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):


( Читать дальше )

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.

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 )

Всем, привет!
Мечты сбываются (и не только у Газпрома)! Weddy, надеюсь этим постом я полностью закрываю ваше ТЗ.

Суть скринера в вышеизложенном пожелании. Т.к. первый и второй скринеры не удовлетворяли требованиям ТЗ Weddy.
Надеюсь, теперь все ок. Выглядит так:


( Читать дальше )

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 )

Всем привет!
То о чем так долго мечтали большевики — свершилось!
Представляю QLua-сервер для управления заявками в Квике Квиком. Как обычно, в несколько строк кода.


( Читать дальше )

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 )

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 )

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 )

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 )

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 )