Алготрейдинг

Привет, друзья алготрейдеры!

Сегодня я покажу вам, как создать торговую систему MACD Sync Strategy на платформе TsLab!


🎯 Эта стратегия использует уникальный метод фильтрации трендов и уже доказала свою эффективность на разных тестах.

?si=j2NZLaWr-xuSwMk_

Мой ТГ все скрипты бесплатно здесь ====>  t.me/ArgusAlgo

С развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения меняются не только технологии, но и способы их изучения. Особенно это заметно в области финансовых технологий, где программирование торговых роботов играло ключевую роль в автоматизации торговли и принятии инвестиционных решений. Однако с появлением новых ИИ-инструментов, многие считают, что традиционные курсы по программированию торговых роботов могут стать менее актуальными. В этом лонгриде мы рассмотрим, почему это происходит и какие изменения стоит ожидать в ближайшем будущем.

1. Автоматизация разработки торговых алгоритмов

Одним из главных факторов, влияющих на снижение необходимости традиционного обучения программированию торговых роботов, является автоматизация самой разработки торговых стратегий. Ранее, для создания успешного торгового робота требовались глубокие знания в области программирования и алгоритмов. Разработка сложных торговых стратегий включала анализ данных, написание и тестирование кода, а также оптимизацию алгоритмов. Это подразумевало длительное и дорогостоящее обучение на специализированных курсах.

Алгоритмическая торговля — это высокотехнологичная и узкоспециализированная область, где успешное программирование и разработка стратегий могут напрямую влиять на финансовые результаты. Важно понимать, что простое определение популярности языков программирования на основе общего количества репозиториев на GitHub для задач, связанных с алгоритмической торговлей, может дать искажённое представление. Когда мы рассматриваем языки программирования, используя стандартные метрики, такие как общее количество репозиториев, мы можем прийти к ошибочным выводам. Давайте рассмотрим, почему это так.

1. Почему среднее по больнице не работает

Когда мы оцениваем популярность языков программирования на основе общего количества репозиториев на GitHub, такие языки, как JavaScript или Python, могут оказаться на первом месте. Это связано с тем, что они широко используются для разработки веб-приложений, которые составляют значительную долю всех проектов на GitHub. Однако, если мы ограничимся этими данными, мы рискуем упустить важную информацию о том, что действительно используется в узких сферах, таких как алгоритмическая торговля.

Нужные алгоритмы технического анализа в реальном времени (ссылка makebillions.github.io/). Максимально доступный интерфейс, есть справка, график с маркерами. Это не как tradingview, а готовые алгоритмы с настройками. Легче понять вживую.

Что он делает:

• Уведомления в реальном времени в телеграмм, никаких приложений
• Алгоритмы: Статус тренда, Необычное изменение цены, Преодоление сопротивления/поддержки, Инкремент (шаг) цены — есть справка. 
• Есть график tradingview с маркерами уведомлений, селектор акций, справа от графика настройки алгоритмов, при их регулировке график обновляется.

Для Чего:

Для уведомлений:

• Нужно “зарегистрироваться”: найти в Телеграмм бот buydipru_bot, нажать /start и ввести выданный код в форму на странице. Никаких данных вводить не нужно.

Всем привет

Хочу запустить алгостратегии / боты на Python

— Арбитраж спреда. На мало ликвидных биржах есть спред по основным парам до 0.4% и простой поставочный арбитраж с топовых бирж может приносить без риска 0.1-0.3%

— Боты для маркет-мейкинга (поставочные / беспоставочные)

У кого есть  опыт работы с крипто биржами или глубокое понимание в такого рода биржевых ботах для консультаций?

Или может кто -то посоветует команды с такими решениями готовыми?

Как совы ведут себя на дампах?

Owl, или Сова – это индекс из моих ботов.

Гипотеза Совы проще некуда: одни стратегии должны зарабатывать там, где другие теряют. Всё!

Написание Совы оказалось неожиданно творческим занятием. Надо было не просто соединить ботов, а уравновесить силы и слабости каждой стратегии, прописать внутреннюю структуру.

И вот – первый большой дамп (важно: я касаюсь только крипто, хотя остальные рынка упали так же). За первую неделю августа биток сделал -30%. Эфир -40%.

Почему я уделяю произошедшему дампу такое внимание?
Было супер-важно посмотреть, как его отработает Multi Knife.

Multi Knife – контр-трендовый сеточник, один из ботов Совы. Полное описание: тык. Его слабое место – дампы (особенно такие, без коррекций).

"Хочешь, упаду?" – спросил рынок в августе. И как упал! Волшебным образом совпало, что ФРС передержала высокие ставки, японская фонда при смерти, мы опять на пороге Третьей мировой (ох уж этот Иран). Умница Баффет вообще всё продал сто лет назад.