Есть на гитхабе открытая библиотека StockSharp/AlgoTrading — 3811 готовых торговых стратегий. Скользящие, пробои, осцилляторы, Вайкофф, каналы, «машинное обучение». Всё бесплатно, бери и торгуй.

Мне стало интересно, что из этого выживает на нашем рынке с реальными издержками. И вообще я хотел сделать портфель стратегий, но нужно протестировать все, чтобы понимать. Запустить стратегии как есть нельзя — все файлы обёртки над .NET-движком StockSharp, доступа к моим данным у них нет. Поэтому 53 стратегии я портировал на Python вручную, логика входа-выхода один в один, и прогнал по 28 инструментам Мосбиржи.

Условия

Параметр	Значение
Период	01.01.2024 — 25.06.2026 (2.5 года)
Инструменты	28: 8 акций, 8 фьючерсов на них, 6 товарных, 2 валютных, 4 индексных
Данные	5-минутные бары, ресемпл в 1h/4h
Прогонов	1592 связки «стратегия × инструмент»
Издержки, акции	0.05% на ногу
Издержки, фьючерсы	биржевой сбор по группе контракта + 0.45 ₽ за контракт на ногу
Проскальзывание	0

( Читать дальше )

    Сразу предупрежу, что, дабы не сделать эту статью очень большой и трудночитаемой, я не буду повторять в ней суть других моих статей  и содержание видео на ютуб канале, а просто сошлюсь на них в ходе повествования. То есть, заинтерресованный читатель должен будет покопаться в архивах. 

    Есть ли какая-то польза от знания цены закрытия разнообразных временных интервалов? Хммм… При чем тут, вообще, закрытия/открытия/хаи/лои интервалов, если торговля происходит непрерывно, а само время не дискретно?.. Не так давно, чуть более 10 лет назад))), я рассуждал только так и больше никак. Но, как я сам потом понял, не все так однозначно. 

    Я по-прежнему утверждаю, что OHLC не имеют физического смысла для малых тайфреймов, вроде М1, М5 и т.п. вплоть до D1. Если они и имеют какой-то смысл, то чисто психологический, оказывая влияние на представление игроков о реальности при принятия ими торговых решений. 

    Я попросил Deep Seek порыться в Инете и разобраться в том, каким образом это представление было с легкостью подхвачено разработчиками разных индикаторов и алготрейдерами.  Вот результат непосильного 5-секундного труда ИИ:

( Читать дальше )

Про издержки исполнения написано столько, что читать уже никто не хочет: да, комиссия есть, да, она «немного снижает доходность». Проблема в слове «немного».

Ниже — разбор на конкретных данных: берётся журнал сделок реального счёта и пересчитывается при разных ставках комиссии криптобирж. Меняется ровно одна цифра — размер этой ставки. Не оценка «на глаз», а пересчёт каждого исполнения.

Что за данные

Стратегия Basket 50, торговый счёт, полный журнал сделок:

• период: 5 сентября 2024 — 28 июля 2026, 691 день

• 2 900 исполнений, из них 1 873 закрытых круговых сделки (сопоставление FIFO; одно исполнение может закрывать части нескольких кругов, поэтому кругов больше, чем закрытий)

• инструменты: BTC и ETH, 87% сделок в биткоине

• оборачиваемость: 466 оборотов капитала в год — это годовой оборот, делённый на средний капитал, и он уже считает обе стороны сделки. 

Все расчёты приведены на депозите 100 000 $ и соответствующем ему обороте. Сделки, их последовательность, размеры и результаты — реальные; масштабируется только размер счёта. Это корректно, потому что сайзинг стратегии пропорционален капиталу: доходность в процентах от размера депозита не зависит, меняются лишь абсолютные суммы. Круглая цифра выбрана, чтобы результат читался в деньгах, а не в отвлечённых процентах.

( Читать дальше )

В прошлую субботу был на конференции «Портфельные инвестиции» от НАСФП. Делюсь с вами самым полезным, что я оттуда унёс — библиотекой Okama для Python:

github.com/mbk-dev/okama

Если кратко, то это бесплатный API для получения исторических данных по ценным бумагам и индексам. Главное достоинство — основную рутину типа сплитов и дивидендов здесь уже проделали и завернули в единую библиотеку, так что получить индекс полной доходности стало проще. А ещё она ставится, как MCP, так что ИИ с ней работать умеет из коробки, и предоставляет различный ванильный инструментарий типа расчёта эффективной границы или коэффициента Шарпа. 



( Читать дальше )

На валютном рынке есть инструмент, который часто говорит о настроении инвесторов честнее, чем громкие прогнозы курса. Это квартальный фьючерс Si на пару доллар-рубль. Его цена показывает не только ожидания по курсу, но и то, сколько рынок готов платить за перенос долларовой позиции во времени. За 18 лет торгов квартальный фьючерс на пару доллар-рубль находился в состоянии контанго практически непрерывно. В этой статье рассматривается динамика контанго, объёмов торгов валютным фьючерсом SI и торговые механизмы. 

Контанго доминирует и это справедливо 

За 18 лет торгов квартальный фьючерс на пару доллар-рубль (Si) находился в состоянии контанго практически непрерывно. Среди всех завершённых годовых периодов не было ни одного со средней бэквардацией и даже худший отдельный день дал лишь −5% годовых, а максимум контанго достигал 40%. Среднее контанго колебалось от 1.2% (2023) до 14.6% (2025) — но всегда оставалось положительным. Лишь в одном году из 18 (2023 год) доля дней с бэквардацией превысила долю дней с контанго, во все остальные годы рынок был в контанго практически каждый торговый день.

