Расширение слоя тестирование коннекторов. Сегодня закрываем мою личную боль, как глав-тестера. Боль, связанную с отсутствием данных при большой нагрузке на боевой коннект. Сейчас это приходится делать, подключая реальные скринеры-роботы. Исправляем.
Суть теста заключается в том, что мы берём какой-то класс бумаг и подписываемся через скринер на N штук разом. Минимум 15, но я буду тестировать на приёмке в районе 100 и вплоть до полной подписки на весь класс бумаг.
Третья статья про то, как готовить наборы данных для тестов. В первой поговорили про пропуски свечек в данных. Во второй о времени начала и конца набора. Сейчас поговорим о том, как делать наборы данных с разных бирж в одном.
В любых вариациях межбиржевых арбитражей.
Сеты могут качать данные только с одной биржи. Однако тестировать межбиржевой арбитраж нужно одновременно на нескольких площадках. Да и в парном арбитраже это может пригодиться, включая таковые на индексе:
Мы уже говорили про пропуски данных на малоликвидных инструментах. Теперь надо обратить внимание на листинг и делистинг бумаг с площадки. Если не уделить данному вопросу внимание, это поставит под вопрос возможность тестирования стратегий, ориентированных на индекс.
Скачивая большие пакеты данных и выбирая бумаги по принципу «качаем все», вы неизбежно натолкнётесь на ситуацию, когда тикер был только что введён на биржу или уже снят с торгов.
Это видно в OsData в колонках «Start» / «End» / «Load %»:
Сегодня будем учиться собирать индекс в OsEngine по автоформуле. Посмотрим на интерфейсы и поговорим про общую концепцию.
Собирать будем его в тестере. При этом помните, в реале всё плюс минус то же самое.
В прошлой статье на тему мы скачали с Вами два сета данных. Сегодня нам понадобятся данные по Российскому рынку. А именно нефтянка. Будем строить секторальный индекс, взвешенный по объёму:
Напоминаю, нефтянку качали при помощи OsData с сервера MoexDataServer (IIS):
Сегодня будем учиться собирать индекс в OsEngine. Пока по своей формуле. Посмотрим на интерфейсы и поговорим про общую концепцию.
Собирать будем его в тестере. При этом помните, в реале всё почти то же самое.
Для начала нам понадобятся два сета данных — для крипты и секторальные данные по Российской нефтянке.
Нефтянку качаем с сервера MoexDataServer (IIS):
В основном данная статья относится к процедуре выбора бумаг для индекса. Ибо, обладая автособираемым индексом и вычитав в данной серии статей о том, как это весело, многие не будут разбираться с объёмами, входящими в него бумаг, включая в индекс всё подряд. А делать как не нужно не нужно, ведь делать нужно так, как нужно. А как нужно? Поговорим в этой статье.
У меня три новости в связи с этим:
Данный график предполагается закладывать в основу при поиске стационарности и коинтеграции между двумя ценовыми рядами. Мы же в торговле от индекса будем его использовать для определения точек ускорения расхождения между сериями данных для генерации точек входа и выхода.
В статьях про парный трейдинг мы рассматривали коинтеграцию и стационарность более подробно. Если интересно, можно приобщиться: (https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/943864.php)
Расчёт его такой:
И мы подбираем такой мультипликатор, чтобы стандартное отклонение было минимальным.
В интерфейсах для парного арбитража выглядит вот так:
Уже разговаривали про это в серии постов про парный арбитраж. И второй раз акцентируем на этом понятии внимание неспроста. Значение корреляции между бумагой и индексом способно отфильтровать бОльшую часть не нужных входов в позиции, снижающих прибыльность любой стратегии, ориентированной на торговлю с оглядкой на индекс.
Корреляция в трейдинге – числовая мера взаимосвязи между различными активами. Насколько два актива движутся синхронно или асинхронно.
Числовое значение корреляции бывает от + 1 до – 1. Что очень удобно для расчётов и использования данного показателя во время торговли.
С 18 по 23 марта буду читать курс лекций по алготорговле. Ничего суперсложного. Ведь машинное обучение и WF с CT для меня просто, а значит Это для начинающих. Моя задача сделать так, чтобы при первых шагах в алго слилось как можно меньше людей. По крайней мере я это так вижу.
Поговорим ниже о том, что там внутри будет.
Регистрация здесь: https://bit.ly/3TBMV1O
Всего лекций будет пять. Минут 30 – 40 на раскрытие темы + 10 – 20 минут ответы на вопросы. Сильно затягивать не будем. Один день – одна лекция, чтобы никого не утомлять.
Смотреть будем всё на практике, прям на софт, а не на картинки (но не всё. Теория тоже будет).
Немногие знают, но я начинал свой путь в трейдинг с Машинного обучения.
Шёл 2012 год… Трава была зеленее, я был молод и работал на заводе. А по ночам создавал программу, которая автоматически находит десятки и сотни прибыльных формаций за несколько минут. Вот она:
Сегодня поговорим про волатильность.
В последних версиях наших личных арбитражных роботов (от 9го поколения и выше) без волатильности не происходит ни одного важного действия. Правильный путь торговли сотен инструментов одновременно – через индикаторы, описанные ниже.
Без понимания того, что такое Волатильность и как её применять в торговле от индекса, в вопрос погружаться не стоит.
Вводных у нас будет 4, однако данная вынесена на первое место не случайно.
Волатильность — это изменчивость. В контексте финансового рынка данный показатель показывает изменчивость цены на какие-либо активы.
В прикладном смысле:
Волатильность – изменение от лоя до хая свечи в %. Можно её рассчитывать и в абсолютных значениях и даже вообще по-другому, однако, мы будем рассматривать именно такой способ. Данный показатель должен являться базой для кое-каких расчётов, которые повышают прибыльность алгоритмов в торговле от индекса.
Нас будет интересовать такой субпродукт от волатильности как: