=Питострой= Робот на канале линейной регрессии с фильтрацией по стадиям волатильности

Продолжаем Питонизацию торговли.
Тестируем стратегию на Канале линейной регрессии и фильтруем по стадиям волатильности.
=> github.com/Alex-Shur/RoboBuilding/tree/main/Stocks/R1_LinearRegression

Для реализации робота используем пакет backtrader-next и индикаторы на Numba .
Робот тестировался на следующих тикерах 30мин интервала, данные с 01.01.2015 по 24.12.2025

AFKS,  AFLT,  ALRS,  BSPB,  CHMF, 
FEES,  GAZP,  GMKN,  HYDR,  IRAO, 
LKOH,  MAGN,  MGNT,  MOEX,  MTLR, 
MTSS,  NLMK,  NVTK,  PHOR,  PIKK, 
PLZL,  ROSN,  RTKM,  RUAL,  SBERP,
SBER,  SIBN,  SNGSP, SNGS,  TATNP, 
TATN,  TRNFP, UPRO,  VTBR

Данные были скачаны с Мосбирже с помощью
MOEX-Downloader  => github.com/Alex-Shur/moex-downloader

Результаты стратегии alex-shur.github.io/RoboBuilding/R1_LinearRegression/output_stats.html

Strategy                  R1_LinearRegression
lr_period                                 180
lr_deviation                              2.5
sma_filter    <a name="cut"></a>                             True
sma_period                                286
volume_pct                                 10
max_positions                              10
volatility_cluster                          1
cluster_lookback                           30
trade_start_tm                       10:05:00
trade_end_tm                         18:00:00
trade_weekdays                [0, 1, 2, 3, 4]
iceberg_count                               1
printlog                                False
Start                     2015-01-05 10:00:00
End                       2025-12-24 11:00:00
Duration                   4006 days 01:00:00
Equity Start [$]                    1000000.0
Equity Final [$]                 3378006.1094
Equity Peak [$]                  3434003.6385
Commissions [$]                    215502.029
Cum Return [%]                       237.8006
Return (Ann.) [%]                     11.4916
Volatility (Ann.) [%]                  6.8113
CAGR [%]                                 7.96
Sharpe Ratio                           1.6312
Skew                                    1.999
Kurtosis                              20.5899
Smart Sharpe Ratio                    -1.2059
Sortino Ratio                          2.9402
VWR Ratio                               4.233
Calmar Ratio                           1.1642
Recovery factor [%]                   12.5963
Max. Drawdown [%]                     -9.8707
Avg. Drawdown [%]                     -0.4435
Max. Drawdown Duration      329 days 00:30:00
Avg. Drawdown Duration        6 days 16:38:00
Drawdown Peak             2022-05-26 15:00:00
# Trades                                 1335
Win Rate [%]                          49.2884
Best Trade [%]                        57.9426
Worst Trade [%]                       -18.041
Avg. Trade [%]                         0.9141
Max. Trade Duration          60 days 20:00:00
Avg. Trade Duration           7 days 21:15:00
Profit Factor                           1.444
Expectancy [%]                         0.0441
SQN                                    6.8005
Kelly Criterion [%]                   23.9275

Стратегия основана на идее из OS Engine  AlgoStart1LinearRegression и получена в результате изучения ее работы

Такие же результаты как в OS Engine получить не удалось в связи в некоторыми странностями в работе этой программы,
но были подобраны новые оптимальные параметры дающие неплохие результаты.

На github есть код для тестирования, запуска в реальную торговлю с использованием коннектора bn_quik,
а также пример запуска стандартного оптимизатора.

Больше инфы про все посты => smart-lab.ru/my/AlexShurenberg/tree/