Первая версия тестера-оптимизатора «Монте-Карло».
Классический поиск максимума.
За основу своего первого тестера-оптимизатора решил взять логику из статьи «Нелинейная стохастическая оптимизация методом Монте-Карло»  из сборника Санкт-Петербургского Государственного Университета. Кого интересует это направление, советую почитать их сборники. Много интересных разноплановых статей про оптимизацию в самых разных областях.

Так вот. Суть метода в том, что мы создаем многомерную матрицу, состоящую из разновидностей стратегий с разными параметрами. Выбираем из этой матрицы случайным образом стратегии, тестируем их и определяем самую прибыльную стратегию. За критерий прибыльности взял мат ожидание. А так можно комплексный параметр составить. Принимаем точку с этой стратегий в матрице за эпицентр и режем края матрицы максимально удаленные от эпицентра на заданную нами глубину. Тем самым уменьшаем область выборки и по-новому тестируем из полученной уменьшенной области случайные стратегии, повторяем итерацию. Так продолжаем до тех пор, пока не сойдемся к экстремуму.

( Читать дальше )

                                                      Введение.

                                   Методы оптимизации стратегий

     Как вы уже поняли из предыдущей статьи, оптимизация методом перебора не эффективна. Учитывая скорости тестирования, нецелесообразно перебирать все возможные параметры.
     Есть, конечно, уже готовые производительные оптимизаторы стратегий в других программных продуктах. Но как в них перевести свои стратегии? Все ли может этот тестировщик, что нам нужно? Будут ли тесты отражать реальность? Как правило, к ним нужны всякие коннекторы, конверторы и др. костыли, не относящиеся к нашим задачам.

( Читать дальше )

Это была самая первая рабочая системка, изобретенная в далеком сентябре 2010 года. Заставляет улыбаться сейчас, но тогда было круче=) Шли лихие годы торговли на форексе и мт4. Теперь, когда уже можно с полной уверенностью сказать, что она сдохла, я о ней и расскажу.
 
В те времена общественность была настроена достаточно радикально против использования индикаторов в торговле. Как, впрочем, и сейчас.
Я тоже никогда не был приверженцем, но за неимением никаких других идей… на безрыбье, как говорится.
 
Стратегия была найдена абсолютно случайно. К оптимизаторам тогда, как и сейчас, отношение было еще хуже, чем к индикаторам.
Гипнотизировал график, заметил нюансик на EURUSD, потестил. Наобум подставленные параметры давали хороший PF. Далее выяснилось, что стабильные параметры были почти что любые.
 
Для начала маленький экскурс в арифметику.


( Читать дальше )

В прошлой статье рассмотрели общую схему создания и проектирования системы для алгоритмической торговли на бирже. Рассмотрим более подробно работу каждого модуля.
 
Как получить исторические данные для работы мы уже знаем. Сейчас рассмотрим необходимый минимальный функционал для своего терминала визуализации.
 
Ниже буду приводить скриншоты моей последней версии «Анализатора», более раннюю версию можно скачать с серверов S#. Просто опишем, что из себя представляет система визуализации стратегий.


 
 
Задаем диапазон тестирования, таймфрейм и тестируемый инструмент. Как дополнительно, но не обязательно можно задать комиссию, начальный депозит и др. настраиваемые параметры.
 
Строим свечной график, также выводим индикаторы. Снизу строим график Эквити. В данном примере для оценки стратегии я использую свой расчет Профита. В стандартной версии графика PnL от S# используется немного другой вариант, более приспособленный для торговли в реальном времени с расчетом вариационной маржи.


