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.

( Читать дальше )

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:

1. Разработка — Python, потому что по работе немного умел скопировать чужое и наложить на своё
2. Брокер — Т-Инвестиции. Потому что он у меня уже и так есть. А ещё есть нормальная документация: https://github.com/RussianInvestments/invest-python , https://tinkoff.github.io/investAPI/faq_python/
3. Крутой тип, который доступно объясняет, как со всем этим работать: https://azzrael.ru/api-v2-tinkov-invest-getportfolio , https://www.youtube.com/watch?v=QvPZT5uCU4c

( Читать дальше )

Внимание! Пожалуйста, уберите от экранов всех программистов в финансовой области с опытом менее 15 лет — мы будем обсуждать настоящие чудеса инженерии.

Введение

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.

История и Развитие

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).

( Читать дальше )

Введение

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?

Начало приключения

Регистрация и первый вход

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.

Создание первой стратегии

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.

( Читать дальше )

Рис.1: Ответ gRPC сервера на любой вопрос.

Краткое содержание для непрограммистов: gRPC круто и быстро и знать об этом незачем. Всего хорошего!

При написании коннектора к любой бирже на 99% везде используется два основных вида способа передачи запросов и получения данных — это через отдельные REST-вызовы (например, «биржа, дай мне список инструментов») и через веб-сокеты (например, «биржа, дай мне поток обезличенных сделок по Газпромнефти»).

В этих «обычных» случаях всё общение происходит через JSON-запросы, то есть, говоря по-русски, в текстовом виде.



( Читать дальше )

Совсем недавно, буквально 2 месяца назад, Мосбиржа запустила Algopack и выложила на Гитхаб долгожданную многими библиотеку на python –moexAlgo, которая должна упростить работу с AlgoPack API.

Что такое Алгопак?

ALGOPACK предоставляет исторические данные, на которых можно тестировать стратегии и делать бэктестинг. Также предполагаются онлайн данные для запуска торговых стратегий.

Данные в ALGOPACK включают:

– Super Candles – 5-минутные свечи с 50+ параметрами, история с 2020 года.

– Mega Alerts – уведомления о рыночных аномалиях.

– Market Signals – сигналы о рыночных аномалиях.

– Market Data – стандартные онлайн данные: стаканы и свечи.

Исторические данные в алгопаке доступны с 2020 года. Доступ к данным возможен через API и Python клиент на библиотеке moexAlgo.

В настоящий момент в Алгопаке доступен только раздел Super Candles (суперсвечи), который (согласно информации с мосбиржи) имеет более 50 готовых сигналов, рассчитанных:

( Читать дальше )

Приветствую.

В прошлой статье я решил немного рассказать о своем опыте с прямыми коннекторами для биржи и мне очень сильно понравился отклик. Спасибо. Поэтому я начинаю серию статей, которые будут постепенно раскрывать тему прямого подключения к московской бирже (moex) с организационной части и с технической. 

1. На текущий момент Twime является одним из самых быстрых, современных коннекторов к бирже, но есть некоторые нюансы. Московская биржа это не только срочный рынок, но также и фондовый и валютный рынок. 





И вот тут выходят нюансы :) 

Срочный рынок стоит в месяц 4 000 р./месяц, а если вы захотите торговать на фондовом или валютном, то вам придется уже платить 30 000 р. в месяц.  Также отдельно стоит сказать, что Twime — это только работа с ордерами. То есть никакие маркет данные отсюда вы также не сможете получать, а это означает, что вам также понадобиться еще и Fast подключение для маркет данных (об этом чуть позже).

Я думаю, что большинство читающих здесь людей не профессиональные HFT трейдеры, а скажем так «любители», которые хотят поиграться в арбитраж к примеру и платить по 30к в месяц довольного много, поэтому такими подключениями в основном пользуются серьезные «компании/конторы», которые занимаются арбитражем на российском рынке. 

( Читать дальше )

Главный писатель книги по тренду (хотя какая это книга, попытка контент мейкинга, чат AI и то лучше пишет текст) наконец-то снизил доходность но практически нуля.

https://tradelink.pro/portfolio/e8e7433e-6f97-4a4a-9dd8-4259f8c022bf



За 3 месяца было нашим писателем про тренд заработало настоящих твердых 42 доллара.

А вот «производительность» того, на кого он залу… за чей счет поднимал свой рейтинг - https://smart-lab.ru/blog/883031.php

Еще раз доказывает, как любят псевдо гении гордится и кичится своим сиюминутным заработком, забывая что трейдинг любит тишину, неспешность и дистанцию.

Есть горемычные, что отважились у него аренду сделать? Пишите в комментариях

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”.
 

( Читать дальше )

Продолжаю учить язык программирования Питон.
Начал разбираться с фреймворком backtrader.
https://www.backtrader.com/
Он позволяет качать котировки с YahooFinance и анализировать их. Можно гонять разные стратегии, считать сколько заработал или потерял. По себе знаю, что самое трудное — сделать первые шаги. Потом всё идёт гораздо легче. Так вот, описываю первые шаги, чтобы получить вот такую картинку. Это код из базового примера с их заглавной страницы, я сам ничего не писал. 

Это стратегия по пересечению скользяшек. На графике видно, что все сделки убыточные (вверху красные кружочки). При удачных сделках они были бы синие. Но дело не в убыточности отдельной стратегии, а в том, чтобы освоить фреймворк.
1. Качаем питон и устанавливаем https://www.python.org/
2. Запускаем чёрное окошко — cmd.exe
3. В командной строке пишем:

pip install backtrader

это установит фреймворк, а потом

( Читать дальше )