ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Разовью прошлую тему в конструктивном ключе.

1. У меня был длительный неудачный опыт создания роботов для форекса. Возможно не хватило упорства. Возможно нужно было брать таймфрейм побольше. Я работал с тиками и минутами. Пробовал простейшие алгоритмы.

Скользящие средние от одной до пяти.

Трендовые — покупать на пробое хая и т.п.

Комбинации различных индикаторов, которые подбирала специальная программа.

Но график эфквити/баланса получался просто случайной линией.

2. Был не удачный опыт спекуляций на флэтовом рынке крипто. На нем я понял, что мою психику на рынке убивает время. Период колебаний рынка постоянно меняется. А торговать хочется все время.

По этому я стал присматриваться к независящим от времени индикаторам. Нашел один, дающий с виду стабильный профит на длинных годичных трендах. Правда не заметил некоторых деталей, немного обманувших меня, но все равно работа закипела.

3. Написал программу подбора и оптимизации алгоритмов. Подобрал наиболее рабочий алгоритм по принципу устойчивости к вариации входных параметров.

4. С помощью профессионального программиста написал первую версию бота на java для Битфинекса. Кстати программист не верил в успех. )

( Читать дальше )

Удобно когда бот шлёт сообщения в телеграм, а не в лог файл. Как это можно сделать в python? Очень просто.



Шаг 1. Устанавливаем либу loguru. Вам же нужно логирование в боте? Через loguru настраивается парой строчек.
Шаг 2. Устанавливаем либу notifiers которая шлёт сообщения куда угодно тоже парой строчек.
Шаг 3. Настраиваем

# подключаем либы
from loguru import logger
from notifiers.logging import NotificationHandler

# прописываем параметры телеграм бота, от чьего имени и куда слать, где их взять думаю сами разберетесь
params = {
    'token': 'dfdfsfasdfljsahdfkljhasdfklj',
    'chat_id': 'dfkdsflksdjfls;kfjas;ldkf'
}
tg_handler = NotificationHandler("telegram", defaults=params)

# добавляем в logger правило, что все логи уровня info и выше отсылаются в телегу
logger.add(tg_handler, level="INFO")

Я у себя настроил уровень info. Использую его как раз для сообщений в телегу. А вот debug сообщения в телегу уже не приходят. Нечего эфир засорять. Подробнее про уровни логов можно почитать в справке docs.python.org/3/library/logging.html#logging-levels

Шаг 4. Отправляем сообщение

logger.info("Слава роботам! Убить всех человеков!")

Если не нужны логи, можно слать просто через notifiers.

Всем привет!

Заранее оговорюсь, меня интересует исключительно теория, что с чем складывать/умножать/вычитать и тд, с кодом я сам справлюсь. Поэтому, даже если вы не разработчик, любой совет будет полезным.

Я разработчик, пишу инструмент на C# по переводу тиковой таблицы в 1-минутную с OHLC-данными и объемом. Работаю с фьючерсами.
Прошу помочь разобраться, поделиться опытом. Может кому-то тоже будет полезно. 

В итоге, я хочу получить 5 разных OHLCV-данных:
1. OHLCV цен контрактов.
2. OHLCV объема (не цены, а объема) контрактов на покупку. Это о том, сколько всего контрактов на покупку в течение 1 минуты.
3. OHLCV объема контрактов на продажу. Это о том, сколько всего контрактов на продажу стоит в течение 1 минуты.
4. OHLCV объема заявок на покупку. Это о том, сколько всего заявок на покупку стоит в течение 1 минуты.
5. OHLCV объема заявок на продажу. Это о том, сколько всего заявок на продажу стоит в течение 1 минуты.

Я в финансовой теме новичок, пытался разобраться, но боюсь ошибиться.
В таблице есть T-строки (Trade, примеры полей: <ACTIVITY.DATETIME>,<TRADE.PRICE>,<TRADE.SIZE>), Q-строки (Quote, поля: <ACTIVITY.DATETIME>,<BID.PRICE>,<BID.SIZE>,<ASK.PRICE>,<ASK.SIZE>), так же в первой H-строке заголовка (Header) есть поля <YEST.TRADE.CLOSE>,<YEST.TRADE.VOL> — это данные предыдущего дня — последняя цена закрытия, последний объем. Пример таблицы скопировал ниже.

( Читать дальше )

Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:

• Моделирование портфелей по кросс-секции и временным рядам;
• Квантильная методика формирования портфелей в % от выборки или фиксированное число инструментов;
• Возможность гибко задавать веса в портфеле по дополнительному фактору (почти smart beta);
• Можно вырывать данные для аналитики на каждом промежуточном этапе: сделки, размер позиций, комиссии, доходность портфелей;
• Возможность относительно точно учесть комиссионные расходы;
• Пока самая простая визуализация и метрики.

Как выглядит итоговая отрисовка:

Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер

 

Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы:

( Читать дальше )

🕘 Время просмотра ~3 мин.

Детальный аналитический обзор по основным валютным парам рынка Форекс, а также золоту смотрите далее на YouTube-канале.

( Читать дальше )

Написал простую стратегию. Начинаю тесты и ровным счетом ничего не происходит, тестер показывает отсутствие сделок.
Гляньте код. Где ошибка. Сам не могу найти. 


так же приглашаю в трейдинговый чат. Он небольшой и пиликаньем вас донимать не будет.  t.me/joinchat/J15jD5nb_IAwN2My

🕘 Время просмотра ~3 мин.

Детальный аналитический обзор по основным валютным парам рынка Форекс, а также золоту смотрите далее на YouTube-канале.

( Читать дальше )

Портфельная теория Марковица

Портфельная теория Марковица(далее ПТМ) (Modern portfolio theory) — разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов, исходя из требуемого соотношения доходность/риск. Сформулированные им в 1950-х годах идеи составляют основу современной портфельной теории.

Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.

Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджем Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.

( Читать дальше )

Я, вроде, уже писал подобный пост. Давно. Но, новое — хорошо забытое старое.
Очень многие неплохо владеют основами программирования, но написать DLL, связь через TCP или что-то другое для экспорта-импорта в Lua — это достаточно сложная процедура, и требует дополнительных знаний и много времени. Однако, если такую связь как-то по простому реализовать, то решились бы многие проблемы обмена данными с C#, Python и другими средами, и не надо вникать во всяческие C-API и прочие премудрости.
Однако, есть достаточно простой и доступный способ — обмен данными через файлы. Например, так:
1. программа Lua пишет строку (строки) данных в формате CSV в файл data.csv,
2. программа Lua создает пустой файл flag.ddd,
3. ваша программа проверяет наличие файла flag.ddd, что означает, что данные готовы к чтению,
4. при наличии файла flag.ddd программа читает данные файла data.csv и удаляет файл flag.ddd,
5. программа Lua проверяет наличие файла flag.ddd, и если этот файл отсутствует пишет строку (строки) данных в файл data.csv (см. п.1)
При обратном обмене происходит все тоже самое, только имена файлов другие.

( Читать дальше )

190 публичных торговых сигналов: счет моих роботов 116:74

Вчера закрылась еще одна публичная сделка моих роботов:

• Робот AVP, купивший акции Русала (RUAL) 07.05.2021 по 55.93 рубля, закрыл сделку по тэйк-профиту, цена продажи 57.53.

На текущий момент было 190 публичных сигналов на покупку. 63 от робота AVP, 100 от робота PVVI и 27 от робота CandleMax. Вот ссылки:

• тс: покупка HYDR робот AVP
• тс: покупка NVTK робот AVP
• тс: покупка TATN робот PVVI
• тс: покупка RTKM робот AVP

( Читать дальше )