Блог компании OsEngine | Алготрейдинг. База. Лекция 9. Портфельные тесты роботов

Приветствую, друзья!

После нахождения робастных параметров с помощью walk-forward или кросс-тестов вы выходите на финишную прямую перед вводом своих алгоритмов в реальные торги. Наступает время собрать всё воедино — в девятой лекции нашего цикла мы переходим к портфельному тестированию в OsEngine. Проводить изолированные проверки каждого робота по отдельности полезно, но только запуск всех алгоритмов одновременно в одном эмуляторе показывает реальную картину того, компенсируют ли они просадки друг друга и какую итоговую кривую доходности способны сгенерировать. Однако чтобы увидеть всю правду, необходимо учесть и суровые рыночные реалии, такие как налоги и брокерские комиссии за использование маржи, которые легко могут превратить прибыльную систему в убыточную.

Чтобы сделать симуляцию максимально жесткой и правдоподобной, мы добавим в наш портфель специальные сервисные алгоритмы. Я покажу, как подключить дополнительных ботов: налоговика, списывающего обязательные проценты в конце каждого года, и алгоритм учета маржи, который будет взимать плату за торговлю с плечом по тарифам брокера. Тем не менее будут и приятные дополнения — я также покажу, как загрузить исторические данные фондов денежного рынка и настроить робота-ребалансировщика для автоматической парковки свободного кэша в фонд ликвидности TMON. Вы наглядно увидите на десятилетней истории, какую долю прибыли съедают торговые издержки, и способен ли пассивный заработок на простаивающих деньгах восстановить доходность и сгладить общую просадку портфеля.

Лекция на канале «Т-Алго» — rutube.ru/video/41282d13e7cf4f72daeb2bc5b0b3c473/
Лекция на портале разработчиков — developer.tbank.ru/invest/intro/intro/integr_examples/ose/base_algo#алготрейдинг-база-лекция-9-портфельные-тесты-роботов

Удачных алгоритмов!

Комментарии открыты для друзей

https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1024149.php

OsEngine: https://github.com/AlexWan/OsEngine
Поддержка OsEngine: https://t.me/osengine_official_support

Канал Научный трейдинг (Bad Quant): https://t.me/bad_quant