Последние несколько лет я строю своего торгового робота для рынка облигаций. Своего — тобишь исключительно для себя, не для продажи и не для управления чужими деньгами.
Сейчас система уже не выглядит как эксперимент «на вечер после работы». Робот торгует полностью сам, мониторится, пережил несколько неприятных сюрпризов рынка и по ИИСу даже обгоняет банковский вклад (хотя по обычному счёту доходность около нуля, см. картинку с графиком ниже).
Решил написать пару постов про то, как всё это строилось: от ручной торговли и Excel-табличек до тысяч сделок в день, мониторинга и инфраструктурных костылей, которые внезапно работают вполне себе на уровне (про уровень шучу, про костыли — не шучу).

Где нахожусь сейчас

На текущий момент у меня:
* Windows, QUIK, Lua+DLL(Rust).
* Вся логика в Rust, а Lua — максимально простой мостик от QUIK до логики на Rust.
* Отправка транзакций делается из Rust посредством Trans2Quik.
* Хранение сделок и позиций в sqlite (с бэкапированием в облако).
* Мониторинг на Prometheus + Grafana + алертинг с использованием своего сервиса на почту (об этом потом).

( Читать дальше )

Привет, Smart-Lab!

Большую часть жизни я провел в финансах: казначейство, управление ликвидностью, работа с капиталом. И всё это время моим основным инструментом был Excel. Всегда хотелось как усовершенствовать имеющиеся модели. И хотя Excel при профессиональном подходе дает огромные возможности их все равно может не хватить под какую-то конкретную задачу. Также в последнее время с расцветом ИИ я как и многие увлекся вайб-кодингом, порог доступа к которому теперь стал ниже, чем был раньше. Решил раздвинуть рамки Excel моделей за счет python.

В этой статье я расскажу, как финансисту (не профессиональному разработчику) пересесть на Python и собрать свой инвестиционный терминал, который делает именно то, что нужно вам. Когда я начал глубже погружаться в изучение облигаций, то мне захотелось создать свой инструмент, в который я бы мог сам добавить те показатели, которые бы посчитал нужным.


Откуда я брал данные для терминала.

Первый вопрос любого цифрового проекта — данные. Вот откуда я беру данные для своего терминала

( Читать дальше )

Проблема с тотальным распространением национального мессенджера заключена вовсе не в том, что он отправляет (или не отправляет) переписку в спецслужбы и вообще следит (или не следит) за нами всеми доступными и недоступными способами.

Важно понимать, что после 9/11 ни о какой тайне переписки, ни о какой анонимности или приватности в сети речи не идёт.

Все эти глупости были сознательно и безоговорочно принесены в жертву одной цели — борьбе с терроризмом.
И это нормально, это реалии нашего мира.

Наивно полагать, что если вы на выключенном телефоне, без батарейки, переписываетесь в секретном чате в бункере на глубине 5000 метров под землёй в Антарктиде, с полным отсутствием интернета и электричества на 2000 километров вокруг, вас не слушают, не читают и не пишут.

Конечно слушают, читают и пишут, не тешьте себя иллюзиями.

Проблема состоит именно в навязывании продукта.
В насилии и в угрозах.
Не установишь национальный мессенджер — ребёнок в школе будет изгоем.
Отключим газ.
Лишим премии.

( Читать дальше )

В прошлой своей статье я открыл для себя интересную, но неприглядную истину — что рынок это то место, где можно зарабатывать даже не зная будущего. Не угадывая направление — пойдёт вверх или вниз, не изображая из себя Вангу, а лишь правильно работая с вероятностями и размерами позиции. Если вы подбрасываете монетку и ставите 100% на орла — вы банкрот при первом же выпадении решки. Но если вы дробите капитал по формуле Келли или используете ребалансировку, вы можете зарабатывать даже при череде неудач.


Результаты моего сегодняшнего эксперимента, о них ниже

В прошлой статье по советам Дмитрия Шалаева я рассматривал математический трюк когда на сгенерированных котировках при убыточном активе капитал рос, а стратегия купил и держишь медленно обнуляла виртуальный счёт.

( Читать дальше )

Приложение  github.com/Alex-Shur/moex-downloader

Привет, трейдеры!

Представляю вам MOEX-Downloader — python приложение для скачивания свечных исторических данных с MOEX для дельнейшего использования с библиотеками типа pandas и тестирование стратегий на python.
Это готовое приложение с UIна PyQt6, позволяющее в пару кликов:
- выбрать тикеры (акции или фьючерсы),
- скачать historical candles (OHLCV),
- сохранить данные в CSV,
- обновить список инструментов,
- и не смотреть в консоль.

Установка и запуск — дело пары команд для тех, кто хоть чуть знаком с Python-средами
После запуска — выбираешь тикеры, таймфреймы, и получаешь CSV-таблицы OHLCV для своих стратегий.

Параметры дат
Start — начальная дата, с которой приложение будет скачивать свечные данные.
End — конечная дата. Если поле пустое, данные будут скачаны до последнего доступного момента.

