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 )

В общем решил попробовать стратегии OS_Engine_team из рекламируемого АлгоСтарта !
Все скачал запустил, показывает неплохую растущую эквити вроде все круто.
НО решил все перепроверить в используя модный Vibe Coding и другую систему создания стратегий.
И тут начались проблемы с воспроизведением результатов которые давала OSEngine:
— доходность упала в два раза
— Sharpe уменьшился в два раза
— Max DrawDown вырос до 50%
И пришлось все ДЕТАЛЬНО анализировать с помощью дебаггера и создания логов.
В результате нашел что скринер по волатильности у меня считался немного по другому, поменял расчет, 
после этого MAX DrawDown уменьшился до -15%, что уже неплохо и почти как в оригинале, НО доходность НЕ выросла,
и первые 5 лет с 2015 по 2020 год эквити почти топчется на месте, у в оригинале эквити всегда растет.
Пришлось вернуться назад и заново все детально проверять.
И вот какую ошибку я нашел в результате проверок:
(это мое предположение почему есть проблема)
---------------------------------------------------------------------------------

( 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 )

Вступление: идея, цель, гипотеза

Финансовые рынки редко движутся изолированно. Криптовалюты реагируют на фондовые индексы, золото реагирует на макроэкономику, а внутри крипторынка движение биткоина задаёт направление для альткоинов.

Гипотеза проекта:

Если агрегировать данные по разным классам активов (крипто, акции, золото), измерить их волатильность, тренд и взаимную корреляцию, можно получить осмысленную вероятностную оценку того, каким будет рынок в ближайшие 24 часа: рост, падение или консолидация.

Цель скрипта — не предсказать точную цену, а оценить состояние рынка в целом, получить вероятностный прогноз и использовать его как основу для торговых стратегий и автоматизированной торговли.

Общая архитектура проекта

На логическом уровне скрипт состоит из пяти ключевых блоков:

Данные → Индикаторы → Агрегация → Корреляции → Вероятностный прогноз

Код выложен на github.

Источники данных

Используются разные рынки:

• криптовалюты (Binance, через ccxt),

( Читать дальше )

 Приложение =>  https://alex-shur.github.io/MOEX-Simulator/

Введение

Привет, трейдеры!

Представляю вам MOEX-imulator — веб-приложение для симуляции торговли на бирже, которое позволит вам отрабатывать и тестировать торговые стратегии без риска потери реальных денег.

Программа создана для того, чтобы помочь начинающим и опытным трейдерам:

• Отработать навыки работы с ордерами
• Протестировать торговые стратегии на исторических данных
• Понять психологию торговли в режиме реального времени
• Анализировать результаты торговли

---

Ключевые особенности

📊 Работа с историческими данными

Программа поддерживает загрузку исторических данных OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) по любым тикерам:

• Акции (GAZP, SBER, YANDEX и т.д.)
• Валютные пары (Si, EURUSD, GLDRUB и т.д.)
• Криптовалюты (BTC, ETH и т.д.)
• Любые другие финансовые инструменты

Данные загружаются из CSV файлов, что позволяет использовать данные из любых источников.

( 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 )

Продолжаем цикл постов о прибыльных стратегиях на фондовых и криптовалютных биржах мира.

В прошлый раз мы рассказали о достаточно простой, но в то же время эффективной торгово-инвестиционной стратегии по сбору фандинга на криптовалютных биржах, которая позволяет с легкостью и практически с отсутствующими рисками, на полном пассиве зарабатывать 15-20% годовых в долларах США. Читать тут.

После чего, нам написало несколько человек с вопросами — можно ли что-то похожее делать на Московской бирже.

Да, это возможно! Правда не так эффективно и стабильно как на криптовалюте, тем не менее подобного рода торговые ситуации действительно возникают и ими можно пользоваться, в случае если планируемая доходность, которую можно также предварительно рассчитать, вас устроит.

Кроме того, в связи с тем, что Московская биржа начала экспериментировать с вводом вечных фьючерсов на индексы, товары, валюты и акции, возможно, что в будущем таких торговых возможностей будет формироваться значительно больше, а вы уважаемые читатели данного поста, уже будет во все оружия.

( Читать дальше )