не слишком отдаленном
будущем эти функции станут стандартным компонентом большинства
торговых платформ. Дополнение искусства торговли научным подходом
является одним из наиболее важных шагов, которые трейдер может сде-
лать на пути к повышению результативности.
Рассмотрим простой пример сбора статистики и ее использования.
Мариса является краткосрочным трейдером на рынке нефти. Она от-
крывает и закрывает позиции в течение одной сессии, занимаясь по-
иском ценовых трендов, которые зависят от изменения баланса спро-
са и предложения и новостей из политически нестабильных нефте-
добывающих стран. Предположим, что мы отслеживаем в течение
некоторого времени ее прибыли и убытки за каждый день, при этом
разбивая результаты на несколько категорий. Например, мы могли бы
ретроспективно определить каждый день за последние три месяца как
трендовый, разворотный или боковой. Дни с восходящим трендом от-
крываются вблизи своих минимумов и закрываются вблизи максиму-
мов; у дней с нисходящим трендом все наоборот. Дни разворота торгу-
ются довольно далеко от цен открытия, а закрываются около них или
на противоположном экстремуме. Боковые дни закрываются в районе
середины своего диапазона, близко к ценам открытия. Затем мы запи-
сываем соотношение прибылей и убытков (P/L) Марисы как функцию
типа дня (таблица 8).
В целях наглядности я сильно упростил сетку данных. Например,
я дополнительно отделил бы убыточные сделки от прибыльных, а так-
же включил бы данные о соотношении прибыльных и убыточных дней
(о чем мы поговорим позже) и некоторые сведения о доходности как
функции количества торгуемых контрактов. Важно также отслеживать
финансовые результаты после вычета комиссионных и других расходов.
Пока таблица просто дает общее представление о недавней торговли
в различных условиях рынка.