Торговый терминал — это готовое решение со своим набором функций и возможностей. Но что, если ваша стратегия требует нестандартного подхода или вам нужно собрать данные, которых в интерфейсе просто нет? Есть решение — БКС Trade API.
БКС Trade API — это программный интерфейс, благодаря которому вы можете построить свою собственную торговую среду, заточенную под конкретные задачи.
Что можно делать с помощью Trade API
1. Получать рыночные данные в реальном времени — когда и как вам нужно. Забудьте о ручном обновлении графиков. Создайте свой собственный поток данных.
Программа OsData позволяет загружать сотни инструментов, и иногда возникает необходимость очистить их по разным признакам. Например, убрать низковолатильные инструменты или инструменты с разреженными данными. Интерфейс «Обрезания» данных создан именно для этого.
Чтобы открыть окно настроек фильтра, необходимо в панели управления сетом нажать кнопку «Обрезать»:

Сегодня поговорим о роботе, который уплачивает налоги в тестере. Его можно добавить в Ваш комплект ботов при портфельных тестах и точно рассчитать, сколько средств будет списано в пользу государства. Кроме того, это повышает итоговую точность теста, что всегда полезно.
Рассмотрим робота TaxPayer, который предназначен для расчета и списания налогов по окончании года при тестировании стратегий в Тестере.
Каждое обновление свечи робот проверяет, является ли последняя свеча первой свечой нового года. Далее он проходит по всем роботам, включённым в Тестере, просматривает в их журналах закрытые сделки за предыдущий год и подсчитывает по ним прибыль. После этого рассчитывает, какой налог должен быть уплачен за тот год, и проводит сделку на соответствующую сумму у себя. Таким образом налог списывается с депозита портфеля. То же самое повторяется каждый год.
Ссылка на GitHub: https://github.com/AlexWan/OsEngine/blob/master/project/OsEngine/Robots/Helpers/TaxPayer.cs
На этой неделе в научных публикациях и препринтах по алготрейдингу и количественным финансам выделилось три ключевых направления. Мы разбираем сотни свежих работ каждую неделю — вот что важно.
1. Новые методы расчёта цен на опционы
Больше всего статей вышло по вычислительным финансам (q-fin.CP). В работе Convolution-FFT for option pricing in the Heston model предложили метод Convolution-FFT для расчёта цен опционов в модели Хестона. Метод даёт точные результаты без больших вычислительных затрат.
Другое исследованиеPredicting Price Movements in High-Frequency Financial Data with Spiking Neural Networks показывает, как спайковые нейронные сети (это тип ИИ, похожий на работу мозга) могут предсказывать скачки цен на высокочастотных данных. В тестах модель показала доходность 76.8%.
Ещё одна полезная система — A Unified AI System For Data Quality Control and DataOps Management in Regulated Environments. Она автоматически проверяет качество данных в финансовых компаниях, где жёсткие регуляторные требования.