торговые роботы

Эта неделя принесла новые работы по алгоритмической торговле. Разбираем самое важное из исследований в машинном обучении, квантах и управлении рисками. Все данные — из свежих научных статей.

Основные работы

1. Улучшенное прогнозирование индексов
Модель IGA-SVR для долгосрочных прогнозов показала результат лучше, чем стандартные LSTM. Использует генетические алгоритмы для подбора параметров. Подробности — в исследовании по адаптивному прогнозированию.

2. Быстрое опционное ценообразование
Гибридный алгоритм сочетает ML и численные методы. Ускоряет расчёты в разы по сравнению с классическими подходами. Подробнее — в работе по ускоренному ценообразованию.

3. Квантовые модели для рынков
Физики применили теорию квантовых полей (φ⁴-теория) к финансовым данным. Модель точно воспроизводит рыночную волатильность и редкие события, помогая предсказывать кризисы. Исследование здесь.

4. Системный риск-радар
Новый фреймворк на основе графов выявляет скрытые связи на рынках. Помогает замечать структурные сдвиги до кризиса. Методика описана тут.

( Читать дальше )

Всем привет! Это мой первый пост на открытую аудиторию, так что прошу не судить строго.

Очень многие, в том числе новички не знают как работает торговля, как работает стакан, да и вообще как торговать.
Они ищут магические точки входа, ощущают надежду на сверх прибыль при каждой сделке и конечно же мечтают отбить того самого лося, без которого они бы уже точно купили себе яхту.
Я же хочу чтобы они на деле посмотрели, как по большей части работает рынок, как можно торговать «по другому», чтобы они почувствовали себя тем самым маркет-мейкером.

И это на самом деле очень просто сделать при торговле алгоритмов.

В этой статье я хочу разобрать самый простой алгоритм, который в простонародье называется ЕРШ. Возможно вы его уже видели, например на парах с акциями маркетплейса ОЗОН, там работает абсолютно такой же алгоритм и если вы поймете, как он работает, то понимание рынка, стакана и в целом торговли не заставит себя долго ждать.

Разбор будет на примере криптовалютной пары UNP/USDT на бирже MEXC, но поверьте, подобных монет и алгоритмов бесчисленное множество, о том как их находить я буду писать дальше в отдельных статьях, а сам UNP на 22.12.2025 г. торгуется именно так как я буду его вам описывать.

( Читать дальше )

Чтобы сохранить сет со всем его содержимым в другой папке на компьютере, в OsData был добавлен функционал дублирования сета.

Для вызова окна настроек дублирования необходимо в панели управления сетом нажать кнопку «Дублировать».

( Читать дальше )

Всё началось со знаменитого челленджа — соревнования, где разработчики пытаются создать прибыльного AI-трейдера. Идея засела в голове: а что если LLM действительно может торговать лучше человека? Без эмоций, без FOMO, без revenge trading в три часа ночи. Я решил проверить. И вот к чему это привело.

 

Как всё началось

История началась банально — с бессонницы и бесконечного скролла трейдерских телеграм-каналов. В очередной раз наблюдая, как люди хвастаются иксами и плачут над ликвидациями, я подумал: человеческая психология — это главный враг трейдера. Страх, жадность, FOMO — всё это систематически убивает депозиты.

А что если убрать человека из уравнения?

Нет, конечно, идея не нова. Алготрейдинг существует десятилетия. Но классические боты работают по жёстким правилам: пересёкся RSI — покупай, MACD развернулся — продавай. Проблема в том, что рынок — это хаос, а хаос плохо укладывается в if-else конструкции.

Вот тут и появляется LLM. Модель, которая может «понимать» контекст, видеть паттерны и, главное, — рассуждать.

( Читать дальше )

Вступление: идея, цель, гипотеза

Финансовые рынки редко движутся изолированно. Криптовалюты реагируют на фондовые индексы, золото реагирует на макроэкономику, а внутри крипторынка движение биткоина задаёт направление для альткоинов.

Гипотеза проекта:

Если агрегировать данные по разным классам активов (крипто, акции, золото), измерить их волатильность, тренд и взаимную корреляцию, можно получить осмысленную вероятностную оценку того, каким будет рынок в ближайшие 24 часа: рост, падение или консолидация.

Цель скрипта — не предсказать точную цену, а оценить состояние рынка в целом, получить вероятностный прогноз и использовать его как основу для торговых стратегий и автоматизированной торговли.

Общая архитектура проекта

На логическом уровне скрипт состоит из пяти ключевых блоков:

Данные → Индикаторы → Агрегация → Корреляции → Вероятностный прогноз

Код выложен на github.

