Обновляемый сборник статей, касающийся различных подходов к алгоритмической торговле и программирования роботов на Os Engine. Всё в одном месте. Сборник сборников.

Часть 1. OsEngine. Знакомство с программой и окружением.

0. Рекомендуемый вход для новичка.

1. Скринеры акций. Стартовый набор роботов.
1.1. Лекция 1. Введение и установка OsEngine.
1.2. Лекция 2. День теории.
1.3. Лекция 3. Робот-скринер на канале линейной регрессии.
1.4. Лекция 4. Робот-скринер на паттерне «Три солдата».
1.5. Лекция 5. Робот-скринер на адаптивном ценовом канале.
1.6. Лекция 6. Робот-скринер на наклонном канале ZigZag.
1.7. Лекция 7. Перенос роботов на удалённый сервер.
1.8. Лекция 8. Скачивание исторических данных и тестирование.
1.9. Лекция 9. Автоинвестирование в TMON на ночь.
1.10. Лекция 10. Тестирование с TMON, налогами и учётом маржи.
1.11. Лекция 11. Кросс-тест оптимизация.

2. Нюансы OsEngine и Алготрейдинга в Т-Банк.
2.1. Решение популярных проблем при подключении OsEngine к АПИ Т-Инвестиции.

( Читать дальше )

На диаграмме самые дорогие компании ЕС. Давайте рассмотрим ТОП-3 рейтинга. 

Итак.

Novo Nordisk.

 Фармацевтический концерн, расположен в Дании. Капитализация 554 млрд. Последние хиты продаж — препараты Ozempic и Wegovy. Они произвели такой же фурор, как и Виагра в 90-е. Как и в случае с Виагрой, препарат разрабатывали для лечения распространенной болезни, но заметили один побочный фактор. Дело в том, что препарат снижает аппетит и помогает худеть. Но главное — похудевший не срывается в “ночной дожор”, новый вес сохраняется. 

Wegovy разработали уже специально для похудения. В США месячный курс стоит $1300. Не удивительно, что у Novo Nordisk дела идут хорошо.

На сегодня, депозитарные расписки на акции торгуются в США — Novo Nordisk A/S (NVO) и доступны для покупок резидентам РФ. Цены в долларах!

Есть дивиденды — 1.16%

За 5 лет акции NVO выросли с $26 до $119

Держу их в своем портфеле.

LVMH 

LVMH Moët Hennessy — Louis Vuitton, Société Européenne

( Читать дальше )

На этих выходных палестинцы из Сектора Газа устроили лихой налет территорию Израиля, отметив 50-летие войны Судного дня, которая привела к мощному экономическому кризису в 1970-е годы. 

Что тогда произошло и каковы были последствия?

1950-е и 1960-е годы в Америке были эрой благоденствия для потребителя, в частности для потребителя бензина — автомобилиста. Лишения и нормирование военных лет помнились весьма смутно.  

Все изменилось в 1970-е. Для Западной цивилизации наступила череда кризисов и поражений: распад колониальных империй, поражение во Вьетнаме, революции в нефтяных Ливии и Иране, политический кризис (Уотергейтский скандал) в США, нефтяное эмбарго арабских стран и затяжной экономический кризис.

Война Судного дня

Этот кризис начался с Войны Судного дня, разразившейся ровно 50 лет назад. Истоки войны лежали бесконечном противостоянии арабов и евреев. 

Во время предыдущей, успешной для Израиля, «Шестидневной войны» 1967 года он разгромил вооруженные силы соседних арабских стран и оккупировал территории:

( Читать дальше )

Всем добрый вечер,

Давненько ничего я не писал. Потихонечку мой ютубчик набирает подписчиков, и большинство судя по всему индусы… так вот многие из них посмотрев видео про методы оптимизации стали спрашивать как же можно потестить другие идеи. Ну я немного подкрутил свой не самый оптимальный код, и родился у меня аж целый фреймворк, в котором очень легко тестить различного рода портфельные стратегии. 

Итак выглядит это все следующим образом:



Как основа это Backtrader (хороший питоновский движок для тестирования торговли, но в целом очень медленный при загрузке данных, да и есть там некоторые вещи в которых мне лениво разбираться).
Далее реализуем простенькую стратегию которая будет крутиться в бэктрейдере, но ее структура такова, что можно любые спецефические действия делать в привычной для каждого человека форме. Я там использую pandas dataframe.

