В статье собрана коллекция торговых систем и индикаторов, опубликованных в журнале Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за период с 2001 по 2005 год. Это издание считается одним из наиболее авторитетных в мире в области технического анализа.

Материалы могут быть интересны трейдерам, разработчикам торговых стратегий, программистам и инвесторам, стремящимся расширить свои знания и набор инструментов. Все представленные идеи сопровождаются официальными ссылками на сайт журнала, что обеспечивает соблюдение авторских прав и делает подборку легальной и надежной.

О журнале Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES

Основанный в 1982 году, Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за более чем 40 лет стал ведущим мировым изданием в области технического анализа. Его создание — заслуга Джека Хатсона (Jack Hutson), инженера-электронщика, увлекшегося трейдингом в 1980-х. Столкнувшись с нехваткой практической и технически глубокой литературы, он решил создать журнал, который бы восполнил этот пробел. Так появилось издание, объединяющее трейдеров, аналитиков и исследователей рынка и по сей день.

( Читать дальше )

В трейдинге акцент часто смещён в сторону поиска идеальных входов, тогда как стратегии выхода остаются в тени. Между тем именно выходы определяют соотношение прибыли и убытков. Раздельное тестирование помогает изолировать входы и оценить, как разные методы управления позицией влияют на результат. В этой статье входы будут выполняться с 50% вероятностью — это устраняет фактор предсказуемости и позволяет объективно сравнивать эффективность различных стратегий выхода.

В статье тестирую две стратегии трейлинг-стопов для Московской биржи на фьючерсном контракте USD/RUB (Si) на часовом таймфрейме, используя язык Pine Script в TradingView.

 Под капотом Pine Script: как устроен и для чего используется язык TradingView

Цель исследования и описание общего подхода

Главный вопрос исследования — какой метод трейлинг-стопа показывает лучшие результаты при одинаковых входах: фиксированный процентный или адаптивный ATR? Простой трейлинг-стоп строго ограничивает риск, но полностью игнорирует рыночную волатильность. В отличие от него, ATR-трейлинг, основанный на значении среднего истинного диапазона, автоматически подстраивается под текущие колебания рынка и способен удерживать прибыль в затяжных трендах.

( Читать дальше )

В этой статье расскажу о том, как воспроизвел и протестировал торговую систему для фьючерсов Московской биржи, основанную на идеях Александра Резвякова. Недавно, просматривая раздел алготрейдинга на Смартлабе, я наткнулся на видео с его выступления на конференции 2024 года под названием "5-6 идей для построения прибыльной торговой системы на фьючерсах". Меня привлекла четкость и понятность предложенных им правил торговли.

Поскольку я активно занимаюсь автоматизацией процессов и стремлюсь глубже изучить возможности Python библиотеки backtesting.py, мне показалось это хорошей идеей для практического применения.

Хотя я лично не знаком с Александром, полагаю, что публичное представление идеи предполагает возможность её независимого анализа и тестирования сообществом трейдеров и программистов.

Обзор стратегии Александра Резвякова на фьючерсах

Основная идея — открывать сделки в строго определенное время и использовать структуру рынка последних дней для принятия решений.

Правила входа

( Читать дальше )

Торговля акциями требует гибкости, особенно когда речь идет о тестировании стратегий технического анализа на прошлых данных. Я выбрал Python и библиотеки backtesting.py и aiomoex, потому что они позволяют анализировать рынок без сложных платформ и ограничений. Python дает свободу автоматизации, backtesting.py обеспечивает удобный и быстрый механизм тестирования стратегий, а aiomoex позволяет скачивать данные напрямую с Московской биржи без привязки к брокеру.

Важно, что backtesting.py получил обновление после четырех лет без обновлений, что делает его актуальным инструментом. И в отличие от MetaTrader, StockSharp, TSLab и Quik, которые работают с Московской биржей, но требуют Windows, если брокер имеет API, то можно запускать скрипт на любом сервере, включая облачные решения и Raspberry Pi.

В этой статье я протестирую самую свежую стратегию теханализа Джона Ф. Элерса (John Ehlers), направленную на устранение запаздывания скользящей средней. Разберемся, как её адаптировать к акциям Московской биржи и протестировать с помощью Python.

( Читать дальше )

Всех приветствую! Традиционно подвожу итоги ушедшего года. Содержание:

1. Результаты 2024
2. Юань vs Доллар
3. Доработка стратегий под изменившийся рынок
4. Девальвация рубля
5. Опыт инвестиционного советника
6. Доверительное управление через автоследование comon.ru
7. Планы на 2025 год

Доходность в 2024 году составила +84,7% с просадкой в апреле 20%. Максимум года был достигнут в декабре + 96,3%.

Мониторинг счета с 2022 года
Мониторинг счета с 2021 года (архив)
Мониторинг счета с 2018-2023 личный кабинет (архив)

Торгую фьючерс на юань/рубль, до 2024 года торговал даллар/рубль. Риски в отчетном периоде были чуть снижены относительно прошлых лет. В среднем алгоритмы заходили 2/3 плечом, редко 5-ым.

Ниже общий график доходности за 7 лет 2018 – 2024 гг. Построен без реинвестирования, т.е. рассчитывается не к первоначальному капиталу, а к началу нового периода (года). Итог составил 716%. С учетом реинвестирования рассчитать сложно, так как не удалось вести статистику на одном счете. См. ссылки выше.

