При торговле с помощью роботов в терминале QUIK рано или поздно встаёт вопрос об ограничении количества отправляемых в секунду транзакций, чтобы не начинались ошибки вида: «Превышен лимит отправки транзакций для данного логина».

Простой способ, когда вводятся ограничения на уровне каждого торгового робота, приводит к ситуациям, когда заявки отправляются медленно из-за этого ограничения, а свободная пропускная способность ещё есть. Для введения общего ограничения для всех роботов сразу нужно использовать какой-то общий ресурс. В качестве такого ресурса может выступать база данных, собственная dll или что-то ещё. Но чистый QLua не позволяет использовать базу данных без каких-либо внешних библиотек, а dll не всякий умеет писать. К счастью, существует реализация ограничителя на базе файловой системы с помощью чистого QLua.

Создаётся некая папка D:\throttle\, где работает ограничитель интенсивности. Во время работы QLua-скрипты формируют в этой папке столько файлов, сколько транзакций в секунду разрешено, например 10. При каждой попытке послать транзакцию скрипты, грубо говоря, конкурируют за эти файлы. Если ресурса хватило, то транзакция отправляется, если нет, то скрипт ждёт 10 мс и повторяет попытку заново.

( Читать дальше )

МосБиржа планирует 14.09.2020, в конце-концов, перейти на 19-значные номера заявок и сделок. При этом терминалы QUIK, которые должны обеспечивать корректную работу с такими номерами в QLua, всё ещё в сыром состоянии. Историю вопроса можно почитать, например, тут:
forum.quik.ru/forum10/topic5119/

У меня лично тестовый терминал 8.8.4.3 периодически падает через пару-тройку дней непрерывной эксплуатации. Реальная торговля пока идёт на версии 8.3. При этом альтернатива такая: либо вообще тушить торговлю с 14 числа придётся, либо сидеть и бояться, что терминал внезапно упадёт. Неприятная ситуация.

Алготрейдеры, использующие QLua, кто и как планирует жить с 14 сентября? Напишите в комментариях.

При разработке торговой системы на основании свечного графика можно идти двумя путями.

Путь 1. Сфокусироваться только на ценовом графике, искать некоторые закономерности, сформулировать правила входа в позицию и выхода из неё на основании пороговых значений неких индикаторов (не обязательно классических). Торговля паттернов, по-видимому, тоже сюда попадает: сформировали волны с такими-то соотношениями — входим в позицию с некоторыми тейками и стопами. При этом объяснение, почему торговая система работает, будет статистическим: за некоторый период эти правила входа выхода обеспечивают приемлемый график эквити. Почему индикаторы и паттерны именно такие? Да так просто повелось, такая рыночная экология сложилась. Пока она существенно не поменялась торговая система будет зарабатывать.

Путь 2. Предложить более глубокую модель, где каким-то образом вычисляется что-то, стоящее за ценой и определяющее её. Например, пусть в модели как-то связываются спрос и предложение в предыдущие и текущий момент времени некоторой ощутимой группы участников рынка, после чего вычисляется текущий совокупный спрос (total demand) и предполагается, что именно этот совокупный спрос и будет двигать цену в ближайшем будущем (есть корреляция между будущим приращением цены и текущим total demand модели). Если есть заметный перекос, надо быстро зайти в рынок и успеть прокатиться на этом дисбалансе (есть положительное математическое ожидание). В этом случае модель делает статистический прогноз на ближайшее будущее более обосновано, что-ли, по сравнению  тем, как это было для первого пути.

Какой из вариантов более плодотворен для получения хороших результатов в алготрейдинге?

Есть ли какие-то существенные аргументы за или против второго пути?

Лично у меня больше успехов по первому направлению, а хотелось бы и по второму тоже чего-то добиться.

Ниже я честно описал одну из своих неудачных попыток применения нейросетей для трейдинга и привёл результат теста на истории системы для торговли на фьючерсе RI.

Разрабатываемая торговая система относится к непрерывным с фиксированным капиталом: в ней нет ни тейков, ни стопов, а есть лишь доля капитала, которая сейчас размещена в торгуемом инструменте (аллокация) и тройка предикторов. В тестах размер капитала постоянный, чтобы реинвестирование не искажало результат. Если доля равна 1, то взят лонг на весь капитал при торговле по номиналу, если доля -1, то шорт на весь капитал; для аллокации допустимы любые вещественные значения между -1 и 1.

Возьмём 15-минутный таймфрейм. Торговая система осуществляет сделки по ценам закрытия свечей. На каждой свече, за исключением самой последней свечи торговой сессии, с помощью нейросети вычисляется доля капитала под позицию, определяется, сколько контрактов должно быть в этой позиции, после чего покупается или продаётся такое число контрактов, чтобы текущая позиция превратилась в целевую.

( Читать дальше )

Один из способов попытаться победить рынок в алгоритмической торговле таков:
1) придумать модель, в которой есть несколько параметров (период индикатора, граница срабатывания для входа в позицию и т.п.);
2) калибровать модель раз в 3 месяца по данным за последние 3 года, подбирая оптимальные параметры для портфеля моделей по критериям доходности / просадки;
3) торговать очередные 3 месяца по оптимальным параметрам до следующей калибровки.

При этом надежда на то, что:
1) за эти 3 месяца рынок не сильно изменится, а статистические эффекты, которые ловит модель, позволят заработать;
2) калибруя модель раз в 3 месяца, мы как-то пытаемся приспособиться к изменяющемуся рынку.


( Читать дальше )

Предположим, что есть отдельный алготрейдер или небольшая команда, которые добились некоторых результатов в системной торговле. Есть ли смысл пытаться контактировать с внеземным разумом другими аналогичными группами алготрейдеров?

Для диверсификации это было бы полезно. Если другая группа нашла иные неэффективности, то объединив стратегии, можно сделать растущую кривую эквити более плавной, поскольку просадки от такого объединения снижаются.

Кроме того, если у одной из групп недостаточный капитал, но ёмкость стратегии позволяет, можно будет использовать больший суммарный капитал и увеличить таким образом прибыль.

С другой стороны, поскольку разработка стратегий — деятельность скрытная, у всех участников возникает проблема доверия. Рассуждения могут быть, например, такими:

— А что если у моей команды стратегии хорошие, а у других — плохие. Мы им свои стратегии расскажем, в обмен ничего стоящего не получим, а они после этого начнут наши стратегии использовать с выгодой для себя.

( Читать дальше )

Периодически вижу фразу типа: «Вместо того, чтобы давать прибыли течь и резать убытки, человеческая натура склонна к фиксации небольших прибылей и пересиживанию убытков». Сюда можно добавить веру в то, что на рынке объёмы важны для понимания того, кто и где застрял в убыточных позициях. Опираясь на эти два тезиса можно набросать количественную модель такого человеческого поведения. Заинтересованным алготрейдерам добро пожаловать под кат.



( Читать дальше )