Всем привет!
Открываем новый цикл статей — «Синтетические облигации в алго». Собираем из акций и фьючерсов почти безрисковую* доходность.
В этом цикле разберём три робота из OsEngine, которые торгуют арбитраж между акцией и фьючерсом на неё. Два торгуют автоматически, третий — монитор с сигналами для ручной работы....Читать далее

Лето подходит к концу и я хочу рассказать о своём увлечении последних месяцев — машинном обучении (Machine Learning) на данных Московской биржи. Эта тема уже давно не даёт мне покоя и в этот раз я решил подойти более основательно — активно использовал новейшие языковые модели, типа Claude Sonnet 5, Gemeni 3....Читать далее

Всех приветствую!
Четвёртая статья из цикла про ИИ. Пора, собственно, подключать ИИ агента к работе. И будет это Kimi k2.7. В конце статьи, если наш читатель сможет уделить этому несколько часов, у Вас будет установленный и оплаченный ИИ, и уже можно будет начинать делать роботов....Читать далее

Небольшая заметка — посмотрел интересное видео около ML о том как адаптировать торговые стратегии к изменениям рыночного режима (regime changes).
И здесь основная проблема в нестационарности финансовых временных рядов, где статистические свойства (среднее, дисперсия и др....Читать далее

Если вы не пользуетесь нейросетями, то скорее всего теряете десятки драгоценных часов на рутину, которую можно автоматизировать. Ниже полезные нейросети для инвестора с кейсами использования. Рекомендую попробовать каждую и выбрать, что лучше подходит именно вам....Читать далее

Недавно я пробовал машинное обучение на Московской бирже, пытаясь найти полезные признаки и при этом опираясь в поисках этих признаков на советы ИИ ассистентов, а поиск самого алгоритма переложил на ML.
Технически всё заработало, но уже после экспериментов я понял что есть один нюанс — все ИИ помощники энциклопедически умны и знают абсолютно все алгоритмы и подходы, но у них нет практического опыта и для них все стратегии «на одно лицо»....Читать далее

Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.
Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50....Читать далее

Обычный трейдер смотрит на свечной график, но свеча — это уже тень прошлого, постфактум. Между тем настоящая динамика рождается в глубине торгового стакана — Limit Order Book, где борьба заявок определяет будущий импульс.
Проблема в том, что историю стакана почти нигде не увидеть: розничные терминалы для частных клиентов дают лишь текущую таблицу DOM ( Depth of Market ) и это статичный срез без прошлого....Читать далее

Код Python позволяет получать исторические данные по облигациям: цены, объемы, НКД. Нужно только ввести тикер или ISIN, а также указать диапазон дат. Полученные данные сохраняются в файл формата .csv
# Получение данных о ценах облигаций import requests import csv from datetime import datetime import time def get_bond_data(bond_identifier, start_date, end_date): """Получение данных по облигации (ISIN, тикер или название)""" # Поиск облигации url = "https://iss....Читать далее

В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи?...Читать далее