Недавно начал учить язык программирования Python. Жаль, что я к нему приступил в 36 лет, а не в 16. Он прекрасно подходит для анализа исторических данных. Выкладываю скрипт, который заходит на сайт финама, скачивает оттуда котировки акций и записывает их в файл quotes.txt. Для того, чтобы всё работало, должен быть установлен Питон https://www.python.org/.
---
В интернете есть информация, как качать котировки с Финама не вручную, а с помощью скрипта. Вот эти статьи. Ими я пользовался при написании своего кода:
Программный сбор данных о котировках
Загрузка котировок валют с сайта finam.ru
Дополнительно пришлось хорошенько поработать головой, чтобы адаптировать эту информацию для моих нужд. Там кое-что устарело и коды авторов потребовали доработки. Также в моём скрипте вы найдёте цифровые символы, которые соответствуют каждой акции. Например Алроса лежит на сайте финама под цифрой 81820.

( Читать дальше )

Доброго времени суток уважаемые!

В этом году Google преподнёс всем отличный подарок  — открыл бесплатный сервис Google Colab.
Google Colab — это сервис где каждый (нужен акк Google, например от Gmail) может попробовать силы в машинном обучении (искусственный интеллект и другие умные слова).

Бесплатно!

Нам он интересен чем — можно заниматься стратегиями, расчётами и строить сложные графики. А ещё Google Colab не закрыт для внешнего интернета — скачиваем котировки и данные с других ресурсов.
Даже если вы очень далеки от этого — попробуйте, это просто.
Я расскажу о первых шагах.

Сам Google Colab — это интерфейс Jupyter Notebook (бывший IPython).

Задача простая — скачать котировки SPY, нарисовать график, посчитать число падений close-to-close больше 3х процентов за 7 лет.
1. Имеем акк gmail (короче google account)
2. Идём сюда: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb  (открывается страница приветствия)
3. File -> New Python 3 notebook
4. Само рабочее пространство (notebook) представляет из себя набор строк («ячеек» — cells) куда вводится код на языке Python, который можно выполнять (треугольник знак «воспроизведения» слева от каждой строки). Наш код будет вот такой:

( Читать дальше )

Привет всем!

Хочу получить данные по свечам СБЕРа с сервера ISS ММВБ.

Кто может подсказать — что я неправильно указываю в своем запросе?

iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/shares/boards/TQBD/securities/SBER/candles.csv?from=2015-04-04&till=2015-04-15&interval=10

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

( Читать дальше )

Наконец более-менее довел до ума код, который берет данные с информационно-статистического сервера биржи.
В предыдущей теме скрипт запрашивал некоторое количество тиков, привязанных либо к текущему моменту, либо к началу торгового дня. Сейчас я сделал так, что можно брать тики от начала заданного дня (доступны только текущий и два предыдущих рабочих) до текущего времени заданного дня. Похоже, сервер кривой и не дает за весь прошлый день получить тики. Зато, если дождаться 22:00, можно получить все что требуется за текущий день и два предыдущих.

Пока что заливаю файлы сюда, позже обновлю на гитхабе.
yadi.sk/d/ccTtLzbk3Rbtty

В общем, чтобы сохранить тики в файл, надо просто запустить скрипт iss_simple_main.py, предварительно в нем указав нужный день:

iss.get_trades_for_session( 'futures', 'forts', 'RIH8', 2 ) # доступны значения 0, 1, 2

( Читать дальше )

Если закинуть вот такую строчку в браузер, то получим тики по SiZ7 текущей сессии

https://iss.moex.com/iss/engines/futures/markets/forts/securities/SiZ7/trades.json

— если добавить 

?start=0&limit=100

то начиная с первой сточки (номер ноль) получим только первые 100 сделок:

https://iss.moex.com/iss/engines/futures/markets/forts/securities/SiZ7/trades.json?start=0&limit=100

следующие 100 сделок:

?start=100&limit=100

Минутки получить можно так:

http://iss.moex.com/iss/engines/futures/markets/forts/boards/RFUD/securities/SiZ7/candles.json?from=2017-11-08&till=2017-11-08&interval=1&start=0

Если заменить .json --> .csv, то скачивается файл:

http://iss.moex.com/iss/engines/futures/markets/forts/boards/RFUD/securities/SiZ7/candles.json?from=2017-11-08&till=2017-11-08&interval=1&start=0

