кто выбирает другое, просьба в комментах уточнить систему

У коллег роботописателей существует необходимость постоянного контроля работы торговых роботов.

Существует огромное количество всевозможных вариантов:

— смс-уведомления из торгового терминала QUIK

— подключение к SMS-агрегатору для последующей отправки SMS-сообщений на собственный номер

— отправка e-mail сообщений

— особо изощренные программисты используют уведомления в календаре гугла, для бесплатной отправки сообщений о выставлении заявок роботом (экзотика, но как не упомянуть об этом)

Сколько копий было сломано, чтобы протестировать описанные выше способы.

Существует еще один очень интересный и простой в реализации инструмент – Телеграм со множеством полезных функций: telegram api и telegram bot api.

Bot api позволяет отправлять уведомления о состоянии робота, о сделках и множество другой торговой информации прямо в телеграм в чат с вашим ботом.

Скажу, что из всех предыдущих технологий, разобраться с работой bot api и получить рабочее решение оказалось проще всего. На запуск рабочего решения потребовалось 30 мин: с момента как впервые открыл api, зарегистрировал бота, и до внедрения отправки сообщений из бота в чат.

Прошла неделя с момента запуска приложения, которое отправляет google поисковые запросы и анализирует частотность получаемых ответов.

Первую неделю накапливались данные по количеству упоминаний голубых фишек за последние 24 часа.

Очевидных результатов данный подход не дал.

Зато просмотр ответов поисковика и опыт одного из коллег по цеху подтолкнул к идее контент-анализа.

Гипотеза очень простая: толпа ошибается.

Исходя из этого предположения с помощью поисковых запросов анализируется количество положительных и негативных ожиданий по акциям.

На примере акций Газпрома. результат первого дня оказался ожидаемым.

Количество ответов, удовлетворяющих положительным ожиданиям, на протяжении дня было меньше количества, негативных ожиданий (500 против 1200).

Т.е. в целом пользователи блогов, новостных лент и т.д. ожидали что акции газпрома будут падать, в то время как газпром вырос на +1,45% по итогам торговой сессии.

Данный результат нельзя назвать статистически значимым, но начало положено.

1)      Подключение к Google Search API

2)      Накопление статистически значимого количества результатов поисковых запросов

3)      Поиск взаимосвязи между результатами выдачи поисковой системы и котировками

В данной части решим первую задачу – подключение к Google Search API.

Получение ключа в developers.google.com

Выполняем вход.

После авторизации получаем доступ к списку продуктов, доступных разработчикам.

Подведу итоги участия в ЛЧИ за несколько последних лет.


 
Задачи занять первое место в ЛЧИ никогда не было. Для этого потребовалось бы принять высокие риски (пан или пропал).

Главная задача в трейдинге прежде всего добиться долгосрочных положительных результатов.

В компании БКС я отвечаю за отбор торговых стратегий и внешних управляющих.

Поэтому в ЛЧИ всегда использовал исключительно стратегии доступные нашим клиентам.

Единственным исключение был 14-й год, в том смысле, что по сигналам управляющего вместо фьючерсных позиций открывались позиции в опционах. Идея замены фьючерсов

каждый день вручную выгружать стоимость активов из квика в эксель.

В этом деле поможет Lua. Ниже качайте скрипт и копите историю по стоимости активов.

Скрипт ежедневно в 18:45 пишет оценку активов по всем счетам, которые доступны в квике в файл my.log .

В каждой строчке файла my.log содержится код фирмы, код клиента, вид лимита, активы на начало и активы на конец.

Когда накопите представительную историю, загружаете файл в эксель, фильтруете по счетам и строите equity вашего счета.

Основную работу за вас делает вот такой скрипт:

function main()

                myLogOpenAppend()   -- открывает лог

                path = getWorkingFolder()

                myLog(«WorkingFolder: »..path)

                local cur_time

                while not stopped do

                               cur_time = os.date('*t') –получает текущее время

Обращаться можно ко мне по почте: [email protected]

По телефону: +7 495 785 5336 доб. 7261

Можно откликнуться по ссылке: http://tyumen.hh.ru/vacancy/14456260

В субботу можно поговорить на конференции смартлаба.

В своей повседневной деятельности часто сталкиваюсь с тем, что как инвесторы, так и многие робото-писатели игнорируют любые системы управления капиталом. Беря на себя повышенные рыночные и системные риски. В то время, как самая простая система риск-менеджмента может существенно улучшить показатели торговой системы и сохранить капитал для дальнейшей работы на фондовом рынке.

В этой статье приведу пример исходного кода библиотеки для управления капиталом по максимально допустимому риску на позицию.

Практика и простой тест показывает, что надо управлять размером денежной позиции.

Про практику писать не буду, она у каждого своя, а вот сравнение пробойной торговой системы

Кривая капитала стратегии без управления капиталом.

Среднегодовая доходность: 53%

Максимальная просадка: 40%

Кривая капитала стратегии с управлением капиталом. Размер позиции рассчитывается из 1% риска на сделку.