Постов с тегом "Торговые роботы": 5960

Торговые роботы


торговый робот - это автоматизированная торговая система, принимающая решения и отдающая приказы на выполнение рыночных заявок на основе программного алгоритма.

В этом разделе вы найдете самые актуальные записи по теме торговые роботы.

Фронтраннинг на мосбирже возможен?

Только начал изучать тему HFT. И многие статьи и видео пестрят упоминаниями о возможном фронтранинге (правда, приводя в пример робингуда). Господа алготрейдеры, можете пояснить как можно отфронтранить кого-то (исходя из спецификации, самый быстрый протокол на бирже FIFO, который, кажется, по сути исключает возможность обогнать кого-то кто уже встал в очередь).

Есть ли у нас аналог flash orders?


ML в трейдинге.

Замутил чатик в телеграме. Тематика: применение машинного обучения (ML) — нейросетей ли, не нейросетевых моделей ли — в трейдинге для извлечения прибыли.

— Без обязательств.
— Без планов.
— На попробовать, пойдёт не пойдёт такой формат и такая тематика. Мне тема интересна.

Заходите если применяете ML в торговле, если рисёчите эту тему и планируете применять, если просто интересуетесь ML, но никак не решитесь к трейдингу это прикрутить или даже считаете, что это не применимо к трейдингу.

https://t.me/+hV1etW5V6hw4MzRi


Я ML использую в торговле. И периодически присматриваюсь к более широкому применению ML в своей торговле.
Было бы интересно пообщаться с теми, кому тематика тоже интересна.

find_Companion(["Python", "TensorFlow"])

Пока не начал, разу вопрос к уважаемой публике — что бы вы посоветовали — буду рад вашему мнению или идеям по данному вопросу.
Может кому тема ИИ в торговле уже знакома на практике? Напишите ваше мнение / идеи в комментариях!

Ищу компаньона / соратника Python, TensorFlow, AI


Итак — сейчас я занялся проектом по разработке торговой системы с использование нейронных сетей.
Хочу создать небольшое сообщество интересующихся этой темой, собственно и пишу для этого здесь.
Знаю, тут программистов не много, однако почти все, кто так или иначе занимается/интересуется трейдингом

У меня есть приличный опыт торговли, автоматизации различных процессов, программировании и разработки архитектуры высоконагруженных приложений (как с микросервисной архитектурой, так и монолитных), CI/CD (git, gitlab, docker, k8s, libux/bash)

Цели / планы:
  • Разработка концепции / архитектуры
  • Получение исторических данных / данных для обучения моделей (обучающих выборок)
  • Создание обучающей фабрики для обучение моделей и их тестирования как на исторический данных так и на реальных


( Читать дальше )

Как я распределяю капитал по позициям

В этом посте (лонгрид):

  1. Как я управляю капиталом сейчас
  2. Какие варианты управления капиталом я собираюсь тестировать/применять

 Термины и определения

  • ТА — торговый алгоритм. Кусок кода или набор правил, по которым определяется точка входа в сделку / выхода из сделки
  • ИД — идеальная доходность с методикой расчёта, варианты описаны в моём посте, в посте Sprite или в посте Buybuy. Эту идею я уже публиковал больше года назад, но прошлое забыто.
  • ДТА — доходность торгового алгоритма

Простейший способ

До последнего времени я не усложнял себе жизнь распределением капитала. В соответствии с моими правилами, риск на позицию должен быть меньше 3% от депозита, и это означает, что я должен иметь как минимум 33 позиции с разными ТА на разных инструментах. Поскольку я всегда использую таймфрейм M1, то акцентирую на этом внимание и дальше упоминать про таймфрейм не буду. Ещё раз скажу, что я использую M1 по той причине, что он даёт наиболее высокую доходность и теоретически меньшие просадки. Доходность выше достигается, похоже, только HFT-техниками внутри стакана.

( Читать дальше )

Ключ к успешному криптотрейдингу: синергия криптоботов, аналитики и торгового дневника

В контексте активного развития криптовалютного рынка, применение автоматизированных торговых систем, часто именуемых «ботами», выступает как неотъемлемый элемент торгового процесса. Эти сложные ИИ-ориентированные системы могут совершать торговые операции, основываясь на предустановленных критериях, минимизируя необходимость постоянного человеческого вмешательства. В данной статье блога мы рассмотрим увлекательный мир криптоботов и алгоритмической торговли.

Обзор криптоботов и алгоритмической торговли

Криптобот — это специализированная программа, которая взаимодействует с финансовыми биржами через API для сбора и анализа актуальных рыночных данных. Основываясь на этих данных, бот осуществляет торговые сделки в соответствии с заранее определенными и запрограммированными правилами, учитывая такие факторы, как объем рынка, время, цена и даже сложные прогнозы, созданные с использованием моделей машинного обучения.

