ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Решил в Python протестировать стратегию «Купил и Держи». Причем захотелось посмотреть какой будет доход если инвестировать ежемесячно равные суммы в течении определенного периода. 

Немного об интерпретации результатов:

1. Дивиденды не учитываются. Учитывается только курсовой рост.

2. Доход по стратегии показан напротив года начала инвестирования, хотя фактически он соответствует дате начала инвестирования + заданный период.

3. На картинках QQQ, $100 ежемесячно в течении 10 лет

Продолжаем давнюю тему исследований. На этот раз будем изучать совсем необычные для исследования данные. Они лежат на поверхности и знакомы даже ручным трейдерам, т.к. сталкиваются с ними ежедневно, но почти не обращают на них внимание. Помечены на картинке.

Данные.

• Deal  — номер сделки в MT5. Сделка — осуществленная покупка/продажа соответствующего актива.
• Order  — номер ордера соответствующей сделки в MT5. Ордер — торговый приказ определенного типа.
• ID  — строковый идентификатор соответствующей сделки в MT5. В данном случае он числовой и соответствует (гипотеза) независимому от торговых платформ номеру учетной записи соответствующего действия брокера.

Идея.

привет!

До сих пор по чуть трейдил руками и yемного освоил пайтон. Внезапно понял что могу это совместить и написать робота! В поисках очередного грааля захотелось автоматизировать (давно не сливал ага ага) стратегию. Скажите на каких биржах можно прогнать по истории алго или выгрузить историю для проверки?

Всем, привет, давно в бэклоге лежала статья, но руки не доходили перепроверить данные на примере нашего рынка и ввиду сильной волатильности в последние дни имея работающего да же простого робота можно было бы неплохо заработать, но это как то не интересно/не спортивно и хотелось именно ML, так как без ML простой робот без волатильности начинает стабильно сливать, проверено на бэктестах еще давно. 

Обучил сеточку минутками за 18-е число и торговал бэктесом 19-е число доходность по бэктестам 85,6%


Свечи