ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Как мы и упомянули в предыдущем посте, после очередного обновления максимума торговля была продолжена, и, как теперь видно, совершенно не зря: последняя сделка, открытая с повышенным объемом (согласно системе управления риска в стратегии), забрала бОльшую часть роста крипты на прошлой неделе и принесла суммарную прибыль в 11 129 $ по всем личным счетам трейдера:

Таким образом, с последней точки входа прибыль составила 38% за 33 дня:

( Читать дальше )

Тестирую Telegram-бота для стратегий на MOEX

Полгода назад начал экспериментировать с идеей — как трейдеру быстро проверять гипотезы по рынку без кода. Сейчас ботом уже пользуются 10–20 человек, и я хочу получить обратную связь от опытных участников сообщества.

---

Что умеет бот:

• ➕ Поддерживает индикаторы: RSI, MACD, EMA, SMA, Volume, Price, Value и др.
• ➕ Таймфреймы: 1m, 5m, 15m, 30m, 1h, 2h, 4h, 1d
• ➕ Торговые сессии: premarket, market, postmarket, all
• ➕ Операторы: +, -, *, /, ^
• ➕ Условия: ==, !=, >, <, >=, <=
• ➕ Индексы свечей: 0 — последняя закрытая, 1 — предыдущая и т.д.
• ➕ Спец-тикер any — подставляется каждый тикер для массовой проверки
• ➕ Бэктесты по стратегиям (винрейт, прибыль)
• ➕ Сигналы в Telegram по тикерам которые соответствуют стратегии в реальном времени
• ➕ Возможность делиться стратегией по ссылке
• ➖ Иногда бывают сбои в данных — бот в разработке, ошибки пока неизбежны

---

Как работает логика стратегий:

1. Условие: ТИКЕР.ИНДИКАТОР(таймфрейм, сессия, параметры)[индекс] + условие + значение/индикатор

( Читать дальше )

Материал уже публиковался в прошлом. Текущая версия сокращенная, без излишеств и повторов.
Стратегия дает возможность прогнозировать локальные движения цен в направлении действующего (выбранного) тренда.
Рекомендуемая область применения — краткосрочная внутридневная торговля, скальпинг. Но при жестком ограничении рисков возможны и другие приложения, в том числе долгосрочный трейдинг, в том числе автоматический. Однако максимальную эффективность стратегия обеспечивает на локальных движениях внутри дня.

1. Общие положения.

Типовая конфигурация индикаторов рабочей области торговой стратегии представлена на рисунке 1 и включает в себя собственно график финансового инструмента, базовый индикатор SWT, индикатор каналов поддержки/сопротивления SWTsr, индикатор каналов волатильности SWTch, цифровой индикатор параметров трендов SWTtr, цифровой индикатор объемов SWTml и торговый робот SWT-Robot. 



Рис.1. Конфигурация рабочей области.

Волна W4 отображается гистограммой бирюзового цвета. Этим же цветом отображены индикаторы канала волатильности и канала поддержки/сопротивления для этой волны.

( Читать дальше )

Excel — главный рабочий инструмент многих частных инвесторов. Здесь ведут портфели, стратегии и мониторинг котировок. Но получить от Московской биржи лучшие цены на покупку (BID) и продажу (OFFER) из стакана прямо в таблицу — задача не из простых. Даже платная подписка на сайт биржи не даёт получать котировки в Excel напрямую.

Но слово «взлом» в названии статьи — это художественное преувеличение. Мы не будем нарушать никаких законов или пытаться обойти защиту биржи и вообще даже не дышим в сторону серверов Мосбиржи. Однако голь на выдумки хитра — построим элегантное решение с помощью официального API от любого брокера.

Идея проста: создать локальный сервер-прокладку, который Excel сможет опрашивать через веб-запросы. Сервер будет обращаться к API брокера, получать данные стакана и возвращать их в понятном для себя XML формате прямо в вашу таблицу, в ячейке которой будет отображена нужная цифра.

( Читать дальше )

Сегодня поговорим про функционирование нашего «Алго-Лифта». В схеме, как мы любим.

Поговорим об общих вещах. Как это будет устроено.

Это серия постов «Алго-лифт»: smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1179129.php

1. Есть актуальные рынки, под которые есть деньги, которые ждут управляющих.

( Читать дальше )

Продолжаю тестировать описанный тут алгоритм, основанный на парном трейдинге: smart-lab.ru/blog/1176485.php

Собрал сделки на всех парах в одну кривую — получил вот такой красивый результат на out-of-sample данных.


Что ещё нужно сделать: 
— Попытаться придумать критерий, чтобы еще на этапе тестирования отсеивать плохие пары.
— Проработать stop-loss'ы (и в целом продумать risk management). Пока единственное условие выхода — это боллингер.


Что НЕ работало:
— Алгоритмы из книжек и интернета в лоб, без своих идей.
— Метод наименьших квадратов (OLS) для вычисления коэффициентов регрессии. Коэффиценты получаются очень нестабильными, нужна какая-то регуляризация.
— Минутные данные. Издержки/спред/проскальзывания съедают прибыль.

