На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна — в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.

Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.

Критерии выбора ликвидных облигаций на Московской Бирже

Ликвидность это один из ключевых параметров, поскольку даже высокодоходная бумага бесполезна, если её невозможно купить. В моём скрипте для поиска облигаций используются несколько основных критериев:

( 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 )

Что может быть привлекательнее депозита в Сбербанке под 21%? Видимо только депозит в ВТБ под 24%. А еще можно рассмотреть облигации с доходностью до 40% и ежемесячной выплатой купонов. Посмотрим, что они предлагают и какие существуют риски.

В статье будем искать варианты при помощи скрипта поиска ликвидных облигаций, который выложен на GitHub.

Карта доходности облигаций на Московской бирже, начало декабря 2024 года

Вообще покупки высокодоходных облигаций с низким рейтингом (ВДО) на фоне роста ключевой ставки Центробанка – задача не для слабонервных. Высокие процентные ставки означают повышенный риск дефолта, особенно для эмитентов ВДО.

Опасность покупки высокодоходных облигаций с низким рейтингом (ВДО)

Покупка высокодоходных облигаций, часто называемых «мусорными облигациями», может быть очень рискованной, особенно когда центральный банк повышает ключевую процентную ставку. Вот почему эта стратегия может быть проблемной:

1. Повышенный риск дефолта

• ВДО обычно принадлежат компаниям со слабым финансовым положением. По мере роста процентных ставок для этих компаний значительно увеличиваются затраты по займам, поскольку у большинства из них есть задолженность или им необходимо рефинансировать погашаемый долг по более высоким ставкам.

( Читать дальше )

Хочу рассказать о своем опыте поиска ценных бумаг на американском рынке, которые торгуются на NYSE, NASDAQ и AMEX.

Из России покупать акции иностранных компаний в 2024 году сложно, но варианты до сих пор остаются: иностранный брокер, страховая или некоторые российские брокеры, которые не попали под санкции.

Обычно я покупаю индексные фонды, но иногда хочется купить конкретные акции. Акции какой конкретной компании выбрать, ведь на американском рынке на сентябрь 2024 года их торгуется 10 522 штуки? Ответ на вопрос сложен и зависит от многих факторов. Правда, часто не хочется тратить много времени на анализ, но и совсем случайную акцию покупать не хочется.

Существует популярный ресурс Яху Финанс, который предоставляет различные данные по акциям, включая фундаментальные данные, а ещё сводные рекомендации аналитиков различных инвестиционных компаний: прогнозируемую цену бумаги и рекомендацию: покупать / продавать / держать. Все эти данные представлены на Яху в структурированном виде. По одной компании может быть дано множество прогнозов, например для Apple Inc. (AAPL) в сентябре 2024 таких прогнозов было дано 38 от различных инвестиционных компаний.

( Читать дальше )

Перед прочтением этой статьи — ВАЖНО следующее: основная цель данной статьи заключается в том, чтобы показать как просто можно создать торгового робота, который может торговать российскими акциями или зарубежными акциями. Важно понимать, что создавая бота, вы лично несете ответственность за принимаемые им решения, инвестиционные операции и связанные с ними риски. Я не несу ответственности за решения, которые вы можете принять после прочтения этого материала. И я не даю никаких инвестиционных рекомендаций или советов. Не забывайте, что боты способны принести большие убытки, поэтому используйте их с осторожностью.

Пару слов обо мне

Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код:‑)

Выбор брокера и библиотек

Как вы знаете, брокеров много))) но нам нужны те, у которых есть API — программный интерфейс через который наш торговый робот сможет отправлять заявки на покупку и продажу акций.

( Читать дальше )

Пару слов обо мне

Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код :-)

В настоящее время я увлекаюсь написанием торговых роботов. Постепенно изучаю нейросети для их применения к анализу цен/объемов акций/фьючерсов.

Обычно я писал торговых роботов для работы с Брокерами и делал авто-торговлю Акциями или Фьючерсами, но вдруг возникла мысль.

- А что, если уже готовый код можно применять и на других активах??? Например на крипто активах для Биткоина или Эфира или других?

Уже изучив много библиотек и примеров за долгое время написания своих торговых роботов, решил сделать небольшую библиотеку backtrader_binance для интеграции API Binance и библиотеки тестирования торговых стратегий Backtrader.

Вот с помощью backtrader_binance, сейчас и создадим алго-робота для торговли BTC и ETH.

Подготовка окружения

1. Устанавливаем последнюю версию Python 3.11

2. Устанавливаем среду разработки PyCharm Community 2023.1

( Читать дальше )

Сначала я пытался бэктестить системы в TradingView и этого было достаточно для быстрой оценки торговых гипотез, но оказалось, что мало просто знать, где купить и где продать. Не менее важно понимать, сколько купить или продать и для этого нужны другие инструменты.

Зачем Python?

Лично мне он показался удобнее. Например, можно быстро подключить telebot и система начнёт отправлять сигналы прямо в телегу на все девайсы. Работать со скриптами можно даже на айпаде где-нибудь в дороге, тоже плюс.

Самая простая система, которую можно потестить это пересечение двух скользящих средних: если быстрая SMA пересекает медленную вверх, то покупаем, а если вниз, то закрываем открытую позицию, шортить рынок не будем. Комиссии, проскальзывание и прочие расходы пока не учитываем, нужно начать с какой-то основы.

Что потребуется?

— backtrader для логики торговой системы

— quantstats для формирования отчёта

— Jupyter Notebook, если нужно удобнее редактировать код

( Читать дальше )

Я уже давно использую для бектестов python и pandas. pandas это библиотека для работы с матрицами и её прелесть в том, что она оперирует векторами и работает ГОРАЗДО быстрее, чем обычные циклы. Для того, чтобы сохранить это достоинство при бектестах я использую логарифмическую доходность (log-return на английском). Не ручаюсь за русские термины, так как узнал про них из англоязычных статей. Написанное ниже не истина в первой инстанции, а моя попытка разобраться как это всё работает чтобы применять на практике. Если я не прав, напишите. Я хоть и защищал кандидатскую диссертацию, но не по математике или экономике.

Немного теории

Логарифмическая доходность — разница стоимости актива в разные промежутки времени в процентах. Рассчитываеся по такой формуле:  



Формула для расчёта логарифмической доходности, логарифм натуральный

Теперь на примере акций теслы. Цена по дням:  

( Читать дальше )

Нашёл тестовое задание на разработчика в один фонд. Само задание можно посмотреть в файле. Нужно написать робота для крипто биржи Deribit. Из требований:
1. Написать на python 3
2. Нужно использовать asyncio так как API Deribit работает через websockets
3. Для управления зависимостями использовать poetry
4. Запуск робота через docker и docker compose
5. Написать пару тройку юнит тестов
6. Данные по сделкам сохранять в mysql базу данных.

Не долго думая решил его закодить, потренироваться лишний раз в программировании, заодно разобраться в API Deribit.

Базу данных использовал sqlite. Юнит тесты пока не делал.

Бот можно использовать как пример работы с API Deribit. Код работает как есть без всяких гарантий.

Ссылку на гитхаб можно найти у меня в телеграме: t.me/zenoftrading/68