Избранное трейдера ale

по

Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python

Доброго всем здоровья и веселого праздника!

В этом топике я покажу как на Питоне можно извлекать полезную информацию из обычного текста и представлять ее на графиках. Большинство аудитории Смартлаба знают Романа Андреева (2 место по рейтингу, после Создателя) как профессионального трейдера, рекомендациями которого пользуются многие смартлабовцы. Ежедневный утренний топик «Ситуация на текущий момент», стал уже многолетней традицией, как чашка кофе с круассаном, и по-праву набирает огромное количество лайков. Его рекомендации помогают людям не только сохранить свой капитал, но и приумножить его. Я, к сожалению, лично не знаком с Романом, но давно являюсь его подписчиком. А еще, мне нравятся его стихи!
Спасибо Роману за его труд! Я же, постараюсь добавить «наглядности» рекомендациям с помощью кода на Питоне, как всегда в несколько строк.
Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python
Итак, за дело! Топик длинный и н



( Читать дальше )

Как заработать (не)много денег на цветмете (с бэктестами!)

Как заработать (не)много денег на цветмете (с бэктестами!)
Итак, сегодня будем учиться рубать бабло лопатой на фьючерсных контрактах МосБиржи на цветные металлы. Для анализа скачаем с сайта «Финама» котировки фьючерсов, например, на алюминий (ALMN):
Как заработать (не)много денег на цветмете (с бэктестами!)

( Читать дальше )

Чем меньше риск, тем больше доходность. Fact and fiction о риске и доходности на Московской бирже Vol 2. Коллекция простых и сложных бэктестов: от скользящих средних до нейронки

Привет, после небольшого перерыва возвращаемся к бэктестам. Добавим к простой трендовой стратегии на Мосбирже 4 варианта выхода из позиций с возрастающим уровнем сложности. Для первых двух стратегий особых навыков не требуется, третья требует парсинга Телеграма и для последней потребуется обученная нейронная сеть при разметке сообщений.
Чем меньше риск, тем больше доходность. Fact and fiction о риске и доходности на Московской бирже Vol 2. Коллекция простых и сложных бэктестов: от скользящих средних до нейронки

Это продолжение рассуждений о риске и доходности акций на Московской бирже: https://smart-lab.ru/blog/625771.php Основные выводы из первой части:

1)     Увеличение риска (стандартного отклонения) приводит к снижению будущей доходности акций, а не наоборот;

2)     Стратегия, выстроенная только на основе исторической волатильности, несамостоятельна и проигрывает индексу.

В этот раз возьмем за основу трендовую стратегию в самом простом виде – на пересечении 1-месячной и 3-х месячной скользящей средней. И будем снижать риск разными способами с целью поднять доходность, Шарп, сократить время боковиков и корреляцию с бенчмарком. Об эффективности трендовых стратегий в России можно почитать здесь https://smart-lab.ru/blog/611263.php на глобальных ETF здесь



( Читать дальше )

QLua скринер, или то, о чём мечтал Weddy!

Всем, привет!
Мечты сбываются (и не только у Газпрома)! Weddy, надеюсь этим постом я полностью закрываю ваше ТЗ.
QLua скринер, или то, о чём мечтал Weddy!
Суть скринера в вышеизложенном пожелании. Т.к. первый и второй скринеры не удовлетворяли требованиям ТЗ Weddy.
Надеюсь, теперь все ок. Выглядит так:
QLua скринер, или то, о чём мечтал Weddy!

( Читать дальше )
  • обсудить на форуме:
  • Quik Lua

Нейросети в торговых системах. 1.

    • 25 июня 2020, 22:59
    • |
    • 3Qu
  • Еще

Вначале о грустном. Не понимая теорию нейросетей (НС) у вас вряд ли получится построить на ней ТС. Поэтому лучше для начала почитать теорию, например, Хайкин Саймон. «Нейронные сети. Полный курс». Книга уже достаточно старая и в ней нет новомодных веяний, но она дает базовые представления о НС.

И второе, мы будем далее для построения систем использовать пакет scikit-learn для Python. рекомендую ознакомиться. Есть и более продвинутые пакеты, скажем, TensorFlow и др., но их использовать мы не будем, и ограничимся более простым scikit-learn.
Теперь о том, чего здесь не будет. Здесь не будет теории НС, разве эпизодически и оч кратко. Здесь не будет описания пакетов Python, работы с графикой и пр. Обо всем этом вы можете прочесть в интернете, книгах, и документации Python.
В топике мы будем обсуждать только применение НС к ТС и их построению.
Так как тема достаточно велика, в один топик не влезет, сегодня мы займемся самыми общими вопросами. Следующая часть будет недели через две, раньше не получается.



( Читать дальше )

Закрыл счет в IB

Брокер IB пользуется популярностью на смартлабе. Многие пишут о плюсах при открытии там счета, многие планируют открыть там счет. Но очень немногие закрывают там счета и тем более не пишут об этом посты на смартлабе. Расскажу вам о причинах и процедуре закрытия счета из своего опыта.

