Подготовил новую стратегию для Робот Сетка LUA.
🎞️ Видео: 

 Краткое описание стратегии «Сетка от цены».
👉 Отличительная особенность в том, что удерживается одна позиция, а не множество, как в других вариантах сеточных стратегий.

Привет! Я собираю интересные картинки и графики по теме инвестиций и финансовых рынков. В основном о инвестициях на зарубежных рынках. Публикую по мере накопления и до того, как они утратят свою актуальность. Полагаю, что уважаемой аудитории смартлаба такие подборки будут интересны, поэтому постараюсь их тут регулярно выкладывать.

В этом выпуске мы говорим в основном об итогах 2025 года и пытаемся найти сигнал среди бесконечного информационного потока, чтобы ответить на вопрос — где искать доходность в следующем году.

Рынок США худший среди рынков?

Главным итогом и сюрпризом этого года стали результаты американского рынка. Реальные данные, на мой вкус, сильно разошлись с преобладающим нарративом этого года — а именно с историей о пузыре и его неизбежном пике.

Прежде всего, США больше чем на 10% отстали от общемирового индекса. И учитывая, сколько было хайпа вокруг американского рынка и его IT лидеров, которые на себе тащат весь индекс — явно были места и по-интереснее в этом году.

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.