«Финам» запускает платформу ZipLime, которая делает алгоритмическую торговлю доступной для всех. Теперь любой инвестор, даже без навыков программирования, может создавать собственных торговых роботов, просто описывая свои идеи обычными словами.

ZipLime — это первая в России платформа, где искусственный интеллект превращает текстовое описание стратегии в готовый торговый алгоритм. Пользователь формулирует свою идею, например: «Покупать акции, когда цена пересекает скользящую среднюю снизу вверх, и продавать при обратном пересечении». ИИ-агенты платформы самостоятельно пишут код, проверяют стратегию на исторических данных и помогают запустить её на реальном счёте.

Такие дела. Технологии современные. Заживём!

Ваше мнение в комментариях:

 

Есть на гитхабе открытая библиотека StockSharp/AlgoTrading — 3811 готовых торговых стратегий. Скользящие, пробои, осцилляторы, Вайкофф, каналы, «машинное обучение». Всё бесплатно, бери и торгуй.

Мне стало интересно, что из этого выживает на нашем рынке с реальными издержками. И вообще я хотел сделать портфель стратегий, но нужно протестировать все, чтобы понимать. Запустить стратегии как есть нельзя — все файлы обёртки над .NET-движком StockSharp, доступа к моим данным у них нет. Поэтому 53 стратегии я портировал на Python вручную, логика входа-выхода один в один, и прогнал по 28 инструментам Мосбиржи.

Условия

Параметр	Значение
Период	01.01.2024 — 25.06.2026 (2.5 года)
Инструменты	28: 8 акций, 8 фьючерсов на них, 6 товарных, 2 валютных, 4 индексных
Данные	5-минутные бары, ресемпл в 1h/4h
Прогонов	1592 связки «стратегия × инструмент»
Издержки, акции	0.05% на ногу
Издержки, фьючерсы	биржевой сбор по группе контракта + 0.45 ₽ за контракт на ногу
Проскальзывание	0

( Читать дальше )

Cлeдoм зa мoнитopoм cтaкaнa, выклaдывaю LUA-cкpипт, eжeceкyнднo coxpaняющий cтaкaн в фaйл в фopмaтe:

Bpeмя (ЧЧ:MM:CC)
Лyчший бид (в дeньгax)
Лyчший oффep (в дeньгax)
Oбъeм бидoв (в штyкax)
Oбъeм oффepoв (в штyкax)
Дoля бидoв в oбщeм oбъeмe (в пpoцeнтax)
Дoля oффepoв в oбщeм oбъeмe (в пpoцeнтax)

Bo вpeмя paбoты, cкpипт нaкaпливaeт дaнныe в пaмяти и в кoнцe тopгoвoгo дня (в 23:50:00) или пpи ocтaнoвкe (кнoпкoй [Ocтaнoвить]) cбpacывaeт иx в фaйл CODE-YYYY-MM-DD.csv

Зaчeм этo нyжнo?

Пoлyчeнный CSV-фaйл мoжнo oткpыть в Excel и пocтpoить интepecныe гpaфики, нa ocнoвe кoтopыx мoжнo coздaть coбcтвeннyю тopгoвyю cиcтeмy и зapaбaтывaть миллиoны, нe xoдя нa paбoтy.

Haпpимep, мoжнo пocтpoить гpaфик MA(100) пo paзницe oбъeмa бидoв и oффepoв и coпocтaвить eгo c гpaфикoм цeны инcтpyмeнтa (пo лyчшeмy бидy). Peзyльтaт пo Cбepy зa 6 чacoв выглядит тaк:



Cлeдyeт oтмeтить, чтo пoлeзнocть тaкиx гpaфикoв цeликoм зaвиcит oт cлoжнocти мoзгa нaблюдaтeля. Чeм oн пpoщe, тeм нижe вepoятнocть oбнapyжeния пpибыльныx зaкoнoмepнocтeй. И нaoбopoт. Haдeюcь, вы чтo-нибyдь yвидитe и cмoжeтe на этом разбогатеть.

( Читать дальше )

В прошлый раз я рассказывал, как моя платформа забраковала все 231 стратегии, которые я в неё загнал. Там был абзац про данные, который я сам назвал самой скучной частью проекта и проскочил в пять строк.

Соврал. Это не скучная часть. Это и есть проект.

Скачать тридцать лет дневных котировок по американским акциям — вопрос одного вечера и трёх строк на Python. Бесплатно, без регистрации. Дальше начинается интересное: эти данные врут, и врут они ровно в ту сторону, в которую вам приятно.

Расскажу, где именно, — по всем ловушкам, в которые я успел свалиться.

Ловушка первая: цены, которых никогда не было

Вы качаете Adj Close и радуетесь: цены уже скорректированы на сплиты и дивиденды, считать доходность удобно. Проблема в том, что скорректированная история переписывается задним числом. Прошла выплата дивиденда — и все цены до неё сдвинулись. Был сплит — сдвинулись ещё раз.

Практический смысл: цена, которую вы видите в исторической строке за 2003 год, никогда не появлялась ни на одном экране. По ней нельзя проверить, сработал бы стоп. Нельзя понять, пробила ли бумага круглый уровень. Нельзя посчитать проскальзывание — вы считаете его от числа, которого не существовало.

( Читать дальше )

«Алготрейдинг. База» — вводные лекции о том, что такое алгоритмическая торговля и как подойти к этому процессу.

