Предлагаю программу для автоэкспорта данных с сайта Finam.
Включает в себя настроечный файл(тикер, рынок, торговый период, уникальный id инструмента).
Настроечный файл может пополнятся самостоятельно.В базовой настройке есть все акции ММВБ.
Выбираем необходимые тикеры(CheckBox).
Указываем конечную и начальную дату для экспорта.
Есть пока ограничения.Например для «минуток» мы можем получить данные  только за один год по одному запросу.
На выходе получаем объединенный csv файл с данными по нужным нам тикерам.
Программа может дорабатываться по запросу пользователей с целью улучшения ее функциональных свойств.
Например вывод данных по каждому инструменту в отдельный файл.
Цена-1000 руб.
Не исключаю создание программ(скриптов) для «снабжения» ботов оперативными историческими данными.
Так как например в Quik доступ к историческим данным осуществляется только по открытому графику, хотя в LUA есть CreateDataSource, но функция работает не очень стабильно.И есть наример программы класса «сканер» для которых открывать сотни графиков в Quik будет крайне неприятно.
Все подробности по soft4trading@yandex.ru

В этой статье будет рассмотрен процесс установки роутера Плаза 2 с дистрибутивами. И некоторые аспекты поддержания его в рабочем состоянии.

 

 

( Читать дальше )

    

     Любой серьезный трейдер понимает, что движение цены для большинства ликвидных инструментов на бирже представляет собой некий случайный процесс. Для построения торговой системы нужно понимание его характеристик. В частности, акция, торгуемая большим числом независимых игроков с примерно равными капиталами, хорошо описывается броуновским движением.
     Книга создана на основе курса из 13 лекций, прочитанных авторами в разные годы на механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова. Материал значительно превышает рамки учебного курса, чтобы дать более глубокое представление о разнообразных разделах теории. Сложные доказательства вынесены в Приложения. Дополнения и упражнения помогают в усвоении материала.
     Курс лекций предназначен для профессиональных математиков (даже не программистов) и не может быть понят обычным трейдером с экономическим образованием. Вот только часть используемых терминов: теоремы Ионеску-Тулчи, Колмогорова (и не одна), Штрассена, Радона-Никодима, Ароншайнена (для гильбертовых пространств), Гирсанова (об абсолютно непрерывной замене меры), разложение Карунена-Лоэва для винеровского процесса, польское пространство, принцип инвариантности Донскера-Прохорова, ветвящийся процесс Гальтона-Ватсона, система страхования Крамера-Лундберга.

( Читать дальше )

Для начала небольшое вступление. Как-то Тимофей написал пост, с вопросом о том каким образом искать закономерности на рынке http://smart-lab.ru/blog/286459.php, на что я ответил что закономерности на рынке искать надо метододами DataMining'а и пытаться отыскать на графике цен что-то глазами это пустая трата времени, и этой дествительно так.

В числовом ряде искать закономерности глазами это чистое безумие, Сегодня будет пара примеров того как эти самые закономерности можно искать, в частности поговорим о закономерностях типа «в последнюю неделю квартала последний час торговли зеленый чаще чем красный», подобную закономерность заметить глазами невозможно, но найдя что-то подобное можно построить примитивную, а следователно идеальную не ограниченную степенями свободы систему. И так.

Для начала нам понадобяться сами данные. 

getSymbols('MICEX', from='2009-01-01', src='Finam', period='hour')

Давайте разберем несколько выдумманых гипотез относительно доходностей рынка в определенный период.

( Читать дальше )

Рассмотрим некоторые нестандартные стратегии. Ну те, о которых я не читал. Но они имеют право быть. Первая это гибридная бабочка. Если это так можно назвать. Мы знаем активы которые входят в индекс. Как правило, они двигаются параллельно, но могут и возникать арбитражные ситуации. Как их различать вопрос отдельный. Здесь реализация с помощью опционов.

Я покупаю два спреда. На путах и на колах. Мишкин и Бычковый. Но на разных активах. РИ и Сбер. Примерно на одну сумму. Но так, что бы прибыль от РИ компенсировала убыток от Сбера и наоборот.

