Избранное трейдера Михаил
В общем, я тут пробую применять Rust к биржевой торговле. Сделал простенькое приложение, которое:
1. Подключается к биржам (пока это Бинанс и Кракен, дальше буду смотреть, что подключить еще)
2. Собирает тиковые данные по трейдам и ордербуку
3. Приводит это всё к единому формату
4. Сохраняет историю в базу для дальнейшего анализа
5. Мониторит арбитражные возможности
Наверное, я не буду рассказывать все детали реализации, потому что это мало кому интересно. Вместо этого поделюсь выводами:
1. Rust очень дружелюбный для своей производительности язык. Если кто ещё не пробовал, то максимально рекомендую. Во-первых, вы не испытываете никаких проблем с управлением памятью. Во-вторых, он настолько параноидально следит за всеми местами, где можно накосячить, что выстрелить себе в ногу практически невозможно (а это важно, согласитесь). В-третьих, с ним очень дружит ChatGPT, и вы можете спокойно писать хороший, чистый и читаемый код в расслабленном стиле, и, по факту, остаётся следить только за архитектурой приложения.
Когда стратегия перерастает в систему… и когда система перерастает в самого трейдера
Как метод Mean Reversion Hedging («возврат к среднему + хедж») эволюционирует в торговлю уровнем выше — в торговлю через понимание цены.
Есть стратегии, которые учат работать с рынком. А есть стратегии, которые учат работать с собой.
Метод «возврат к среднему + хеджирование на двух счетах» — из второй категории.
Сначала ты, как и все, опираешься на статистику, на среднее, на математическую симметрию и т.п.
Но если идти дальше… всё это становится ненужным. Потому что в какой-то момент ты перестаёшь торговать возврат к среднему — и начинаешь торговать сам рынок.
Этап 1. Механика
На старте всё выглядит просто:
— отклонение от среднего — вход;
— продолжение — хедж;
— возврат — фикс;
— отсутствие возврата — спокойный выход.
Это учит дисциплине, учит не спорить с ценой, учит жить в диапазоне вероятностей.
Привет, Смартлаб.
Дисклеймер: книжек не читал, теханализом никогда не увлекался, на истину не претендую, в терминах могу ошибаться, просто описываю свой первый опыт.
Примерно год назад смотрел динамику своего портфеля в сравнении с бенчмарками LQDT и MOEX. И думал, эх, тут бы всё продать, переложиться в LQDT, а вот здесь совершить обратную рокировку. Даже придумал худо-бедный алгоритм для своей торговой системы. Совершил подход — заблудился в 3-х соснах IDE для Python + нужная версия Python + нужные библиотеки. Забил.
В начале апреля запал этой идеи вновь разгорелся. Методом проб и ошибок нашёл основные столпы для своей системы:
Внимание! Пожалуйста, уберите от экранов всех программистов в финансовой области с опытом менее 15 лет — мы будем обсуждать настоящие чудеса инженерии.

Протокол FAST (FIX Adapter for STreaming) — это международный стандарт, используемый для обмена данными в реальном времени на финансовых рынках. Этот протокол был разработан для повышения эффективности и скорости обмена информацией между различными участниками рынка, такими как брокеры, биржи, банки и другие финансовые учреждения. Протокол FAST является ключевым элементом в инфраструктуре высокочастотной торговли (HFT) и продолжает оставаться актуальным, несмотря на его «почтенный» возраст.
Протокол FAST был разработан организацией FIX Protocol Limited (FPL) в начале 2000-х годов как улучшенная версия протокола FIX (Financial Information eXchange). Основная цель разработки FAST заключалась в снижении объема передаваемых данных и увеличении скорости их передачи, что стало критически важным с ростом объемов торгов и появлением высокочастотной торговли (HFT).
Итак, это было обычное скучное утро, когда я решил: «А почему бы не попробовать этот Алгопак от Московской биржи?» Я давно слышал про него, а тут как раз была пара свободных часов и чашка горячего кофе. Что может пойти не так, верно?

Регистрироваться было просто. Почта, пароль, подтверждение — стандартный набор. И вот я уже на главной странице Алгопака, который выглядит достаточно дружелюбно. Однако, первый звоночек прозвенел, когда я начал искать справочную информацию. Документация оказалась несколько запутанной, а некоторые разделы вовсе не обновлялись годами.
Для начала я решил не мудрить и создать что-то простое. Пусть это будет стратегия на основе скользящих средних (SMA). Вот мой пример кода на Python, который я решил использовать:
import pandas as pd
import numpy as np
# Загружаем данные
data = pd.read_csv('historical_data.csv')
# Параметры стратегии
short_window = 40
long_window = 100
# Создаем сигналы
signals = pd.


Продолжение. Начало публикации в первой части: https://smart-lab.ru/blog/876173.php
В этой публикации мы пофантазировали на тему, какую торговую систему можно построить, опираясь на рекомендации Троицы, а также привели результирующую таблицу всех пусков ракет и скриншоты графиков “всех запусков”.