В конце этого курса:

1) Вы будете знать место алготрейдеров в рыночной экосистеме.
2) Вы будете понимать, какие классы алгоритмов существуют и на какие следует обратить внимание.
3) Вы будете знать, что такое оптимизация и тестирование торгового алгоритма.
4) Вы будете знать, как проводятся Walk-Forwards тесты и Cross-Tests.
5) Вы будете знать, как делать портфельное тестирование роботов с учётом налогов и маржинальных платежей брокеру.

 

Технические ограничения

Данный курс выстроен на базе определённых технологий, поэтому ваше оборудование должно соответствовать его требованиям.

Вам понадобится:

1) ПК среднего уровня: процессор Intel Core i3 или выше и минимум 3 ГБ оперативной памяти.
2) Монитор от 15 дюймов.
3) На ПК должна быть установлена Windows 10 или 11 в качестве основной операционной системы с правами администратора
4) Подключение к сети Интернет.
5) Уверенные навыки работы с ПК.

( Читать дальше )

Сначала подведем итоги прошедшего квартала – 2 квартала 2026 г. и LTM. Про историю Индекса Магов – смотрите старые посты. О выборе Магов в апреле 2026 г. в прошлом посте

Индекс Магов. Апрель 2026. Запись 11. Сбербанк! — Teletype

Это был ужасный квартала для рынка. Индекс Магов за квартал дал результат -10% (Индекс Магов ТОП -8,8%) против индекса Мосбиржи полной доходности -14%.

( Читать дальше )

Серия «Кладбище стратегий MOEX», пост #4 из 9.

«Покупай в конце месяца, продавай в начале» — один из самых зацитированных советов в русскоязычном инвест-комьюнити. У него есть академическое название — Turn-of-Month Effect — и стопка американских исследований за спиной. «Продавай в мае и уходи» туда же: звучит как мудрость, передаётся из поста в пост. Мы проверили, работает ли это на Мосбирже. Спойлер: нет.

Как тестировали

Правила Turn-of-Month простые: покупка на торговой сессии с 27-го числа, продажа на 3–5-й торговый день следующего месяца. Никакой фильтрации по тренду, никаких стопов — чистая ставка на аномалию. Тестировали на 10 ликвидных тикерах MOEX, пятилетняя история дневных данных. Период делили по стандартной схеме: 70% In-Sample, 30% Out-of-Sample. Комиссия round-trip ~0,10% (тариф «Трейдер» Тинькофф).

Отдельно — ещё четыре паттерна из разряда «все знают»: последние 5 дней месяца, «мартовский эффект», эффект четверга (якобы худший день), общая структура дня недели.

( Читать дальше )

В прошлую субботу был на конференции «Портфельные инвестиции» от НАСФП. Делюсь с вами самым полезным, что я оттуда унёс — библиотекой Okama для Python:

github.com/mbk-dev/okama

Если кратко, то это бесплатный API для получения исторических данных по ценным бумагам и индексам. Главное достоинство — основную рутину типа сплитов и дивидендов здесь уже проделали и завернули в единую библиотеку, так что получить индекс полной доходности стало проще. А ещё она ставится, как MCP, так что ИИ с ней работать умеет из коробки, и предоставляет различный ванильный инструментарий типа расчёта эффективной границы или коэффициента Шарпа. 



( Читать дальше )

Приветствую!

В этой статье расскажу о торговой стратегии, которая, на данный момент, обгоняет по доходности бенчмарк (индекс полной доходности).

На момент написания этой статьи, 4 мая 2026 года, спустя 210 дней тестирования, стратегия обыгрывает полный индекс доходности в 3.18 раза, 21.16 % и 6.64 % годовых, соответственно.

Стратегия имеет большую ёмкость. Т.е. её можно дублировать достаточно много с настройками, которые использовались в моём примере. Это важный факт. Согласно моему 20-летнему опыту, торговля на финансовых рынках – это максимально конкурентный бизнес. Большинство моих прибыльных стратегий не публичны ввиду малой ёмкости. Просто, если я опубликую стратегию с малой ёмкостью – она перестанет работать у всех. Здесь такого ограничения нет.

Почему «EQMX»?

«EQMX» — БПИФ «Индекс МосБиржи» управляющей компании «ВИМ Инвестиции» от ВТБ.
«EQMX» повторяет индекс полной доходности MCFTRR (включая дивиденды), уменьшая на комиссию 0.69% годовых, включённую в цену.

( Читать дальше )

Это моя вторая часть заметок с Perm Winter School '26, некоммерческой научно‑практической конференции.

В первой части я рассказал, что если просто взять котировки, скормить их нейросети попросив предсказать куда пойдёт рынок завтра, то скорее всего получится красивая иллюзия, которая может выглядеть убедительно, но в реальной жизни всё закончится убытками. Первая часть была довольно популярна и собрала 103 комментария, хотя многие написали что‑то вроде «Вы просто не ту модель пробовали», «Нужно больше данных», «Надо давать нейросети не график OHLCV, а что‑то другое».

И в целом я согласен с таким ходом рассуждений, потому что из конференции я вынес не то, что нельзя заработать на бирже, а то, что большинство частных трейдеров решают вообще не ту задачу.

Ошибка новичка: искать ответ на вопрос «куда пойдет рынок»

Когда мы смотрим на график конечно же сразу возникает вопрос — вверх или вниз? И вся индустрия трейдинга построена на этой бинарной ловушке — что на рынке всего две кнопки:

( Читать дальше )