Картинка1
 

Картинка 2
 

( Читать дальше )

«Lua 5.3 Справочное руководство»
на русском:
antirek.github.io/luabook/

В свете сказанного посмотрим некоторые популярные стратегии

 

Купленный стреддл. Очень популярная позиция. Когда покупается на одном страйке пут и кол.

Куда бы не пошла цена, всюду плюс. Но под ценой пропасть в 40 тыс. Это эквивалентно торговли фьючем на пробой. Ставим заявки на границы канала и ждем. Если пробьет и уйдет, то ок. Если будет ерзать и цеплять стопы, то будем проседать.  Где тут риски и какие они? Обычно, все боятся Тетту. Она растет и постоянно капает. Но это 400-600 рублей в день. За неделю, в среднем набежит 3,5 тысячи. А вот вега 1800 рублей. И достаточно 3% изменения волатильности, что бы получить 5,4 тысячи. Поэтому, главная тут волатильность. Такие стратегии используют на минимуме волатильности.  Например, по рублю тот самый случай. Вола на уровне 21%. Обычно она от туда отскакивает. Соответственно, декабрьские опционы предпочтительнее. Там вега больше, а тетта меньше. Обратная ситуация на ED (евра-доллар) там вола с 14 на 17% прыгнула за день. И теперь будет падать. Вывод. При покупке стреддла главный риск это волатильность. Поэтому покупаются они при максимально низкой воле. Ориентируются на среднею, историческую волатильность. И на динамику IV, на ее минимумы в моменте.

( Читать дальше )

Это будет серия статей о том, как сделать подключение к Плаза 2 CGate своими руками.
 

Первая часть состоит из требований к программисту. И вводных данных.

А также закажем тестовое подключение на бирже. Пригодиться в следующей части. 
 

Погнали!

 

 

( Читать дальше )

каждый день вручную выгружать стоимость активов из квика в эксель.

 

В этом деле поможет Lua. Ниже качайте скрипт и копите историю по стоимости активов.

Скрипт ежедневно в 18:45 пишет оценку активов по всем счетам, которые доступны в квике в файл my.log .

В каждой строчке файла my.log содержится код фирмы, код клиента, вид лимита, активы на начало и активы на конец.

Когда накопите представительную историю, загружаете файл в эксель, фильтруете по счетам и строите equity вашего счета.

 

Основную работу за вас делает вот такой скрипт:

function main()

                myLogOpenAppend()   -- открывает лог

                path = getWorkingFolder()

                myLog(«WorkingFolder: »..path)

 

                local cur_time

                while not stopped do

                               cur_time = os.date('*t') –получает текущее время

( Читать дальше )

Пост по просьбе человека про своих роботов и подход. Комменты отключил, и врятли кому будет интересно.
Сейчас работает на фортс:
25 роботов на SI — половина роботов стабильно в плюсе полгода-год без переоптимизации, половина новых экспериментальных.
10 sberbank — только начал эксперимент месяц назад.
5 gazprom — только начал эксперимент месяц назад.
10 lukoil — только начал эксперимент неделю назад, скорее всего всех отключу после поста А.Г., и проскальзывания хуже чем ожидал.

Почти весь капитал на СИ, сбер и газ для статистики. 

Каждый робот в среднем делает 50-200 сделок в год.
Доходность каждого с одним контрактом без реинвест 10-20% годовых при риске в 5-10%.
Это цифры с реальных торгов, округлённые в худшую сторону, и если считать вместе с теми роботами которые отбракованы.
На истории цифры лучше.
Тесты на корреляцию всех ботов показали что каждый бот коррелирует с общей эквити в худшем случае на 50%.
Таким образом если поставить максимальное второе плечо то выходит общая доходность 20-40% годовых при риске в 5-10%, и выше при
увеличении рисков.
Все боты вместе спокойнно переварят депо 100мил.р., а после апгрейда больше.

( Читать дальше )