я не знаю, як ті криптовалюти отримують якусь цінність, але суть торгівлі в тому, що є багато людей, які хочуть придбати деяку валюту за різними цінами, і є люди, які хочуть продати ту саму валюту, теж за різними цінами, і в залежності від того, за яку ціну, і скільки валюти продається - ціна змінюється.
Тобто, наше завдання - купити дешевше, а продати дорожче.

- пожалівся, що MACD підвів при 1хв трейдингу
- назвали клоуном

а шо за койн?

Розповім, що змінилось за весь той час...

Я був то забивав на всю цю тему, то повертався взад. Час від часу я знаходив на ютубі відео, де чуваки показували різні стратегії для торгування на різних часових проміжках - 4 години, або 5 хвилин, наприклад.

Я дивився на ті стратегії, і розумів, що перш ніж торгувати нею, було б добре протестувати її на реальних даних. На ютубі є один чувак, котрий робить саме це, і я помітив, що він це робить повністю в ручну. Тобто, він дивиться на графік, та знаходить проміжки графіку, котрі потрапляють під певну стратегію, і потім він пробує торгувати з тієї точки на графіку, і дивиться, чи це торгування спрацювало, і він отримав прибуток, чи навпаки, втратив.

Очевидно, що робити подібні речі вручну не для мене, адже я програміст. Та й торгувати таким чином теж буде ліньки, бо треба буде постійно слідкувати за графіком, аби вчасно помітити момент, коли можна купувати.

Тому я вирішив створити бота.

Спочатку я пишу візуалізацію графіка. Тобто, я завантажую історичні дані про ціни якогось койна, наприклад, 1000 свічок. Потім я то візуалізую, тобто, я малюю той графік у своєму клієнті. Також я додав можливість масштабування та руху по графіку. Власне, я просто створюю заново те, що вже є на платформах, де торгують цими койнами.

Далі я буду додавати необхідні мені індикатори. А після цього я буду використовувати ці індикатори (котрі необхідні для стратегій), аби тестувати певні стратегії. Таким чином мені не треба буде вручну йорзати по графіку шукаючи моменти, де я мав би купити койни - це все буде відбуватись автоматично, після чого буде візуалізовано на моєму графіку.

Це дозволить мені досить швидко тестувати стратегії на різних проміжках часу, та визначати % прибутку, або втрат, якби я використовував цю стратегію.

Фінальне завдання - побудувати бота для торгів криптою, котрий буде використовувати перевірену стратегію, перевіряти поточні ціни на графіку та вирішувати, коли купувати койни, та по якій ціні їх продавати.

Попередня стратегія дійсно працює, але я забув додати комісію за користування тою платформою. комісія складає 0.1 відсотка. В мене 100 відсотків  - це 1, тобто 0.01 = 1 відсоток, а комісія буде 0.001.
Додавши комісію до тестування стратегії мої 22 тисячі баксів перетворились в 800 баксів.
Виявилось, більшість переможних торгів приносять менше одного відсотка. Уявімо, що я торгую починаючи зі 100 доларів.
Я купую крипту на всі 100 доларів, в мене відразу знімається 0.1 відсотка, тобто, по факту я купую крипти на 99.9 доларів. Потім я продаю крипту дорожче, нехай, на 0.8 відсотка. тобто, я продаю то за 100.6992 доларів. З цих 100.6992 знімається 0.1 відсотка - і в мене залишається 100.5985.

Якщо без комісії, то тут все просто, було 100, стало 100.8. Ну а якщо я втрачаю, то все так само. Тому якщо торгувати 8 місяців, починаючи з 30 доларів, то в кінці буде між 650 та 800 доларами десь.

Але! Якщо почати з більшої суми, в 3 рази, то й отримаємо в кінці більше в 3 рази.
Якщо ж торгувати тисячою, а не 30 доларами, то вийде десь приблизно оті 22к.

І оце я думаю, починати торгувати хоч з цими 30 доларами вже, чи може ще трохи подумати, та покращити стратегію?
Якщо глянути на неї зараз, то видно великі проблеми, коли ціна зростає дуже швидко.

Я от думаю про використання лінії супротиву - межі цін, за котру поточна ціна не може пробитись, але якщо пробивається, то це може сигналізувати подальший ріст.

Але от все думаю про алгоритм пошуку таких ліній супротиву...

Цікавий факт.
Уявімо, у нас є 15хв дані, що в сумі мають час рівний 8-ми місяцям.
Також у нас є декілька налаштувань, котрі ми можемо змінювати. Конкретні налаштування завжди повертають конкретний, той самий результат.

Спочатку я запустив перебір налаштувань окремо для кожного місяця, а потім додав їх всіх, та знайшов середній налаштування, вважаючи, що ці налаштування є найоптимальнішими, якщо ми будемо тестувати їх не окремо на місяцях, а на всіх даних одразу.

Потім я запустив такий самий перебір налаштувань, але не окремо для кожного місяця, а відразу для усіх даних, і результат виявився зовсім інакший. Перебір налаштувань на повному обсязі даних знайшов такі налаштування, котрі в декілька разів перевершують попередні, середні з найкращих налаштувань для окремих місяців.