Продолжаю тестировать описанный тут алгоритм, основанный на парном трейдинге: smart-lab.ru/blog/1176485.php

Собрал сделки на всех парах в одну кривую — получил вот такой красивый результат на out-of-sample данных.


Что ещё нужно сделать: 
— Попытаться придумать критерий, чтобы еще на этапе тестирования отсеивать плохие пары.
— Проработать stop-loss'ы (и в целом продумать risk management). Пока единственное условие выхода — это боллингер.


Что НЕ работало:
— Алгоритмы из книжек и интернета в лоб, без своих идей.
— Метод наименьших квадратов (OLS) для вычисления коэффициентов регрессии. Коэффиценты получаются очень нестабильными, нужна какая-то регуляризация.
— Минутные данные. Издержки/спред/проскальзывания съедают прибыль.

Что заработало:
— Фильтр Калмана вместо OLS.
— Оптимизация параметров в фильтре Калмана не через прибыль, а через статистические свойства спреда.
— В статистических оценках — использование robust подходов, например https://medium.com/@aakash013/outlier-detection-treatment-z-score-iqr-and-robust-methods-398c99450ff3

( Читать дальше )

 

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.

➡️ Робот, который живёт в стене: мой опыт автоматизации торговли на Python

Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.

Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор библиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека-обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.

( Читать дальше )

Всем хаюшки!

Тут на досуге решил тряхнуть стариной и окунуться в мир азбуки трейдинга. Попалась под руку книга Валентина Витковского «Трейдинг для начинающих». И знаете, пока читал, поймал себя на мысли: «А ведь если бы мне такое дали в самом начале моего пути, сколько бы шишек я не набил и сколько денег не слил бы очередному „наставнику“ с громким ником?»
Сразу скажу, я не ждал от книги с таким названием откровений уровня Баффета или Сороса. Но и откровенной воды тоже не хотелось.

Что понравилось:
1.  Структура и Подача. Витковский, надо отдать должное, раскладывает все по полочкам. От самых базовых понятий (что такое акция, облигация, фьючерс. Все четко, без лишней «воды» и заумных терминов.
2.  Акцент на Рисках. Автор не обещает золотых гор и не кричит — купи эту книгу и станешь миллионером!.. Наоборот, красной нитью проходит мысль: трейдинг – это рискованно, и главная задача новичка – НЕ СЛИТЬ депозит в первые же месяцы.
3.  Никакой секретной стратегии. Книга не пытается впарить вам грааль или уникальную систему, которая работает всегда. Она дает БАЗУ. Инструменты. А как их использовать – это уже ваша работа, ваша голова на плечах. Это честнее, чем обещания торговли по сигналам со 100% профитом.

( Читать дальше )

Доброго денечка I Стратегия CCI и Bollinger Bands Bollinger Bands
Полосы Боллинджера используются для прогнозирования долгосрочных ценовых движений и полезны для определения того, когда актив торгуется за пределами своих обычных уровней.
Индикатор полосы Боллинджера основан на 20-дневной простой скользящей средней (SMA) и двух внешних линиях. Эти внешние полосы представляют положительные и отрицательные стандартные отклонения от SMA и используются в качестве меры волатильности. Когда уровни волатильности возрастают, полосы расширяются, а когда волатильность уменьшается, они сжимаются.
Когда цена достигает внешних полос Боллинджера, она часто служит триггером для цены, чтобы отскочить назад к центральной 20-периодной скользящей средней. 

CCI
Индикатор CCI изменяется в диапазоне от -100 до +100, где значения около -100 показывают, что актив является перепроданным, а значения около +100 показывают, что актив является перекупленным. Значения близкие к нулю указывают на отсутствие явного тренда или колебания в рамках стандартного уровня.

( Читать дальше )

На простом языке разберем, как незамысловатые элементы статистики и математики могут сильно помочь на финансовых рынках.

Где встречается нормальное распределение (и почему оно плохо подходит для финансовых рынков), что за шапка жандарма такая, откуда берутся 1, 2 или 3 сигмы, как определить математическое ожидание стратегии — после прочтения статьи вам будет все понятно.

