Алготрейдинг

Мнение  от  гуру алго-трейдинга  George Pruitt

Вопрос : Можно ли заработать имея стабильно-сливающую систему, и входя по ней в противоположную сторону ?


Ответ :  Почему нет, главное чтобы причиной слива не являлась «переторговка».




отсюда 

Финам

Две стратегии закрыли октябрь 2025 в положительной зоне.

Автоматизированная стратегия для портфеля коротких облигаций +8.17% от начала.

( Читать дальше )

На этой неделе больше всего работ было по алгоритмической торговле, вычислительным финансам и рискам. В основном учёные применяли машинное обучение и ИИ — чтобы торговать точнее и безопаснее.

Основное
1. Алгоритмическая торговля + машинное обучение
Много статей про то, как нейросети помогают в трейдинге.
— Гибридные модели предсказывают риски и ищут выгодные сделки «Causal and Predictive Modeling of Short-Horizon Market Risk and Systematic Alpha Generation Using Hybrid Machine Learning Ensembles». 
— Системы на нескольких ИИ анализируют фундаментальные данные в китайском рынке «Hierarchical AI Multi-Agent Fundamental Investing: Evidence from China's A-Share Market».
— Роботы учатся исполнять ордера эффективнее «Right Place, Right Time: Market Simulation-based RL for Execution Optimisation».
— Новостной сентимент используют для торговли«News-Aware Direct Reinforcement Trading for Financial Markets». 

2. Портфели и риски
Как собрать портфель и не потерять на комиссиях:

( Читать дальше )

Добрый день! Очень нужны практические рекомендации по тому как организовать бухгалтерский и налоговый учет для юрлица, которое торгует на МосБирже с использованием алгоритмов. Сделок конечно же очень много, и нужно корректно фиксировать финансовый результат каждой. К тому же расчеты с другими юрлицами (подрядчиками) никто не отменял. В связи с чем находимся в поиске бухгалтера с опытом в этой сфере или фирмы, которая может взять учет на аутсорс. Ищем именно проверенные способы, системы учета, рекомендации спецов, кто реально помог. Будем благодарны за любые практические советы.

 

Всем привет! Меня зовут Евгений. Я практикующий трейдер, финансовый аналитик и
эксперт в автоматизированной торговле.

Недавно я открыл новый счёт и запустил своих торговых ассистентов. В этом ролике
покажу, как они работают. Все результаты можно будет наблюдать прямо в моём
профиле, а если останутся вопросы — пишите в личку, расскажу подробнее.

Перед вами два ассистента (демонстрация экрана). Если вы никогда не торговали, это
может показаться сложным. Но давайте по шагам

Первый ассистент — агрессивный.
Он торгует по методу усреднения. Что это значит? Представьте, что вы купили товар, а
цена на него упала. Если докупить тот же товар дешевле, то средняя цена покупки
станет ниже. На рынке работает то же правило: ассистент открывает новые сделки по
более выгодной цене и зарабатывает, когда цена возвращается.

Этот метод отлично работает в «боковом рынке» — когда цена то поднимается, то
опускается, но не уходит далеко. В такие периоды агрессивный ассистент может

( Читать дальше )

Впервые публикую запись автоматической торговли 🔥 В самом видео все подробно рассказал, вопросы пишите в комментах!



Плюсом еще покажу покадрово.


( Читать дальше )

Что бы ни говорили адепты облигаций, я не могу считать их разумным инструментом для долгосрочного инвестора. На бумаге облигации кажутся безопасными: стабильный купон, понятный срок, якобы низкий риск. Но если смотреть глубже — риск там большой, а прибыль смехотворная. С учётом эмиссии и инфляции облигации чаще всего просто теряют покупательную способность капитала.

Исторически это подтверждено: на длинных промежутках времени облигации проигрывают акциям, недвижимости, золоту и даже индексным фондам. А значит, держать в них деньги — всё равно что стоять на месте, пока вокруг всё дорожает.

Я решил, что хочу богатеть, а не сохранять. А богатеть — значит зарабатывать выше инфляции и выше индекса. Чтобы этого достичь, недостаточно купить “хорошие” бумаги и ждать. Нужно действовать системно.

Я протестировал сотни торговых и инвестиционных стратегий: моментум, выкуп дна лесенкой, ловлю отскоков, трендовые модели. И пришёл к простому выводу: если хочешь обгонять индекс — будь готов к просадкам, но диверсифицируйся по стратегиям, а не по тикерам.

( Читать дальше )

На этой неделе большинство работ было посвящено машинному обучению и новым вычислительным методам в трейдинге и управлении рисками. Основной тренд — использование больших языковых моделей (LLM) и трансформеров для прогнозирования и оптимизации портфелей.

Все данные взяты из свежих научных статей и препринтов. Каждую неделю мы анализируем сотни работ и отбираем самое важное.

Основные направления

1. ИИ в трейдинге и управлении портфелем

Исследования сосредоточены на улучшении стратегий через анализ настроений и прогнозные модели.

• LLM для оптимизации портфеля
Фреймворк 3S-Trader использует языковые модели для оценки акций, выбора стратегий и адаптации к рынку. Результаты показывают высокую доходность «3S-Trader: A Multi-LLM Framework for Adaptive Stock Scoring, Strategy, and Selection in Portfolio Optimization».

• Риски стратегий на базовых моделях
Исследование предлагает расширить модель CAPM, чтобы разделить систематические и индивидуальные риски при использовании foundation models «Trading with the Devil: Risk and Return in Foundation Model Strategies».

( Читать дальше )

Для алготрейдеров, работающаих с QUIK, связка «QUIK + Lua» всегда была одновременно и благословением, и проклятием. Мощно — но на малопопулярном в трейдинге языке.

Решения вроде QUIKSharp (.NET) стали шагом к более распространённым экосистемам, но что насчёт многомиллионного сообщества Python?

Новый проект QUIK-python портирует нативный QUIK Lua API прямо в Python — с сохранением всей гибкости оригинала и удобством современного async-кода.

Ключевые особенности и преимущества

-  Полностью асинхронный клиент — коллбеки данных из стаканов, сделок и свечей не блокируют основную логику.

-  Прямой доступ к API QUIK — вызывайте функции Lua напрямую из Python-кода.

-  Событийная модель — подписывайтесь на стаканы, свечи и сделки, получая события прямо в Python.

— 🐍 Нативный Python-код — всё, от коллбеков до торговой логики, пишется на чистом Python с доступом к его экосистеме (NumPy, Pandas, asyncio и др.).

( Читать дальше )