Избранное трейдера Vitastic
Cерия статей по языку QLua и алгоритмической торговле для тех, кто хочет автоматизировать свою работу на финансовых рынках, освоить написание скриптов, индикаторов, торговых советников и роботов для терминала Quik.
В 2022 году ЦБ выпустил презентацию «Портрет клиента брокера». В ней указано, что в РФ всего 0,03% клиентов используют алгоритмическую торговлю.

Поэтому я понимаю, что людей, которые будут интересоваться темой программирования в трейдинге, совсем немного (хотя с ростом популярности изучения программирования доля со временем может подрасти, но вряд ли существенно).
У меня нет задачи популяризировать эту тему, скорее помочь тем, кто будет идти той же дорогой. Дело в том, что открытой информации по qlua и алгоритмической торговле через Quik в сети немного: есть несколько сайтов энтузиастов, где кусочками выложены разные полезности, часть из этой информации порой уже устаревшая (работает только на более ранних версиях терминала), есть несколько коммерческих проектов (продажи роботов, либо обучения) там информация актуальная, но за неё нужно платить. Есть интересные библиотеки, но отдельные (например, какие-то библиотеки визуального интерфейса) могут отваливаться с появлением новых версий квика.

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.
Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код:‑)
Выбор брокера и библиотекКак 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.
Мы открываем торговую арбитражную идею на покупку акций Газпрома и продажу фьючерса GAZR-9.23 с экспирацией в сентябре. Мы считаем, что спред между акциями и фьючерсом начнет расти после выхода отчета Газпрома за 2022 год по МСФО (в 2022-м годовой отчет был опубликован 28 апреля). В отчете инвесторы увидят чистую прибыль за прошлый год и смогут оценить, какой дивиденд компания может заплатить за второе полугодие 2022-го. Но основной рост придется на момент рекомендации дивидендов советом директоров Газпрома (в 2022 году СД рекомендовал дивиденды 26 мая).
Что такое арбитражная сделка?
Это сделка с пониженным риском, которая предполагает покупку и одновременную продажу актива или его альтернативы при условии разницы в цене. Есть два вида таких сделок: пространственный арбитраж и временной. Наша торговая идея относится к пространственной арбитражной сделке. Далее мы рассмотрим ряд сценариев для извлечения прибыли из пространственного арбитража между акциями Газпрома и фьючерсом на Газпром.
Довольно часто у меня спрашивают, как создать свой индекс акций или портфель. Решил сделать инструкцию.
1. Создаём копию индекса Московской биржи из акций.
— Вес акций можно взять https://www.moex.com/ru/index/IMOEX/constituents/ или https://smart-lab.ru/q/index_stocks/IMOEX/. Рекомендую второе, т.к. МБ даёт только скриншот таблицы, а на SMART-LAB можно скопировать таблицу выделением в EXCEL. Хотелось бы выгрузку в *.csv, но и за это СПАСИБО.
Важно запомнить, вес бумаг постоянно меняется. Чем больше дорожает бумага относительно остальных, тем больше её вес. Также, возможно удаление биржей бумаг из индекса и добавление новых.
— Находим примерный минимальный объём на депозите для реализации. Для этого делим цену каждой акции на коэффициент веса и берём максимальное число.
Например, для акций «Транснф ап» получим:
122300 / (0.55 / 100) = 22 236 363 р.
Где:
122300 – цена акции Транснф ап;
0.55 / 100 – вес в % делим на 100, получаем коэффициент.
Читаю я периодически наших «пенсионеров в 35» — все вроде верно пишут, инвестировать надо.
Но я никогда не понимал отсутствия одной небольшой детали в их замысле — хеджирования!
Ну есть же срочный рынок, есть опционы. Зачем жить в страхе в ожидании черного лебедя, а потом годами пересиживать просадки?
Итак, стратегия:
1. Покупаем акции из индекса РТС — топ-10.
В фундаментальный анализ я не особо верю, и возиться с отбором бумаг не вижу смысла,
особенно учитывая, что и выбора то у нас на ММВБ по сути нету.
2. Имея корреляцию наших акций с индексом, хеджируемся опционами на этот самый индекс.
Возьмем, например, самый простой вариант — покупка пута.
Вот что получится если покупать раз в неделю 1 пут на индекс в течении последних 8 лет:

Вроде бы ничего особенного, но если добавить сюда наш портфель акций (я для теста взял 1 купленный фьючерс на индекс в 2016 году),
получим уже такой результат:
Анализ облигаций требует изучения многих показателей из финансовой отчётности эмитента. Если копаться досконально, то можно утонуть, да и в итоге всё равно можно неправильно оценить какие-то риски. Но есть ключевые показатели, на которые всегда обращают внимание при анализе облигаций. А сначала — несколько определений, которые вряд ли все помнят со школы.
Всем привет. Напишем небольшую программу на Python для отслеживания курса валюты.
Программа будет работать следующим образом: данные будут скопированы из поисковой выдачи Google, после чего будет произведено сравнение изменения курса с момента запуска программы. В случае значительного изменения курса, программа будет автоматически отправлять уведомление в Telegram.
Первое, что нужно сделать — это решить, откуда брать курсы валют. Парсить данные будем с поисковой выдачи Google, чтобы не платить за API. Чтобы начать создавать программу, необходимо установить Python с официального сайта и загрузить IDE. Можно использовать PyCharm или любой другой редактор кода. Второе, нужно будет написать код для парсинга данных из поисковой выдачи Google, а затем сравнивать текущий курс с предыдущим.
Затем нам потребуются несколько библиотек. Первой из них является requests, которая позволит нам получать данные с сайтов. Второй библиотекой является BeautifulSoup, которая поможет нам парсить HTML-разметку и вытаскивать из нее нужные данные.
С 2005-го года занимаюсь разработкой и программированием торговых роботов. За это время реализовал десятки разных торговых систем и идей. Пять лет назад у меня появилась безумная идея объединить все возможности в один, универсальный робот, который бы мог торговать любым инструментом (акции, фьючерсы, опционы, валюты, календарные спреды) по любым индикаторам (штатным и пользовательским), любым условиям, любым параметрам позиции, а также любым параметрам таблицы Текущих торгов. С возможностью строить различные ассистенты торговли, трендовые, контртрендовые, арбитражные, хеджирующие, маркетмейкерские торговые системы.
В начале 2021-го года я опубликовал полноценную версию робота для бесплатного пользования в целях тестирования, т.к. не хотелось продавать «сырой» продукт с ошибками. Тестирование продлеваю уже полтора года.
👉 Робот торгует на моём реальном счёте без вмешательств на удалённом сервере VPS. Результатом работы доволен.
👉 Ошибок всё меньше, но есть над чем работать.