Введение: зачем рынку нужна вероятностная модель

Большинство торговых систем работают детерминированно: “если RSI пересёк X — покупай”.Но рынок — стохастическая система. Сигналы не бинарны, они вероятностны.

Это приводит к трём фундаментальным проблемам классических индикаторных систем:

1. Отсутствие нормализацииИндикаторы дают значения в разных единицах, не сопоставимы между собой.
2. Нет учёта рыночных режимовRSI=70 в тренде и RSI=70 в боковике — разные вещи по вероятности разворота.
3. Нет вероятностной оценки результатаТрейдеру нужно не “Buy”, а «Вероятность роста 0.67 при уверенности 0.72». Это более объективная мера

И анализатор, который мы сегодня разберём, решает это, используя:

• только OHLCV-данные
• многовременной анализ (HTF/LTF)
• оценку волатильности
• нормализованные регрессионные признаки
• рыночные режимы как скрытые состояния
• логистическую функцию превращения score → probability
• модель confidence для оценки качества сигналов
• анализ альткоинов через TOTAL/TOTAL2/TOTAL3/OTHERS.D

Привет, Смартлаб.

Решил поделиться опытом торговли не на Мосбирже или крипто-фьючерсах, а на Polymarket. Для тех, кто в танке: это децентрализованный рынок предсказаний (Prediction Market) на блокчейне Polygon.

По сути, это торговля бинарными опционами (Event Contracts), где цена контракта варьируется от $0.00 до $1.00. Цена $0.60 означает, что рынок оценивает вероятность события в 60%. Если событие наступает — контракт экспирируется по $1.00. Если нет — по $0.00. Главное отличие от казино — вы торгуете не против «дома», а в P2P-стакане (CLOB — Central Limit Order Book) против других участников.

Вводные данные эксперимента:

• Депозит: $500 (USDC).
• Инструмент: Политические и новостные ивенты.
• Срок: 6 месяцев.
• Пиковый PnL: +$13,000.
• Текущий PnL: +$3,300 (зафиксировал, вывел тело, играю на «фантики»).

Ниже — сухой разбор механики, где я нашел альфу, и где словил «черного лебедя».

1. Механика заработка: Поиск неэффективности (Arbitrage)

Главная фишка Polymarket — он относительно медленный, если объем рынка небольшой. Крипторынок реагирует на новости роботами за миллисекунды. Рынок предсказаний реагирует силами толпы. Этот лаг (от 1 минуты до нескольких часов) дает возможность для арбитража.  

Алгоритмическая торговля на Московской бирже с помощью терминала QUIK остаётся популярным способом автоматизировать стратегии. В этой статье мы напишем грид-бота, который выставляет ордера сеткой вокруг текущей цены и зарабатывает на колебаниях.

🔧 Что такое грид-бот

Грид-бот (от англ. grid — сетка) — это торговый алгоритм, который выставляет ордера (лимитки) на покупку и продажу через равные интервалы цены.

Простейший сценарий:

• Цена идёт вниз — бот набирает позицию по мере снижения.

• Цена возвращается вверх — бот закрывает покупки продажами, фиксируя прибыль на каждом «шаге сетки».

Таким образом бот «ловит пилу», зарабатывая на флэте и колебаниях.

В коде ниже реализована версия с:

• стопом/тейком для бота.

• Пересчётом средней цены позиции.

• Подсчётом реализованного и нереализованного PnL.

⚙️ Подключение Python к QUIK

Чтобы Python «видел» терминал QUIK, нужен связующий слой. Есть несколько способов:

• QUIK LUA scripts (QLua) — встроенные скрипты на Lua.

Когда появляется ощущение, что ты спидраннер рынка — ставишь таймер, жмёшь сделки, потом делаешь паузу — возникает мысль: а почему бы не дать часть работы машине? Таким образом стартует тема — не «сделаем миллионы на автопилоте» (это утопия), а «построим домашний автоматизированный брокер-робот, который возьмёт на себя рутинные операции, а ты будешь подглядывать и корректировать».

Писалось это не как идеальный план, а как рабочий дневник: были провалы, были глюки, были «вот что я бы сделал иначе». И всё с прагматичным взглядом: минимальные затраты, максимум гибкости, открытый API, чтобы не быть связаными с закритой системой.

1. Почему вообще стоит автоматизировать

Торговля вручную — эмоциональна, непоследовательна, разбросна. Машина может:

• выполнять сигналы без дрожания рук;
• фиксировать сделки сразу по алгоритму;
• не уставать, не отвлекаться.

Но автоматизация — не волшебный ключ. Нужно потратить время на: инфраструктуру, код, тестирование, мониторинг. Нет смысла запускать робота и забыть: всё должно быть под наблюдением.

Я давно занимаюсь алготрейдингом, периодически также работают боты для монет с низкой капитализацией. На многих биржах остаются монеты маленькой и средней капитализации — периодически их пампят. В хороший день 10-15 монет могут дать рост больше чем на 50%.