Программный пример:

using System;
using System.Net;
using System.IO;

namespace GetDataSmpl
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {   
            string link = "https://iss.moex.com/iss/engines/futures/markets/forts/securities/SiZ7/trades.json?start=0&limit=10";
            string dataLine; 
            int count = 0;           
            using (WebClient wc = new WebClient())
            {  
                Stream stream = wc.OpenRead(link);
                StreamReader sr = new StreamReader(stream);                
                while ((dataLine = sr.ReadLine()) != null) {
                    if (count >= 14 && count <= 23) Console.WriteLine(dataLine);
                    count +=1;
                }                        
                stream.Close();             
            }                
        }
    }
}

( Читать дальше )

Я заметил, что бытует мнение, что по фьючерсам не платится дивиденд.

Так обычно и говорят: фьючерс на индекс RTS отслеживает только индекс RTS, и не учитывает выплачиваемый по этому индексу дивиденд. То же самое говорят и об акциях.

В крайних случаях брокерские компании в рекламных буклетах могут даже рассказывать, что плечо во фьючерсах — бесплатное.

Это, конечно, не так.

На самом деле, предполагается, что с момента заключения фьючерсного контракта и до момента поставки, реальный товар находится во владении у продавца фьючерса. То есть, продавец фьючерса получает доход от владения этим товаром:

• если это акции, то он получает по этим акциям дивиденды;

• если это фьючерс на индекс акций, то он купил акции, входящие в индекс, и получает по ним дивиденды;

• если это фьючерс на ОФЗ, то он получает по ним купонный доход;

• если это фьючерс на доллар, то он получает доход, разместив доллары на депозите под безрисковую ставку;

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Тема этого обновления — работа со своей моделью улыбки.
Эту версию мне помог создать Дмитрий Новиков. Помогал с формулой расчета, обсуждали юзабилити, ну и конечно же помог отловить баги и глюки, касаемые модельной улыбки. Мы с ним обкатали 2 версии пока не получилась эта окончательная третья версия. Так что спасибо ему большое за всё.

В текущей версии, на самом деле 2 модели улыбки.
1. Это моя, которой я давно пользуюсь. Нарисована в виде оранжевых маркеров (точек) на диаграмме (1).


Рассчитывал так, брал базу улыбки с 2010 по 2016 годы и рассчитывал относительное отклонение страйков с дельтами 0,1 0,25 и -0,1 от центрального в процентах. Рассортировывал по папачкам, каждая из них это срок сколько осталось до экспирации дней и в каждой из них считал среднее значение. Так я получил среднее отклонение интересующих мне страйков от центрального. А зная волу центрального и сколько дней до экспирации, не сложно высчитать волу страйков с дельтами 0,1 0,25 и -0,1.

( Читать дальше )

В некоторых торговых стратегиях используются цены нескольких активов. Скажем, можно торговать фьючерс MX, глядя на цены фьючерсов MX, SR GZ и выполняя над ними некоторые арифметические преобразования. Например, построить график вида
Spread := price(MX) — 5 * price(SR) — 5 * price(GZ) — 50000
по текущим котировкам и строить торговые идеи на его основе.

Кому интересна визуализация подобных спредов в терминале QUIK 7-й версии с помощью lua-скриптов, добро пожаловать под кат.


( Читать дальше )

     Доброго времени суток.
     Мы команда разработчиков торговой платформы FortsSoft Terminal  для прямого доступа на срочный рынок. Опрос нашей компании показал, что торговать на Plaza 2 хотят многие, а информации по данному вопросу катастрофически мало. В виду этого, мы решили запустить серию статей по данной теме.
И так.

Что такое шлюз Plaza 2.
     Шлюз Plaza II — Программное обеспечение, обеспечивающее обмен данными между Серверной частью ПО – Торговой и клиринговой системы Срочного рынка (Торговой системой SPECTRA) и сертифицированной брокерской системой по протоколу Plaza II.
Такое определение дает Московская биржа.
Если простыми словами, то Plaza 2 позволяет получать данные, отправлять заявки миную инфраструктуру брокера.

Преимущества.
Преимуществ у данного способа подключения очень много. На мой взгляд основные:

1. Увеличить скорость обмена данными за счет упрощения инфраструктуры.
2. Обеспечение равных возможностей, как для частных инвесторов, так и для  профессиональных участников фондового рынка.
3. Возможность получать полный анонимизированный ордерлог всех заявок торговой сессии.
4. Возможность разработки собственных торговых роботов.

( Читать дальше )