( Читать дальше )

Как я стал алготрейдером

Год назад в Вконтаке я увидел скриншоты из Квика одного своего знакомого. На них была прибыль от сделки в 34 тысячи рублей. Потом он еще парочку выложил с прибылью в несколько десятков тысяч рублей. Парень учился на экономическом — гуманитарий, а я закончил технический факультет на инженера. И вот сидя на заводе с зарплатой в 25 тысяч рублей, я задумался… «А какого собственно хрена, я 6 лет учил сопромат, теормех, высшую математику? Когда обычный студент с эконома за пару минут заработал больше, чем я за месяц въе**** на заводе???» Эти мысли не давали мне покоя, и я решил разобраться с этой несправедливостью) Нет, я не пошел и не набил ему морду))) А полез в гугл читать, что такое акции и как торгуют на бирже!
После первых статей в интернете понял, что ничего сложно в этом нет. Ставишь Квик, регистрируешься у брокера и покупаешь и продаешь акции одним кликом мышки! Но тогда я еще не представлял на сколько глубока кроличья нора…


( Читать дальше )

На конференции вы сможете получить исчерпывающую информацию о разрабатываемых нами продуктах, их функциональных возможностях и преимуществах. Также вы сможете стать зрителями, демонстрации работы торговых роботов, написанных с использованием S#.

P.S. Только до окончания конференции, наша компания, дарит 20% скидку на обучение разработке торговых роботов.

Здравствуйте.

6 ноября состоялся бесплатный вебинар на тему «Торговые стратегии и командная работа с S#». Спасибо всем участникам вебинара, в том числе за интересные вопросы после сессии.

Мы рады сообщить, что для просмотра доступно видео вебинара.

Кроме того, вы можете загрузить проекты которые были рассмотрены на вебинаре.
Все подробности вы можете найти в статье Хранилище стратегий на нашем сайте.

В рамках вебинара были рассмотрены следующие основные темы:

• Хранилище стратегий.
• Работа с сервисом TFS.

Друзья, приглашаем вас на вебинар «Торговые стратегии и командная работа с S#». Вебинар будет проходить 6 ноября в 19:00.
Узнать подробности и зарегистрироваться в вебинаре вы можете здесь.

На данный момент у нас на сервере собралось достаточно много разработок, которыми мы бы хотели поделиться с коллегами. Плюс мы хотим показать, как можно работать с нашим сервером TFS.
А именно:

• Как подключаться к хранилищу роботов.
• Скачивать робота на свой компьютер.
• Изменять его и делиться с коллегами.
• Участвовать в обсуждения и искать единомышленников.

Анализируем стаканы из Plaza!
несложный проект по выводу стаканам на чарты S#

Наша команда открывает серию простых ботов/проектов (S#.Api). Простые и сложные версии будут лежать у нас на сервере по обучению. Как это было:



Однажды мы собрались в нашем чате и стали обсуждать какие темы «тяжело» проходят у стокшарповцев. В итоге был реализован такой простой проект:

1. Подгружает хранилище стаканов, закаченное из плазы, с помощью гидры
2. Выводит простые индикаторы с расчетом по стаканам на чарт
3. Можно поменять формулу и сделать свой аналайзер стакана.

Проект простенький, данные сразу лежат в готовом варианте:



Скачать исходники можно через наше хранилище на TFS (бесплатно), подключиться к публичному серверу! Скачать exe.

Как вы все наверное знаете Wealth-Lab это отличная штука для создания и тестирования торговых роботов. Он позволяет визуализировать, протестировать и оптимизировать вашу стратегию.

Но к сожалению, Wealth-Lab очень плохо дружит с российским рынком. Мы конечно же решили эту проблему нашим адаптером S#.Wealth-Lab но перед вами встаёт другая проблема, это то что для запуска адаптера необходимо лицензионная версия Wealth-Lab которая к слову сказать стоит 800$ плюс 150$ за продление лицензии на следующий год, а это порой непозволительная роскошь для российского человека.

Плюс при проторговке системы мы столкнёмся с тем что Wealth-Lab не позволяет запускать тиковые и секундные стратегии через свой Strategy Monitor, а также в велсе отсутствует стакан. По просьбе наших учеников мы решили все эти проблемы программой Wealth Script Executer.


 

( Читать дальше )