Я уже писал, что у меня сделана C++ DLL, которая получает данные из Lua и пишет их в БД SQLite. Уже писал также, что DLL под Lua делается на раз, и даже приводил коды и шаблон проекта простенькой C++ DLL. Посмотрело несколько тысяч, скачало, аж 12 человек, применят от силы двое. КПД постов, прямо скажем, оч низкий.)

В DLL реализована как связь с Lua, и будет реализована сама стратегия, вот только не решил какая из них. Повторять старые стратегии на новой для меня платформе Quik уже неинтересно, а новых моделей АТС отработано уже несколько. Все моделируется в Python. Часть стратегий не требует сложной математики, и могут быть легко перенесены непосредственно на С++. Другие непосредственно в DLL перенесены быть не могут, т.к. используют пакеты Python — всяческие регрессии и машинное обучение.
В общем, получилось, что DLL является шаблоном для любой стратегии. Все необходимые для АТС данные доступны АТС — реал-тайм данные поступают в DLL непосредственно из терминала, а необходимая история пишется DLL в БД SQLite и читается АТС из базы данных.

В этой статье мы продолжаем обсуждение ключевых показателей эффективности торговли, которые способствуют всесторонней оценке вашей торговой системы, то есть приводят к увеличению прибыльности при правильном их применении, естественно.

Из предыдущей статьи напомним о двух ключевых составляющих эффективной оценки торговли:

1) Точная и постоянная запись торговой статистики (вручную и / или при помощи софта),
2) Расчет дополнительных показателей эффективности торговли.

Выполнив эти действия, вы получите представление о своей торговой эффективности с помощью ключевых торговых показателей, которые дают вам ценную информацию о ваших сильных и слабых сторонах. Среди этих показателей можно выделить коэффициент прибыли (обсуждаемый в предыдущей статье), максимальную просадку, общую и среднюю чистую прибыль и т. д. В этой статье мы рассмотрим максимальную просадку — один из наиболее важных показателей оценки риска. Показатель простой, однако часто у трейдеров возникает непонимание относительно его расчета или применения

При полном разборе НОВАТЭКа, интересная свобная таблица мультипликаторов получилась. В ней представлены акции компаний нефтегазового сектора. Теперь еще несколько компаний разобрать захотелось 🤔 Сургутнефтегаз — топ. А все подробные выводы уже в полном разборе НОВАТЭКа на следующей неделе.



Оперативно, в моем Telegram

Рассказываю о полезных инструментах, которые используют долгосрочные инвесторы. Эти инструменты дают дополнительную информацию и помогают прогнозировать рынок.

Purchasing Managers' Index (PMI)

PMI — это индекс деловой активности, который рассчитывается на основе опроса менеджеров по закупкам из различных компаний. Ежемесячно сотрудников снабжения спрашивают про экономическую ситуацию в стране, а ответы обрабатывают специальным алгоритмом.

Затем формируется «индекс оптимизма». Если большинство менеджеров считают, что все хорошо, и экономика улучшается, то индекс растет. Если они говорят, что все плохо, то индекс падает. При этом обычно формируются два индекса — один для сферы промышленности (основной), а другой — для сферы услуг (дополнительный).

Нейтральное значение индекса составляет 50 пунктов. Значения выше говорят о росте деловой активности. Значения ниже предупреждают о падении. Если индекс опускается ниже 40 пунктов, то наступает рецессия.



PMI опережает максимумы и минимумы деловой активности на 2-6 месяцев. Рыночные экстремумы он опережает не всегда, но тоже часто. В целом, PMI хорошо подходит, чтобы прогнозировать окончания крупных кризисов и рецессий.

Индикатор удобно смотреть на площадке TradingView. Для этого нужно:

# Выделяю скорректированную цену закрытия 
adj_close_px = sber['Adj Close']

# Вычисляю скользящую среднию
moving_avg = adj_close_px.rolling(window=40).mean()

# Вывожу результат
print(moving_avg[-10:])

# Вычисление короткой скользящей средней
sber['40'] = adj_close_px.rolling(window=40).mean()

# Вычисление длинной скользящей средней
sber['252'] = adj_close_px.rolling(window=252).mean()

# Построение полученных значений
sber[['Adj Close', '40', '252']].plot(figsize=(20,20))

plt.show()

Для любого успешного трейдера характерно оценивать окончательные результаты торговли за определенные периоды времени. Данный процесс предоставляет трейдерам множество возможностей для получения большей прибыли, раскрывая сильные стороны торговой системы, а также возможности для её улучшения. Поэтому этап оценки считается одной из наиболее важных частей торговой системы, которая вносит значительный вклад в прибыльность. Тогда возникает вопрос: как адекватно оценить свои результаты?

Во-первых, очевидно, вам нужно иметь данные для оценки. Это означает, что ваши торговые результаты должны постоянно отслеживаться и записываться (будь то запись вручную или при помощи ПО). Таким образом, первым пунктом является сбор торговой статистики. Кстати, в хедж-фондах, которые стабильно зарабатывают огромные суммы денег, статистика является одним из самых мощных инструментов, который всегда контролируется аудиторами.