Обновление данных при повторном запуске

Если вы повторно запускаете скачивание с теми же параметрами:

( Читать дальше )

История моей работы в московском банке в 2011-2016 годах и симуляция сценария дальнейшего ухода в инфобиз.

Итак, вот она, сага на пересечении банковского дела, инвестиций, человеческих инстинктов и инфоцыганства.

Любые совпадения с реальными персонажами исключительно случайны.

Чёрная комедия о Дейве Блэке и Майке Янге

Пролог. Банк №300 с громким и многообещающим названием Фаст-Кредит Банк, но без выдачи моментальных микрозаймов под залог души до зарплаты: колыбель абсурда.

Когда-то давно, задолго до стадионов, мотивационных слоганов и билетов по 3999 долларов за «финансовое просветление», были серые будни московского банка в фешенебельном бизнес-центре класса «Не» («Неужели такое еще не снесли?»), на задворках между метро Проспект Мира и Рижская, занимавшего ровно 300-е место по размеру активов в России.

( Читать дальше )

По мере исследования инструментов и классов активов иногда возникают наблюдения, что в определенные периоды палку воткни и она прорастает деньгами, в другие же, борьба с нулем и плохое настроение почти гарантированы.

В прошлый раз вскользь упомянул недавнюю ситуацию на рынке, когда рост реальной ставки вылился в снижение интереса к классу активов акций и их распродажам. Причин текущей ситуации несколько, но остановлюсь на том, что можно посчитать и вынести пользу на будущее.

При исследованиях торговых подходов возникает желание как-то определять режимы рынка, (привет фильтрам пилы, торговле по эквити). Далее можно пойти несколькими путями, более подробно буду на этом останавливаться, когда подойду ближе к «как начать в системном трейдинге» и что это вообще такое.

Так вот, первый путь, это рассказать вам красивую историю о том, как квант силой разума и хорошего образования дедуктивно т.е. от общего к частному нашел какие-то штуки, которые характеризуют разные рыночные периоды.

Второй путь, он обычно более честный, майнинговый, ну т.е. индуктивный в основном, когда копаем рынок, задавая ему вопросы и до определенного момента, не делая сколь ни будь значимых обобщений, просто собирая эмпирические факты, находки, «открытия».

( Читать дальше )

Каждый инвестор рано или поздно сталкивается с необходимостью ведения учёта своего портфеля, особенно если брокеров несколько. В первом приближении для этого подходит Excel: многим знаком, работает локально и почти всегда установлен на компьютере. Подходит для расчета доходности, учета дивидендов.

Однако механическая работа со временем утомляет, а возможности Excel для автоматизации онлайн получения котировок ограничены. Google Таблицы решают эту проблему: это изначально облачный инструмент. Чтобы получить актуальную цену акций, достаточно одной формулы.

В этой статье мы разберём, как Google Таблицы могут дать инвестору больше свободы. Я покажу на примерах, как с помощью встроенных инструментов и простых гугл скриптов (Google Apps Script) превратить таблицу в полноценную платформу для анализа и автоматизации вашего портфеля. А ещё разберем получение котировок в обоих инструментах.

( Читать дальше )

Всем привет! Хочу поделиться своим инструментом для мониторинга контанго/бэквордации на срочном рынке, который разработал буквально на днях для себя и хочу поделиться с вами. 

Рекомендации и правки приветствуются.  Прошу не расценивать как рекламу, так как это все бесплатно.

Что делает система?

• Автоматический сбор данных: С некоторой частотой (5 мин) по API Т-Инвестиций отслеживаются котировки и ГО для 24 акций, а также их ближних и дальних фьючерсов.
• Расчет контанго: На основе этих данных автоматически рассчитывается и обновляется текущее значение контанго/бэквордации.
• Удобная сортировка: В интерфейсе есть возможность сортировки списка как по тикеру, так и по величине контанго, что помогает быстро находить наиболее интересные связки.

Система алертов:

Для удобства реализован отдельный модуль уведомлений.

• Внутри системы: На отдельной вкладке ведется лог всех значимых изменений.
• Критерии срабатывания: Для ближних фьючерсов сигнал генерируется при изменении контанго на 1% и более, для дальних — на 2% и более.

( Читать дальше )

Довольно много материалов из серии «давайте каждый месяц покупать в долгосрочный портфель», но, когда дело доходит до сформированного портфеля и «цене ошибки» для него вместо расчетов и логических рассуждений вдруг начинаются «пассы руками» про область личной ответственности каждого и прочее.

Это чувствительная область и скажем прямо, чтобы не «продвигала» та или иная аналитика если портфель активов достаточно диверсифицирован, то весьма вероятно, результат будет болтаться около среднерыночногот.е. польза для аналитических команд есть, а явного вреда можно избежать. Например, в силу начальной траектории формирования капитала, когда вклад каждого пополнения весьма значимо усредняет результат.

Продается некий вариант клубной карты, возможность быть сопричастным к тому образу, который сформирован вокруг финансовых рынков. Говорю это без какого-то негатива, лишь обозначая текущий способ решения, который в основном предлагается, риски — это проблема инвестора.

( Читать дальше )