Полезные материалы, которые хорошо бы изучить перед продолжением:

1. Тестирование торговых стратегий на исторических данных (бэктест) — почему это так важно?
2. Эпоха больших данных и как к ней адаптироваться нам — частным трейдерам?
3. Кто такой Джим Саймонс и как он заработал $ 25 млрд с помощью количественного трейдинга.

Что такое нормальное распределение и где оно встречается

Многое, что нас окружает, имеет нормальное распределение. Средняя, нормальная скорость, с которой передвигаются машины в городе, средние зарплаты, средняя продолжительность фильма и т.д. Среднее и нормальное движение цен финансовых инструментов — не исключение (о них — чуть позже).

( Читать дальше )

Последние две недели я публиковал подборки из рубрики Traders’ Tips журнала Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за 2001-2005 и 2006-2010 годы. Спасибо за ваши комментарии — от ироничных “опять комиксы?” до вполне серьёзных вопросов о практическом применении и бэктестах. Именно они побудили меня подойти к делу иначе.

Подборка систем и индикаторов за 2006-2010 одного старейшего журнала по техническому анализу

Вместо очередного обзора я решил сосредоточиться на одной идее: реализовать её на Pine Script для TradingView и протестировать на фьючерсах с Московской Биржи. Кстати, Traders’ Tips — это не отдельное приложение, а рубрика в журнале. Но суть не в этом: её практическая ценность по-прежнему велика.

Лучшие системы и индикаторы 2001–2005: подборка из архива классического издания по теханализу

В центре внимания — случайно выбранная статья Барбары Стар “Confirming Price Trend” (S&C, декабрь 2007). Почему именно она? Подтверждение тренда остаётся актуальной задачей, а методы вроде линейной регрессии и R² доступны для понимания и применимы на дневных и часовых графиках.

( Читать дальше )

1. Сначала придумываем идею.
Ну, например, у нас будет какая-то загадочная кривая пересекаться с ценой и таким образом будет давать сигнал на покупку или продажу.
Делаем для нее функцию: my_function


( Читать дальше )

Продолжаем изучение скринеров и как их делать в OsEngine. Сегодня начинаем разговаривать про вопросы программирования роботов. Пока теоретические. Поговорим про концепцию источника BotTabScreener и посмотрим расположение файлов скринеров в проекте.

1. BotTabScreener – массив источников BotTabSimple.

Создавая источник типа BotTabScreener, надо помнить, что это по сути массив источников BotTabSimple. Да, в рамках скринера есть какие-то уникальные штуки, но в основном это всё-таки массив источников для одного инструмента:

( Читать дальше )

Введение

В трейдинге каждая секунда может иметь значение. Но стандартные инструменты часто не позволяют работать с данными высокого разрешения. В этой статье я поделюсь опытом создания кастомного решения для TSLab, которое сохраняет 1-секундные свечи с расширенными метриками (открытый интерес, количество продавцов/покупателей, лента сделок, лучшие бид/аск и др.). Покажу, как забрать эти данные из TSLab, передать их в Python для ML – анализа и т.д.

Задача

Трейдеры часто сталкиваются с ограничениями стандартных платформ: нельзя сохранить сверхмалые таймфреймы, добавить кастомные метрики или быстро переложить данные в Python для ML.

**Цель проекта** — создать инструмент, который:

— Сохраняет 1-секундные свечи с расширенными данными (открытый интерес, лента сделок…).

— Автоматически генерирует CSV-файлы для анализа.

— Позволяет строить интерактивные графики и обучать ML-модели.

 

**Главный герой** — ИИ-ассистент DeepSeek, который ускорил разработку в несколько раз и решил ключевые технические проблемы.

( Читать дальше )

⎘ Teletype-версия
⎘ Instant View

​⁠​⁠
Мой предыдущий пост был просто затравочкой для сегодняшнего: 

«Я ни в коем случае не призываю использовать эти фигуры и прочие комбинации в торговле. Я за то, чтобы выкинуть их на помойку истории и использовать принцип, который в них заложен».

Итак, поехали...

Паттерн «голова и плечи» (ГиП) не нуждается в разбивке на составные элементы. Всё уже есть в названии 😀 Начнём по порядку.

( Читать дальше )