ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

 

Начали прилетать ехидные вопросы такого характера:

Ну что, как ты теперь будешь жить, ведь недавно биржа запустила торги в выходные и теперь придётся торговать без отдыха???

Другие наоборот — жалуются:

 

Я теперь света белого не вижу, потому что не могу оставить свои позиции

Мой ответ простой:
Для меня ничего не изменилось.

Почему?
Потому что я торгую так, что сидеть у монитора по 15 часов мне не нужно.
Сейчас расскажу, как именно.

 

Как устроена моя торговля

У меня есть выделенный сервер. На нём — всё необходимое для работы.

QUIK — это бухгалтерия. Там ГО, вариационная маржа, реальные сделки, цены опционов, чистая позиция.

TSLab — это мозг, состоящий из скриптов и агентов, именно они управляют моей позицией, оценивает риски и P/L.

Работаю через Финам, коннектор Transaq HFT (он бесплатный). Сделки через него проходят за 30-50 мс — этого достаточно. Для моих стратегий скорость не критична (скрипты просыпаются раз в 10 секунд или реже), но для расчета IV нужно обрабатывать котировки по всей улыбке волатильности (а это десятки страйков, а серий как правила несколько) — быстрый канал решает эту задачу лучше.

( Читать дальше )

Как я пришёл к созданию торговых роботов GoldRiders

Если честно, я никогда не думал, что буду заниматься созданием торговых роботов. Всё началось с обычного любопытства: я увлёкся рынком, пробовал разные стратегии, изучал индикаторы и тестировал советников, которые находил в интернете.

И, как многие начинающие трейдеры, я наступил на все возможные «грабли»:

• скачивал бесплатных роботов с форумов, которые красиво рисовали прибыль в тестах, а на реале сливали депозит;

• покупал дорогие «граали», которые оказывались обычными шаблонными советниками;

• часами сидел за графиками, вручную подбирая параметры, и всё равно оставался недоволен результатом.

В какой-то момент я понял: если хочу стабильно зарабатывать на рынке — нужен инструмент, которому я смогу доверять сам. Не чужие обещания, а мой собственный алгоритм, основанный на реальном опыте.

Первые шаги

Я начал с простого: взял рабочие стратегии, которые использовал вручную, и стал переводить их в код. Первые версии были далеки от идеала, но они уже работали лучше большинства «халявных» советников.

( Читать дальше )

 

Динамика портфеля«Алгебра» и индекса ММВБ полной доходности

На графике ниже показано сравнение динамики капитала двух стратегий при старте со 100 пунктов в июле 2024 года:

🔵 Алгебра к сентябрю 2025 портфель вырос до 135.4, что соответствует доходности +35.4%.

🟠 Индекс МосБиржи полной доходности завершил период на уровне 99.2, что соответствует снижению на –0.8%.

Таким образом, «Алгебра» уверенно обошла индекс как по абсолютной доходности, так и по качественным характеристикам.

Для оценки результатов были рассчитаны базовые показатели риск-менеджмента:

CAGR (годовая доходность):
Алгебра: +28.3%
Индекс: –0.66%

Максимальная просадка:
Алгебра: –21.9%
Индекс: –21.4%

Годовая волатильность:
Алгебра: 16.8%
Индекс: 25.2%

Sharpe Ratio:
Алгебра: 1.47
Индекс: 0.10

По результатам анализа можно сделать несколько важных выводов:

Портфель Алгебра показал уверенный рост и обогнал индекс более чем на 35 п.п. за период. При этом волатильность стратегии оказалась ниже рыночной, а просадка сопоставимой с индексом полной доходности ММВБ.

( Читать дальше )

Завершили подключение FTP сервера для скачивания данных с FTP сервера ByBit.

Для получения данных не нужна регистрация. Тиковые данные доступны.

А это инструкция по тому, как это работает.

 

1. Открываем OsData.

Для запуска коннектора в главном меню OsEngine выбираем Дата:

( Читать дальше )

Красиво, все в одной картинке.

Применительно к финансам, интересны в первую очередь State Estimation, Modelling and Simulation

Сравнение ручной торговли и автоторговли: что выбрать трейдеру?

Современный рынок Forex, криптовалют, металлов и индексов даёт трейдерам возможность выбирать между двумя подходами: ручная торговля или автоторговля с помощью торговых роботов.
Оба метода имеют свои преимущества и недостатки. Важно понимать различия, чтобы выбрать оптимальную стратегию для себя.

В этой статье мы разберём, чем отличается ручная торговля от автоторговли, рассмотрим плюсы и минусы обоих подходов и дадим рекомендации для начинающих трейдеров.

Что такое ручная торговля?

Ручная торговля — это когда трейдер самостоятельно анализирует рынок, принимает решения и открывает/закрывает сделки.

📌 Характерные особенности:

• Использование технического и фундаментального анализа
• Принятие решений на основе опыта и интуиции
• Полный контроль над сделками

✅ Преимущества ручной торговли:

• Гибкость и возможность быстро адаптироваться
• Контроль над каждой сделкой
• Возможность развивать собственное мастерство

( Читать дальше )

Как и предполагалось ранее период расширенной волатильности в ожидании чуда решения по ставке, на которой можно было хорошо заработать имел место быть

Началось все красиво. Под вопли из всех утюгов о начале девальвации рубля, в которое и я, надо сказать, уверовал тоже, и за что потом немного поплатился, началось красивое трендовое движение.
Заработано 8 сентября 753 пункта.


На следующий день, не так красиво, но движение продолжилось.
заработано 9 сентября  242 пункта



( Читать дальше )

Каждую неделю мы анализируем десятки научных статей, чтобы выделить ключевые тенденции в финансах, алготрейдинге и управлении рисками.

Вот что важно на этой неделе.

Машинное обучение для оценки рисков
Исследователи работают над тем, чтобы модели машинного обучения лучше предсказывали финансовые события и при этом оставались понятными для регуляторов.

В работе «Enhancing ML Models Interpretability for Credit Scoring» предложен гибридный метод, который делает кредитный скоринг точнее и прозрачнее.

Другое исследование — «Why Bonds Fail Differently?» представляет новую модель EMDLOT. Она прогнозирует дефолты облигаций, объясняя свои решения.

Алготрейдинг и рыночная микроструктура
Продолжают изучать, как алгоритмическая торговля влияет на резкие рыночные колебания.

В статье «Ultrafast Extreme Events» разбирают роль ликвидности в экстремальных событиях и восстановлении рынка. Это помогает создавать более устойчивые стратегии для высокочастотной торговли.

Исследование «Bootstrapping Liquidity in BTC-Denominated Prediction Markets» рассматривает, как обеспечить ликвидность в рынках предсказаний на основе биткоина.

( Читать дальше )