Продолжаем Питонизацию торговли.
Тестируем стратегию Три Солдата и фильтруем по стадиям волатильности.
=> github.com/Alex-Shur/RoboBuilding/tree/main/Stocks/R2_Soldiers

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/R2_Soldiers/output_stats.html

<code>Strategy                                R2_Soldiers
sma_filter                                     True
sma_period                                      150
volume_pct       

( Читать дальше )

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   

( Читать дальше )

Я завершил разработку коннектора bn_quik (репозиторий на GitHub) для интеграции с backtrader-next. Коннектор основан на моем модуле quik_python (репозиторий на GitHub). Теперь вы можете подключаться к Quik и осуществлять торговлю!

С чего начать?

1. Зарегистрируйте демо-аккаунт Quik на сайте ARQA.
2. Попробуйте свои силы на демо-версии.
3. Ознакомьтесь с примерами использования коннектора в репозитории.

Немного о backtrader-next

Backtrader-next — это обновленная версия оригинального backtrader. Хотя модуль не мой, я активно его использую и могу выделить следующие преимущества:

• Ускоренное тестирование: работает примерно в 4 раза быстрее, чем оригинальный backtrader.
• Новые индикаторы: добавлены индикаторы Джона Эллерса, реализованные с использованием Numba для высокой производительности.
• Улучшенная визуализация: графики, индикаторы, таблицы сделок и навигация по датам сделок реализованы на базе библиотеки TradingView.
• Расширенная статистика: доступна как в тестовом формате (аналогично backtesting.py), так и в HTML-формате (похожем на quantstats).

( Читать дальше )

Приложение  github.com/Alex-Shur/moex-downloader

Привет, трейдеры!

Представляю вам MOEX-Downloader — python приложение для скачивания свечных исторических данных с MOEX для дельнейшего использования с библиотеками типа pandas и тестирование стратегий на python.
Это готовое приложение с UIна PyQt6, позволяющее в пару кликов:
- выбрать тикеры (акции или фьючерсы),
- скачать historical candles (OHLCV),
- сохранить данные в CSV,
- обновить список инструментов,
- и не смотреть в консоль.

Установка и запуск — дело пары команд для тех, кто хоть чуть знаком с Python-средами
После запуска — выбираешь тикеры, таймфреймы, и получаешь CSV-таблицы OHLCV для своих стратегий.

Параметры дат
Start — начальная дата, с которой приложение будет скачивать свечные данные.
End — конечная дата. Если поле пустое, данные будут скачаны до последнего доступного момента.

Обновление данных при повторном запуске

Если вы повторно запускаете скачивание с теми же параметрами:

( Читать дальше )

Для алготрейдеров, работающаих с QUIK, связка «QUIK + Lua» всегда была одновременно и благословением, и проклятием. Мощно — но на малопопулярном в трейдинге языке.

Решения вроде QUIKSharp (.NET) стали шагом к более распространённым экосистемам, но что насчёт многомиллионного сообщества Python?

Новый проект QUIK-python портирует нативный QUIK Lua API прямо в Python — с сохранением всей гибкости оригинала и удобством современного async-кода.

Ключевые особенности и преимущества

-  Полностью асинхронный клиент — коллбеки данных из стаканов, сделок и свечей не блокируют основную логику.

-  Прямой доступ к API QUIK — вызывайте функции Lua напрямую из Python-кода.

-  Событийная модель — подписывайтесь на стаканы, свечи и сделки, получая события прямо в Python.

— 🐍 Нативный Python-код — всё, от коллбеков до торговой логики, пишется на чистом Python с доступом к его экосистеме (NumPy, Pandas, asyncio и др.).

( Читать дальше )

Попробуем сравнить Python и С# (берем OsEngine) в скорости тестирования стратегий
и смотрим что получится.



Для тестирования берем простую стратегию «Пересечение двух SMA», торгуем только лонг 1контракт, 
данные по акции Сбербанк 1мин  c 01.01.2024 по 10.10.2025 года все примерно 428000 свечек.

Сразу надо уточнить что с новой OsEngine на .NET 9 были проблемы, она напрочь отказывалась запускаться
на чистой машине с Windows10 и .NET 9.0
Вот с такой ошибкой при запуске


( Читать дальше )