( Читать дальше )

Прибыль казино и прибыль успешного трейдера (вас, то есть) построены на одном и том же принципе – на математическом ожидании, а не на разовых удачных сделках. Казино зарабатывает не потому, что ему «везёт», а потому что вероятность каждой игры слегка смещена в его пользу. На коротком промежутке казино может как выигрывать, так и проигрывать, но на длинной дистанции преимущество по вероятностям неизбежно реализуется в деньги.

В торговле на рынке логика та же. Ваша задача – сделать так, чтобы каждая отдельная сделка статистически была на вашей стороне, а затем достаточное кол-во раз повторить эту ситуацию, не убив счёт рисками и пересиживаниями.

Что такое математическое ожидание сделки

Формально математическое ожидание сделки можно записать так:

E=(Pwin​×Rwin​)−(Ploss​×Rloss​)

где Pwin​ – доля прибыльных сделок, Rwin​ – средняя доходность прибыльной сделки (в процентах к капиталу на сделку), Ploss​ – доля убыточных сделок, Rloss​ – средняя величина убытка. Доли сделок суммируются до единицы: Pwin+Ploss=1

( Читать дальше )

Почему я сделал свой опционный конструктор для Мосбиржи — startsmalloptions.ru

В очередной раз решил дать шанс опционам на Мосбирже. Всё началось банально — с покрытого колла.

Логика была простая: берёшь актив, который вряд ли сильно просядет, продаёшь колл, покупаешь пут для страховки, собираешь премию. Выбрал $ROSN — купил по 391, продал 400 колл, купил 375 пут. Получил немного премии. Красота, думал я.

И тут Трамп начинает свою СВО.

Нефть за выходные улетает в небеса. Роснефть открывается с гэпом. И я понимаю — это идеальный момент поиграться с опционами и попробовать извлечь максимум из ситуации. Начинаю городить конструкции. Перекладываюсь, добавляю ноги, пробую разные экспирации.

И тут начинается проблема.

Мне нужно в реальном времени считать PnL конструкции из 5 контрактов с разными экспирациями. Чем считать?

Quik — возможно функциональный, но интерфейс прямиком из виндовс 95. Сразу отметаем. Калькулятор Мосбиржи — считает корректно, но с 5 ногами и разными экспирациями работать в нём сложнее чем просто вбить всё вручную в собственную таблицу.

( Читать дальше )

Приветствую!

В этой статье расскажу о торговой стратегии, которая, на данный момент, обгоняет по доходности бенчмарк (индекс полной доходности).

На момент написания этой статьи, 4 мая 2026 года, спустя 210 дней тестирования, стратегия обыгрывает полный индекс доходности в 3.18 раза, 21.16 % и 6.64 % годовых, соответственно.

Стратегия имеет большую ёмкость. Т.е. её можно дублировать достаточно много с настройками, которые использовались в моём примере. Это важный факт. Согласно моему 20-летнему опыту, торговля на финансовых рынках – это максимально конкурентный бизнес. Большинство моих прибыльных стратегий не публичны ввиду малой ёмкости. Просто, если я опубликую стратегию с малой ёмкостью – она перестанет работать у всех. Здесь такого ограничения нет.

Почему «EQMX»?

«EQMX» — БПИФ «Индекс МосБиржи» управляющей компании «ВИМ Инвестиции» от ВТБ.
«EQMX» повторяет индекс полной доходности MCFTRR (включая дивиденды), уменьшая на комиссию 0.69% годовых, включённую в цену.

( Читать дальше )

Всем доброе! Меня зовут Дмитрий Семенов, я основатель аналитической платформы ETPINVEST и мы провели масштабное исследование по скользящим средним: 8 типов MA, 23 периода, кроссоверы, буферные зоны, фильтры, золотой крест, тройная MA, динамический стоп-лосс.

Всего 1 871 тестовая комбинация на 1 209 акциях США (с 1970-х) и 251 акции России (с 2003-го). Данные по Америке с Yahoo Finance, по России с МосБиржи. Все цифры в таблицах — медианы по датасету. Ниже — ключевые выводы. В конце поста — ссылка на полное исследование с таблицами и файлами для скачивания.

Тип MA почти не важен

Первый результат, который удивил: разница между типами скользящих минимальна. SMA с периодом 300 дала 4,9% годовых на рынке США. TEMA с тем же периодом — 2,07%. Разница 2,8 п.п. Вроде ощутимо, пока не сравнишь с другим числом: SMA(300) vs SMA(5) — разница 9,5 п.п. Выбор периода оказался в три раза важнее выбора формулы. Все экзотические типы (Hull, DEMA, TEMA, ZLEMA) проигрывают обычной SMA. Больше сигналов = больше ложных входов = хуже результат.

( Читать дальше )

 

Почему я заработал $868 тысяч на Polymarket — и почему остановился 20 февраля

 

Автор: gabagool22 Адрес: 0x6031b6eed1c97e853c6e0f03ad3ce3529351f96d

---

Привет. Я знаю, что многие из вас следили за моим публичным P&L: +$868 862 за четыре месяца на коротких крипто-Up/Down рынках Polymarket. И многие написали мне один и тот же вопрос — «почему ты не торгуешь с 20 февраля?». Эта статья — детальный ответ. Я расскажу:

1. Какая стратегия за этим стояла (с формулами).
2. Почему она работала именно на Polymarket и именно на крипто-рынках.
3. Что произошло 5 января — 6 марта 2026 и почему мой бот пришлось выключить навсегда.
4. Что я думаю делать дальше.

Ничего секретного — просто чистая математика и микроструктура.

---

1. Я не предсказывал цену биткоина. Никогда.

Распространённое заблуждение: «раз он зарабатывает на BTC Up/Down рынках, значит у него хорошая модель направления крипты». Это неверно. Я делал прямо противоположное.

( Читать дальше )