Источники данных

Используются разные рынки:

• криптовалюты (Binance, через ccxt),

( Читать дальше )

Дорогие подписчики,

стратегия Алгебра систематически удерживает в портфеле фьючерсы на индекс NASDAQ, а также фьючерсы на валютную пару доллар–рубль. В этой связи логично сравнить поведение стратегии с базовым бенчмарком индексом NASDAQ, и оценить не только доходность, но и риск, с которым эта доходность была получена.

На графике показана динамика стратегии «Алгебра» и индекса NASDAQ в долларовом и рублёвом выражении.





Анализ показывает, что стратегия «Алгебра» обогнала индекс NASDAQ по доходности, одновременно продемонстрировав более устойчивый риск-профиль.

Совокупная доходность стратегии с июля 2024 по декабрь 2025 года составила +36,1%, что превышает результат NASDAQ как в долларах +28,0%, так и в рублях +19,5%.

Ключевое преимущество стратегии проявляется в метриках риска. Волатильность Алгебры 16,5% заметно ниже, чем у NASDAQ в долларах 22,7% и особенно в рублях 27,2%.

Более низкая амплитуда колебаний капитала привела к лучшему соотношению доходности и риска: Sharpe стратегии равен 1,30, что существенно выше показателей NASDAQ (0,85 в USD и 0,58 в RUB).

( Читать дальше )

На #BTC сейчас формируется мощное накопление. Важно дождаться расторговки, чтобы убедиться в силе покупателей!

Важно подписаться на телеграм-канал. Подробный анализ биткоина сейчас там.

Недавно мы не увидели подтверждения роста, поэтому воздержались от покупок — и это было правильное решение, цена отреагировала снижением.

Сейчас ситуация меняется! Условие для покупки практически идентично: нам нужно пробить уровень сопротивления 89473 и наклонное сопротивление.

Цели по росту остаются прежними: 101 000 — 102 000 долларов!

Пока негатива не наблюдается, в игру вошли крупные игроки и заходят на покупку. Все складывается благоприятно для дальнейшего роста.

Я считаю, что до конца года нас ждет восходящий тренд. А что будет дальше — посмотрим по факту!📈

Переходи в  телеграм-канал: t.me/HamsterKombat_analytics , и получай прогноз и аналитику рынка криптовалют.

Смотри аналитику других криптовалют:

BTC — ссылка

 XRP - ссылка

 SOL - ссылка

( Читать дальше )

Полностью автоматизируем трейдинг по аукционной теории — от базы до python робота.

В классическом алготрейдинге рынок часто моделируется как временной ряд: индикаторы, скользящие средние, осцилляторы. Аукционная теория рассматривает рынок иначе — как процесс распределения объёма по ценовым уровням, где цена ищет баланс между спросом и предложением.

Ключевым элементом такого подхода является Volume Profile, а именно Point of Control (POC) — уровень цены, на котором за выбранный период был проторгован максимальный объём. В терминах аукционной теории POC соответствует зоне максимального согласия участников рынка.

В статье рассматривается создание алгоритмического торгового бота, основанного на реакции цены относительно:

• POC

• Value Area High (VAH)

• Value Area Low (VAL)

В качестве основы используется Python‑скрипт back.py, предназначенный для параметрического бэктеста стратегии.

Все скрипты из статьи я выложил на github для вашего удобства.

Архитектура backtest‑скрипта

( Читать дальше )

Дорогие подписчики, делюсь результатами стратегии автоследования «Алгебра» по состоянию на 21 декабря 2025 г.

За период с 1 июля 2024 года стратегия показала совокупную доходность +36,06%. Для сравнения, Индекс Мосбиржи полной доходности за тот же период составил −1,87%. Стратегия сформировала положительную и устойчивую траекторию роста капитала в условиях, когда рынок в целом не обеспечил инвестору премию.

Риск-профиль выглядит следующим образом:

-годовая волатильность стратегии 16,33%, годовая волатильности индекса Мосбиржи 25.11%
-показатели эффективности стратегии Sharpe 1,34 / Sortino 2,08,
-Максимальная просадка стратегии за период составила -21%, что соответствует снижению индекса Мосбиржи.

Показатели указывает на более качественное соотношение доходности к риску относительно индекса.

Просадка в I квартале носила преимущественно макрофакторный характер и была обусловлена сочетанием двух драйверов: укреплением рубля и коррекцией NASDAQ порядка −20%.

Стратегия системно удерживает до 50% капитала в валютных фьючерсах и фьючерсах на NASDAQ, поэтому колебания портфеля закономерно отражают фактор укрепления рубля, и динамику американского технологического сектора.

( Читать дальше )

В этом видео разбираем индикатор Force Index от Александра Элдера. Поговорим о том, для чего он нужен, как рассчитывается, какие торговые сигналы показывает и как их применять на практике. В конце покажем бесплатного торгового робота для OsEngine, который работает по Force Index.

VK Видео:

RuTube:


( Читать дальше )