Первоначально бот не только уведомлял, но и открывал сделки.
Однако для безопасной публикации я убрал торговую логику, так как бот пока что находится в стадии тестирования. Можно, при желании, добавить филтьтры по объёму, росту на 24часа и прочее.

Я взял за основную цифру — 5% роста. Также при желании можно добавить и шорт-позиции, но пока что, в стадии теста, мне это неинтересно.

В результате получился лёгкий и автономный инструмент, который:

• отслеживает все фьючерсные пары на BingX;

• фильтрует токены по рыночной капитализации (через CoinMarketCap API);

• каждые 5 минут проверяет изменение цены;

• при росте выше заданного порога — шлёт уведомление в Telegram.

Архитектура проекта

Весь код можно разбить на 4 основных блока:

В последнее время я активно занимаюсь автоматизацией торговли и знакомлюсь с разными решениями, два раза летал на конференции, познакомился с интересными людьми. На этом фоне я наткнулся на open-source проект cia76/FinLabPy, о котором уже давно слышал, но никогда не разбирался подробно.

Российская алготорговля переживает странный период: возможности растут, но стандартизации как будто не существует. Брокеры выпускают свои API, но каждый из них живёт в отдельной вселенной — со своим обозначением тикеров, задержками и внезапными отключениями.

Про проблемы алготорговли на Московской бирже почти не пишут, хотя есть мнение что 60% оборота биржи создаётся роботами. А вот автор этого проекта Игорь Чечет на своём вебинаре рассказывает о том с какими проблемами может столкнуться частный инвестор, когда приходит в алгоритмическую среду.

Начну с главного — какую вообще проблему решает FinLabPy?

Что такое FinLabPy и какую проблему он решает

cia76/FinLabPy — это унифицированная платформа для анализа рынков, прототипирования торговых идей, тестирования стратегий и запуска автоторговли через нескольких российских брокеров.

 Приложение =>  https://alex-shur.github.io/MOEX-Simulator/

Привет, трейдеры!

Представляю вам MOEX-imulator — веб-приложение для симуляции торговли на бирже, которое позволит вам отрабатывать и тестировать торговые стратегии без риска потери реальных денег.

Программа создана для того, чтобы помочь начинающим и опытным трейдерам:

• Отработать навыки работы с ордерами
• Протестировать торговые стратегии на исторических данных
• Понять психологию торговли в режиме реального времени
• Анализировать результаты торговли

📊 Работа с историческими данными

Программа поддерживает загрузку исторических данных OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) по любым тикерам:

• Акции (GAZP, SBER, YANDEX и т.д.)
• Валютные пары (Si, EURUSD, GLDRUB и т.д.)
• Криптовалюты (BTC, ETH и т.д.)
• Любые другие финансовые инструменты

Данные загружаются из CSV файлов, что позволяет использовать данные из любых источников.

Последнее время стали часто попадаться статьи с прогнозами чуть ли не гиперинфляции в США и ценами на золото от 35000$ через 10 лет. Пришло время снова взглянуть за экономический горизонт с позиции австрийской школы экономики. 

Напомню, 4 года назад интернет был полон статей, прогнозировавших наступления стагфляции в США и рост цены золота до пятизначных значений к 2025 г. Этого не случилось, как я тогда и предполагал. Вместо этого, в соответствии с моими ожиданиями, попытки со стороны ФРС остановить инфляцию (пока вполне успешные) сдержанным поднятием ставки привели к учащению Бум-Крах циклов в соответствии с теорией экономического цикла Людвига Фон Мизеса.




В период, обозначенный на графике цифрой 1, усилиями ФРС и коммерческих банков (по большей части ФРС) обеспечивался рост денежной массы. Причем, количество созданных денег превышало сумму, которую можно увидеть выше на графике М2, т.к. значительная сумма (3 триллиона) осела на счетах обратного РЕПО и на счете казначейства (суммы на этих счетах не учитываются в М2).

ID Collect на блюдечке: ключевые цифры

Давайте посмотрим на «паспорт» нашего финансового инструмента.

• Номинал: 1000 рублей. цена одного «долгового билета», но минимальный размер участия у желтого брокера 10000 руб.

• Купон: 23% годовых (фиксированный). Да, вы все правильно прочли. Это не опечатка. Компания обещает платить именно столько на протяжении всего срока.

• Выплаты: Ежемесячно. Приятный бонус — денежный поток будет поступать на ваш счет 12 раз в год, а не раз в квартал или полгода. 💰

• Срок: 4 года (до октября 2029). Довольно долгий горизонт, но тут есть пара хитрых опций.

• Амортизация: Есть. Это значит, что тело долга вам начнут возвращать частями еще до погашения.

• Пут-оферта: Через 2 года. Ваша личная «кнопка катапультирования», если что-то пойдет не так.

А теперь перейдем к самому интересному — амортизации и оферте. 

✅Фишка №1: Амортизация. Как вам возвращают долг по частям

Представьте, что вы одолжили другу 10 000 рублей. Вместо того чтобы получить всю сумму через 4 года, он начинает возвращать вам по 2 500 рублей каждый год, начиная с третьего. Это и есть амортизация.