После того как я поймал очередную громадную просадку по плечевому етфу TQQQ, я понял что не готов целыми днями смотреть за графиками и обнулять в нем годовую прибыль. Вышел из него с небольшой прибылью. Пересмотрел свою ТС, решил завязать со спекуляциями и податься в дивидендные инвесторы. В связи с чем возник вопрос, а нужен ли американский брокер при такой ТС? Я решил, что не нужен. Закрыл счет в IB и перешел в ВТБ, для инвестирования через Питерскую биржу.

Вот основные причины, которые побудили закрыть счет:

1) Самостоятельная подача налоговой декларации (основная причина).
Сначала я собирался самостоятельно подать декларацию за 2019г. Выгрузил из пдф в эксель. Получил кривая, косая. Пару дней ее правил. Потом понял, что некоторые строчки я не знаю как учитывать в декларации. В декларации очень много инфы — проценты, дивы, сделки. Все это нужно пересчитывать в рубли и каким то образом еще правильно посчитать прибыли и убытки + нужна пояснительная записка. Вообщем я плюнул на это дело, заплатил X рублей и мне сделали за пару ней. Профессионально и быстро. Оставалось только загрузить уже заполненный файл через личный кабинет ФНС. Никаких данных вводить не нужно было.

( Читать дальше )

Искусственный трейдер. Часть 3. Или ТСЛаb в 20 строк кода.

Надеюсь, все живы и здоровы!
Предупреждаю сразу — текста будет больше чем когда кОда (сам код в конце топика).
Перед тем как перейти к созданию алгоритмов машинного обучения, напишем код для тестирования стратегий и отображения результатов.
Мне нужно: описать логику сигналов на покупку и продажу, затем эти сигналы передать симулятору, который в течение конкретной торговой сессии будет показывать на графике точки, соответствующие этим сигналам, а также рассчитывать изменение прибыли и текущей позиции в каждый момент времени. Данные должны загружаться в хронологическом порядке в цикле по торговым сессиям. После завершения обработки нужно создать итоговый график «эквити» по дням, на графике видеть значения максимальной прибыли и «просадки» за каждую торговую сессию, максимальный уровень риска (величину открытой позиции), количество совершенных сделок и соотношение убыточных-прибыльных дней. Вроде бы все пока. Короче, нужно по-быстрому написать ТСЛаb.

( Читать дальше )
  • обсудить на форуме:
  • TSLab

Общий финансовый анализ на Python (Часть 3)

    • 05 апреля 2020, 12:51
    • |
    • Zmey56
  • Еще

После всех вычислений, приведенных в этой и этой публикациях, можно углубиться в статистический анализ и рассмотреть метод наименьших квадратов. Для этой цели используется библиотека statsmodels, которая позволяет пользователям исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты. За основу были взяты эта статья и эта статья. Само описание используемой функции на английском доступно по следующей ссылке.

Сначала немного теории:

О линейной регрессии

Линейная регрессия используется в качестве прогнозирующей модели, когда предполагается линейная зависимость между зависимой переменной (переменная, которую мы пытаемся предсказать) и независимой переменной (переменная и/или переменные, используемые для предсказания).



( Читать дальше )

QLua: таблица крупных "склеенных" обезличенных сделок

    • 03 апреля 2020, 15:06
    • |
    • _sk_
  • Еще
Иногда хочется наблюдать за ситуациями, когда участники торгов исполняют по рынку крупные заявки. Конечно, можно смотреть на обычную ленту обезличенных сделок с настроенными фильтрами на размер сделки, но ведь можно написать специальный QLua-скрипт, который будет отбирать сделки, являющиеся результатом исполнения.

В терминале QUIK ордерлог недоступен, поэтому надо как-то эвристическим образом определить, что набор обезличенных сделок относится к одной и той же рыночной заявке. Например, можно проверять, что инструмент в текущей сделке совпадает с инструментом в предыдущей сделке, направление сделки то же самое, время сделки совпадает с точностью до миллисекунд, и цена при покупке растёт, а при продаже — падает.

Если суммарный объём не менее какой-то границы, которую можно задать для каждого инструмента индивидуально, такие «склеенные» сделки выводятся в таблице. В ней указаны:
— суммарный объём;
— количество обезличенных сделок, которые были склеены;
— начальная цена и конечная цена;

( Читать дальше )
  • обсудить на форуме:
  • Quik Lua

Отчитываемся перед налоговой по доходам Interactive Brokers за 5 минут

Все мы знаем, что зарубежные брокеры не являются налоговыми агентами в РФ, соответственно, отчитываться по доходам и платить налоги с них мы должны самостоятельно. Вопрос отчитываться или нет у меня не стоял, поэтому, чтобы не тратить каждый год уйму времени на достаточно трудоемкие расчеты, я написал скрипт, который берет отчеты Interactive Brokers и формирует на основе них пояснительную записку со всеми пояснениями и расчетами для налоговой. Вам останется только приложить этот файл к декларации 3-НДФЛ, а в нее саму внести лишь два пункта (см. ниже).

Ограничения по применению

Поскольку я занимаюсь долгосрочными инвестициями, я не использую такие инструменты, как фьючерсы, опционы, а также никогда не использую плечо и сделки SHORT. В связи с этим, такие операции скриптом не поддерживаются. Если у кого-то есть желание — могут дописать сами.

Подготовка к использованию
  • Установите Python 3+


( Читать дальше )

....все тэги
2010-2020
UPDONW