Что заработало:
— Фильтр Калмана вместо OLS.
— Оптимизация параметров в фильтре Калмана не через прибыль, а через статистические свойства спреда.
— В статистических оценках — использование robust подходов, например https://medium.com/@aakash013/outlier-detection-treatment-z-score-iqr-and-robust-methods-398c99450ff3

( Читать дальше )

 

Финансовые рынки переживают эпоху стремительных изменений, в центре которых находится искусственный интеллект (ИИ). Алгоритмическая торговля, основанная на ИИ, и особенно высокочастотная торговля (High-FrequencyTrading, HFT), радикально меняют подходы к биржевой деятельности. Эти технологии позволяют обрабатывать огромные объемы данных за доли секунды, прогнозировать ценовые движения и автоматизировать сделки. Однако их внедрение вызывает вопросы о волатильности рынков и доступности трейдинга для розничных инвесторов. В этой статье мы исследуем, как ИИ трансформирует биржи, какие возможности и риски он несет, и как это влияет на участников рынка.

ИИ и алгоритмическая торговля: суть трансформации

Алгоритмическая торговля предполагает использование компьютерных программ для автоматического выполнения сделок на основе заранее заданных правил. С появлением ИИ эти алгоритмы стали значительно сложнее. Современные системы ИИ, использующие машинное обучение и нейронные сети, способны анализировать не только исторические данные, но и новостные потоки, социальные медиа, макроэкономические показатели и даже настроения рынка в реальном времени, говорит Церазов Константин.

( Читать дальше )

Вот ребята (отличные ребята, кстати) к прошлому посту (https://smart-lab.ru/blog/1179192.php) закомментили: 

На истории у меня и получше есть стратегии. Что на реале: есть ли у неё проскальзывание при 3-4 сделках в день как тут выходит, или она лимитками? И что остается?

Проблема не в хороших стратегиях, а в том что не дают ликвидности разогнаться… Тут вообще учтены комиссии и проскальзывания? Нынче с этим все плохо. А еще как-то удивительно цена идет в прибыль если тебя там нет так как гэп был, например сразу большой и не дали ликвидности и не идет если робот смог купить нормально.

и 

это и есть проблема хороших стратегий, если для легко генерируемых на прошлых данных зелёных граалях не хватает доступной ликвидности.

Я считаю, что всегда нужно активно работать с лимитными заявками (самыми разными доступными методами), а не лупить по рынку, и обязательно размазывать объем (вариантов полно)

Но если упростить задачу: 

Берём всего 4 инструмента (для наглядности) из списка наиболее ликвидных за последний триллион лет на МБ (тут вам опять подгонка и ошибка выжившего мерещиться начала) — два сбера, лукойл и газпром. равными долями, тест постоянной суммой, без кап. и фильтров пилы.

( Читать дальше )

Продолжаем разговор про то, как попасть в высшую лигу скоростных алготрейдеров, получить деньги в управление, найти друзей и юридическую защиту. Говорим про то, ради кого этот весь кейс изначально создавался в основном.

Про гениев-одиночек, программистов из сферы алго. Для тебя!

Хотел бы отдельно обратиться. Братиш…

Оглавление серии тут.

1. Длинная воля.

То, чем нам всем придётся на этом пути запастись, т.к. это история на много лет.

Можно начинать сейчас и завершать через год.

Поэтому спокойно запасайся чипсами и кокаколой историческими данными и изучай их. Я буду здесь, когда ты закончишь.

Что касается меня, то успешность этого проекта я буду прикидывать через 3 года и никуда не тороплюсь. Быстрого отклика на эту серию постов не жду. Понадобится очень много времени на то, чтобы я когда-то прекратил принимать людей по этому направлению. Завершённых 30 – 50 кейсов — этого может вообще не случиться никогда, поэтому время есть у каждого.

 

2. Россия — страна возможностей. И это – одна из них.

( Читать дальше )

Почему любой прогноз цены — это «подгонка»

Мое имхо: все без исключения методы прогнозирования цены являются «подгонкой» под исторические данные. Продолжение smart-lab.ru/blog/1179192.php

Это фундаментальное ограничение работы с будущим — у нас есть только прошлое как источник информации.

Технический анализ

Источник данных:

• Исторические цены
• Объемы торгов

Почему это «подгонка»:

• Индикаторы (RSI, MACD, скользящие средние и прочие шалости) выводятся из наблюдений за прошлым поведением цены
• Графические паттерны (голова-плечи, флаги или что там вам ещё померещилось) основаны на исторических повторениях
• Параметры стратегий оптимизируются на исторических данных
• Успешность в прошлом не гарантирует успеха в будущем из-за изменчивости рынков

Фундаментальный анализ

Источник данных:

• Финансовая отчетность (выручка, прибыль, долги)
• Макроэкономические показатели (ВВП, инфляция, ставки)
• Отраслевые тренды
• Новости и события

Почему это «подгонка»:

( Читать дальше )