Структура стратегии:

( Читать дальше )

Краткое тезисное введение:
1) читаю смарт-лаб 10 лет, я не кремлебот, не пропагандист и прочее, зарегистрироваться решил после опроса про бизнес в «реальном секторе»
2) активно занимался трейдингом в 2012-2014 года, заработал на этом денег, после чего получилось так, что по сей день я занимаюсь производством мебельных комплектующих (для топ 15 брендов и фабрик страны в среднем сегменте) и готовой мебели в премиум сегменте
3) из п. 2 следует, что я постоянно (примерно от 60 до 80 часов в неделю, последние 8 лет) занимаюсь как массовым поточным производством высокотехнологичных деталей и комплектующих, так и мелкосерийной сложной продукцией, в том числе её разработкой, созданием всей тех цепочки, подбором поставщиков и их обучением делать что-то вменяемое и т.д. и т.п.
Сложная мебель уступает простому автомобилю хотя порядок тот же, но вряд ли уступает квадрациклу или промышленной холодильной установке.
То, что я опишу дальше, вы обязаны знать, и в принципе это можно узнать либо находясь непосредственно «в поле» (в моем случае в цеху), либо просто прочитав мой пост.

( Читать дальше )

Интересная тема поднята в обсуждении мартовского результата Sergey Pavlov


Хотел бы проиллюстрировать ответ Dio на личном примере.

Вот вроде «боковик», а прибыль за указанный период у меня  двузначная



( Читать дальше )

Собственно сама статья здесь. Вскоре после выхода она вызвала бурные обсуждения на этом сайте
Только несколько ссылок
https://smart-lab.ru/blog/71539.php
https://smart-lab.ru/blog/71855.php
https://smart-lab.ru/blog/72101.php
https://smart-lab.ru/blog/offtop/99158.php
https://smart-lab.ru/blog/73209.php

Мы тогда задавались вопросом: «А кто автор?». Меня это тоже интересовало, потому что очевидно было, что в статье под псевдонимом «Статистик» выведен я. И в тексте была фраза «Я знаю Статистика хорошо и давно.». Долго думал, кто же это из моих знакомых...

А вот и реальный автор (с 6:06)



Ну вот теперь я все знаю. Конечно с Виктором мы пересекались в 2010-2011 годах.

Прочитал у известного персонажа вот такое заблуждение 

Эффективность математики только в поиске закономерности рыночного движения — паттернов которые способны реально материализовать вашу прибыль.

Написана полная ерунда. Позволю себе процитировать фразу, с которой я начинал свой курс «Алгоритмическая торговля. Научный подход» :
Математика в общем случае не даст Вам ответа на вопрос КАК ДЕЛАТЬ? Но она даст Вам ответ на другой важный вопрос ЧТО ДЕЛАТЬ, А ЧТО НЕ ДЕЛАТЬ?

Что из этого следует? А то, что математика не может быть «эффективна» в поиске паттернов, она лишь может точно сказать: найденные Вами паттерны — это реальные закономерности или чушь собачья.

Как правильно заметил мальчик BuyBuy в своём топике: самый простой способ это сделать, это проверить свои паттерны на качественно (!) смоделированом случайном блуждании и если окажется, что и там все лучше самой доходной пассивной стратегии, то значит это чушь собачья.

Как сделать качественное случайное блуждание для последовательности свечей реального актива?

( Читать дальше )

Отрывок, полная версия: https://blackpointcap.com/documents/Recession%20Roadmap.pdf


На первый взгляд каждая рецессия уникальна. Разные эпохи, технологии, уровень развития, сектора и действующие лица. Но если изучить каждую, то можно увидеть, что все рецессии очень похожи, вплоть до мыслей людей и газетных заголовков.

Все начинается с хрупкой среды. Хрупкая среда — это почва, на которой рецессия становится возможной. Хрупкость не увидишь в показателях компаний или уверенности потребителей, скорее наоборот. Хрупкость — это уникальное стечение обстоятельств, когда подавляющее число экономических субъектов находятся в состоянии неспособности принять и перенести первый шок.

Первый шок — это какое-либо существенное отрицательное экономическое событие. Стоит отметить, что подобные Первые шоки происходят достаточно часто, но в большинстве случаев среда не находится в хрупком состоянии и поэтому мы перевариваем их и идем дальше.

( Читать дальше )