( Читать дальше )

Ранее:
1. Предисловие.
2. Торговля деньгами.
3. Биржевая цена.
4. Золотоискатели и ломбарды.
5. Тики, бары, свечи.
6. Как работают торговые системы?
7. Технический анализ — смысл и бессмыслица.
8. Трехчасовой курс программирования.
9. Первый урок: Переменные.
10. Разновидность калькулятора.
11. Второй час: Функции. 
12. Функции с возвращаемым значением.
13. Третий час: ветвление.
14. Циклы.
15. Следуйте за тенденцией.
16. Торговля с помощью фильтра низких частот.
17. Покупка и продажа.
18. Тестирование стратегии.
19. Распределение прибыли.
20. Индекс подлости.
21. Измерение результативности.
22. Метод Монте-Карло.
23. Против тенденции.
24. Визуализация сигналов
25. Доминирующий цикл

Обучение параметрам

Каждая стратегия состоит, с одной стороны, из алгоритма — торговых правил системы — и, с другой стороны, из ряда параметров, фиксированных числовых значений, которые влияют на результат. В контртрендовом сценарии это, например, цикл полосового фильтра (30), коэффициент расстояния стоп-лосса (4) и другие числовые значения, оказывающие явное влияние на поведение сделки. Во время обучения поведение стратегии проверяется при изменении этих параметров.

( Читать дальше )

Здравствуйте друзья!
Как можно сохранить и немного увеличить свой капитал — для бедных.
Ранее писал, про юбилейные монеты российская (советская) мультипликация, изменении цены в сторону повышения. Было много комментариев, такого типа: «Цену могут любую нарисовать, ты по пробуй продать.» Ну я и попробовал! 
Начну с того, что я дилетант в этой сфере — нумизматика. 

И так погнали!

Я в феврале 2021 года, купил монету 25 рублей российская (советская) мультипликация, в цветном исполнении «Крокодил Гена», за 450 рублей (штука). Продал в мае 2024 года, за 2000 рублей. Рыночная цена на момент продажи, варьировалась 2700 — 3000 рублей (ориентир на аукционы). Я выставил монету на Авито, за 2500 рублей, в день было два — три обращения. При продаже монет на Авито, есть нюансы, но все решаемо. На второй день, самому активному покупателю, решил сбросить цену до 2000 рублей и отправил её по почте, хотя были покупатели, которые готовы купить за 2500 рублей, но для меня не главное максимальная прибыль, а проверить «схему». 

( Читать дальше )

Обновляемый сборник статей, касающийся различных подходов к алгоритмической торговле и программирования роботов на Os Engine. Всё в одном месте. Сборник сборников.

Часть 1. OsEngine. Знакомство с программой и окружением.

0. Рекомендуемый вход для новичка.

1. Скринеры акций. Стартовый набор роботов.
1.1. Лекция 1. Введение и установка OsEngine.
1.2. Лекция 2. День теории.
1.3. Лекция 3. Робот-скринер на канале линейной регрессии.
1.4. Лекция 4. Робот-скринер на паттерне «Три солдата».
1.5. Лекция 5. Робот-скринер на адаптивном ценовом канале.
1.6. Лекция 6. Робот-скринер на наклонном канале ZigZag.
1.7. Лекция 7. Перенос роботов на удалённый сервер.
1.8. Лекция 8. Скачивание исторических данных и тестирование.
1.9. Лекция 9. Автоинвестирование в TMON на ночь.
1.10. Лекция 10. Тестирование с TMON, налогами и учётом маржи.
1.11. Лекция 11. Кросс-тест оптимизация.

2. Нюансы OsEngine и Алготрейдинга в Т-Банк.
2.1. Решение популярных проблем при подключении OsEngine к АПИ Т-Инвестиции.

( Читать дальше )

Введение

Итак, это было обычное скучное утро, когда я решил: «А почему бы не попробовать этот Алгопак от Московской биржи?» Я давно слышал про него, а тут как раз была пара свободных часов и чашка горячего кофе. Что может пойти не так, верно?

Начало приключения

Регистрация и первый вход

Регистрироваться было просто. Почта, пароль, подтверждение — стандартный набор. И вот я уже на главной странице Алгопака, который выглядит достаточно дружелюбно. Однако, первый звоночек прозвенел, когда я начал искать справочную информацию. Документация оказалась несколько запутанной, а некоторые разделы вовсе не обновлялись годами.

Создание первой стратегии

Для начала я решил не мудрить и создать что-то простое. Пусть это будет стратегия на основе скользящих средних (SMA). Вот мой пример кода на Python, который я решил использовать:

import pandas as pd
import numpy as np

# Загружаем данные
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

# Параметры стратегии
short_window = 40
long_window = 100

# Создаем сигналы
signals = pd.

( Читать дальше )

У меня через 3 дня будет поступление денег на брокерский счет от зарплаты, поэтому самое время проанализировать рынок, определить почему он снижается и выбрать привлекательную, перспективную дивидендную акцию для инвестирования.

Мой портфель

Для начала покажу, как выглядит мой инвестиционный портфель. Напомню, что я инвестирую более 4х лет через брокера СБЕР используя дивидендную стратегию:

   

Что сейчас происходит с рынком?

  

( Читать дальше )