торговые роботы

Продолжаем разбираться с тем, как создавать источники для роботов OsEngine. В этом посте обсуждаем интерфейс (класс родитель) для всех источников в проекте.

1. Расположение в проекте.

В обозревателе решения OsEngine это здесь:

( Читать дальше )

Добрый день!

Ищу решение для автоматизированного получения исторических фундаментальных данных по российским компаниям. Нужна история изменения P/E, P/S, ROE, EPS, выручки и других показателей за несколько лет для построения скринера и проведения фундаментального анализа.

Проанализировал два доступных API, но везде есть ограничения:

T-Invest API

• Плюсы: Хороший набор текущих фундаментальных показателей
• Минусы: Отсутствует история фундаментальных данных, выдаёт только актуальные показатели
• Запрос: https://github.com/RussianInvestments/invest-python/blob/main/examples/get_asset_fundamentals.py
• Ответ:

GetAssetFundamentalsResponse(fundamentals=[
StatisticResponse(asset_uid='40d89385-a03a-4659-bf4e-d3ecba011782',
currency='RUB',
market_capitalization=6878249241240.0,
high_price_last_52_weeks=330.45,
low_price_last_52_weeks=219.2,
average_daily_volume_last_10_days=65639361.43,
average_daily_volume_last_4_weeks=60348494.76,
beta=0.8,
free_float=0.48,
forward_annual_dividend_yield=0.0,
shares_outstanding=21586948000.0,

( Читать дальше )

Как оценить доходность стратегии и стабильность результатов? А если надо сравнить между собой две и более стратегии? Сегодня мы рассмотрим коэффициент Шарпа, который определяет соотношение доходности к риску, а также исправим его расчет в OsEngine.

VK Видео:


RuTube:


( Читать дальше )

     Рубрика «вопрос-ответ».

 

     «Александр, а при тестировании стратегий на какие данные опираетесь:

      — только теханализ

      — теханализ + фундаментальный

      — теханализ + макроанализ

     и так далее?»

 

    При тестировании чисто технически очень сложно, почти невозможно опираться на фундаментальный анализ. Где бы будете брать мультипликаторы 2015 года, а тем более «макроанализ»? Хотя при сильном желании можно и мультипликаторы брать, я знаю случаи, когда брали… И даже имели какие-то валидные результаты. Но по мне — та овчинка не стоит выделки. Голая цена вполне дает пищу для построения систем. Если добавлять к ней то, что вы перечислили, это будет 90% всех усилий ради 10% дополнительного результата. И то не факт, что он будет.

     «1. Как по вашему долго еще можно эксплуатировать неэффективность на нашем рынке в паре юань рубль, что в вашей стратегии автоследования?

( Читать дальше )

Наконец допилил модель автоматической торговой системы (ТС) на Python, все вполне устраивает. Реализация, естественно, планируется тоже на Python. Вопрос стал только за выбором коннектора к бирже — дальше не вопрос. Тут мы и приехали.
Пару лет назад пробовал Python коннектор от Unicorn — открытый код и все такое. Очень, уж, подробно не рассматривал, все что нужно есть, неплохо работает, понравился. Естественно, и сейчас этот коннектор скачал, попытался приконнектиться к бирже: и так его, и этак — не работает. Оказалось, теперь он платный, лицензия — 10$/месяц или 100$/год. Вроде, код открытый — смотри, пробуй — не, лицензия так вшита, что, по крайней мере, быстро не выковыришь.
Не беда, на GitHub несколько бесплатных есть. Скачиваю — смотрю код — там, то DLL непонятного назначения, то сделано криво. Попался один бесплатный, вроде, даже ничего, от известного разработчика (чтобы не рекламировать, называть не буду). Поставил на комп, попробовал, вроде коннектится, все что нужно делает, сделан на основе известных библиотек — вроде никаких подводных камней.

( Читать дальше )

MA Color — это модифицированная скользящая средняя, которая меняет цвет в зависимости от направления тренда.

• Зелёный цвет: восходящий тренд.
• Красный цвет: нисходящий тренд.

Индикатор помогает визуально определять направление тренда, особенно на мелких таймфреймах.

Settings = {
    Name = "MA Color",
    MAPeriod = 29, -- Период MA
    MAType = 0, -- Тип усреднения (0 = SMA, 1 = EMA, 2 = SMMA, 3 = LWMA)
    line = {
        {
            Name = "MA Up", -- Линия роста MA
            Color = RGB(0, 255, 0), -- Зелёный (рост)
            Type = TYPE_POINT,
            Width = 2
        },
        {
            Name = "MA Down", -- Линия падения MA
            Color = RGB(255, 0, 0), -- Красный (падение)
            Type = TYPE_POINT,
            Width = 2
        }
    }
}

-- Функция расчёта скользящей средней (без рекурсии)
function MovingAverage(index, period, matype)
    if index < period then return nil end  -- Проверяем, есть ли достаточно дан

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Торговля роботами по одному счету. Имеет ли смысл разделять роботов по разным счетам при торговли по одному инструменту?

Основная причина трейдеров почему они так хотят сделать из-за разнонаправленных позиций по роботам, когда один стоит в шорт, а другой в лонг и позиция в терминале нулевая. Если посчитать, то финансовый результат по операциям не изменится, будут роботы на одном счете или на разных.





Пример один робот на разных счетах:

Робот №1:

1. Открытие позиции лонг 10:15, по цене 100, позиция в терминале +1;
2. Закрытие позиции лонг в 11:40, по цене 130, позиция в терминале 0;
3. Финансовый результат 130-100=+30 пунктов;

Робот №2:

1. Открытие позиции шорт 10:50, по цене 120, позиция в терминале -1;
2. Закрытие позиции шорт в 12:10, по цене 140, позиция в терминале 0;
3. Финансовый результат 120-140=-20 пунктов;

Итоговый результат по двум операциям: 30-20=10 пунктов



Пример один робот на одном счете:

Робот 1. открытие позиции лонг 10:15, по цене 100, позиция в терминале +1;
Робот 2. открытие позиции шорт 10:50, по цене 120, позиция в терминале 0;

( Читать дальше )

GitHub продолжает захватывать мир разработки: в 2024 году на платформе уже более 518 миллионов проектов, а вкладов в открытые и публичные репозитории почти 1 миллиард. Но какой язык сейчас правит балом? Спойлер: JavaScript больше не на первом месте.

🐍 Python впервые обошел JavaScript

Да-да, в 2024 году Python стал самым популярным языком на GitHub. Но почему?

👉 Простота и универсальность. Python легко читается, быстро осваивается и используется в машинном обучении, анализе данных, научных вычислениях и даже в веб-разработке. Его любят и новички, и опытные специалисты.

👉 Бум STEM-специалистов. Программисты из сфер Science, Technology, Engineering, Mathematics (наука, технологии, инженерия, математика) активно осваивают Python, увеличивая его долю среди разработчиков.

👉 Взрывной рост AI-проектов. Количество вкладов в проекты по генеративному ИИ увеличилось на 59%, а число таких репозиториев – на 98%! Искусственный интеллект уже не просто тренд – это будущее, которое пишется прямо сейчас.

( Читать дальше )

Продолжаем учиться делать «Источники» для OsEngine. Источники – классы, дающие уникальную функциональность для торговых роботов.

Сегодня поговорим про общую логику работы источников в терминале.

 

1. Источники как доступ к группированным данным.

Если смотреть на данные доступные с биржи совсем сверху, то источники являются классами «преобразования» чистых рыночных данных. Источники дают расширенный функционал к тому, что уже есть на рынке, или преобразуют эти данные в совершенно новые формы:

( Читать дальше )