Эти системы были разработаны на основе традиционных алгоритмов рыночной торговли, но с учетом специфики волатильного крипторынка. Они предоставляют ряд преимуществ, способных оптимизировать торговый процесс, делая их привлекательными инструментами как для опытных, так и для новичков в торговле.



( Читать дальше )

Универсальная оценка ваших стратегий

В этом посте:
  • как рассчитать максимальную теоретическую прибыль по инструменту (оптимальный торговый путь)
  • как оценить устойчивость индикаторов к шуму
  • как оценить приведённую эффективность своей стратегии и её слабые места
  • как оценить устойчивость стратегии к шуму

1 Оптимальный торговый путь
Я торгую разными инструментами на разных рынках и часто задавался вопросом, имеющим и некоторое прикладное значение: если бы мне были известны цены заранее, сколько бы я смог заработать? Тут мне видится два подхода: простой и топорный, и чуть более сложный, который я реализовал.

Простой подход заключается в том, что нужно взять [high-low] каждой свечи и отнять комиссию (другой вариант abs[open-close] минус комиссия). Сумма за период и даст максимально возможную доходность по инструменту на данном таймфрейме за рассматриваемый период. Однако, понятно, что так в реальности никто не торгует, поэтому применимость такого варианта, на мой взгляд, сомнительная.

Более того, это вопрос для меня комплексный, и среди основных ценностей, которые я хотел получить — это не только теоретическая возможная доходность. Мне нужно было найти лучшие точки входа и выхода на истории.

( Читать дальше )

Как я пакетирую торговые алгоритмы

Subj

По результатам обсуждений последних дней увидел непонимание, цель этого текста — прояснить, расставить точки над й.

Непонимание касается того, каким образом я обновляю торговые алгоритмы и почему попытки повторить не увенчиваются успехом.

Напишу последовательность шагов ниже в виде скрипта.

  1. Создаём много разных стратегий, они же торговые алгоритмы. Если у вас меняются параметры, это один и тот же алгоритм. Я же имею ввиду, что они должны быть принципиально разные. Например: открываемся по пересечению МА, закрываемся по стохастику. Открываемся по RSI, закрываемся скользящим стопом. Открываемся по MACD, закрываемся по пересечению Close AMA и т.д.
  2. Тестируем их на разных инструментах и разных периодах. Дискретность можно выбрать месяц.
  3. Успешные запоминаем, даже если они были успешными только на одном инструменте и в одном месяце.
  4. Далее тестируем скользящим окном. Определяем дату начала, пусть 01.01.2023
  5. Определяем шаг (7 дн) и размеры окна (14 дн)
  6. Тестируем всё, что получилось в (3), на периоде в 14 дн до даты из (4), отбираем топ нужного количества по, например, прибыли (у меня сейчас так, и на графике ниже так).


( Читать дальше )

тс: покупка MTLR, UPRO, OZON, LSRG робот AVP

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА MTLR, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 200.98

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 4.3

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 4.3



ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА UPRO, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 2.005

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 0.04

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 0.04



ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА OZON, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 2405

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 75

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 75



ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА LSRG, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 768

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 16

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 16



СТАТИСТИКА С 22.09.1997 ПО 29.12.2018: 442/248

(ЧИСЛО ПРИБЫЛЬНЫХ СДЕЛОК/ЧИСЛО УБЫТОЧНЫХ)


Вопрос к А.Г. по нелинейным индикаторам

Добрый вечер, коллеги!

Как можно понять из моего блога, я люблю изучать разнообразные линейные и нелинейные индикаторы, равно как связанные с ними ТС.
Линейный индикатор — это линейная функция приращений цен. Если она положительна — покупаем, если нет — продаем.
С полиномиальными (квадратичными, кубическими etc.) индикаторами все устроено ровно так же.

К примеру — моментум, пересечение МА с ценой, пересечение двух и более МА — это все линейные индикаторы.
Пересечение курсом полос Боллинджера — это квадратичный индикатор.

Индикаторы можно комбинировать.
Например, трендовый индикатор (МАшки?), совмещенный с полосами Боллинджера, это кубический полином от приращений цен.

Теперь вопрос к уважаемому А. Г.

1. С одной стороны, А. Г., ссылаясь на ЦПТ (центральную предельную теорему), принимает за разумную модель процесс с нормальными приращениями цен (возможно зависимыми) и нестационарными МО и дисперсией.

В рамках этой модели он учит нас, что не следует уделять внимание высоким степеням приращений цен (кубическим и т.д.) и изучать более, чем квадратичные статистики, т.к. для задач прогноза это не особо нужно.

( Читать дальше )

Адаптирующиеся системы vs обычные

    • 26 июля 2023, 05:32
    • |
    • T-800
  • Еще
Дмитрий Овчинников написал пост про системы, которые регулярно оптимизируют параметры. Такую идею ранее описывал Коля Московский лоссбой, когда предлагал оптимизировать систему на интервале год, месяц, неделя,… (перечень интервалов могу путать)
Год назад я решил протестировать похожую идею. Сделал тестер, который в начале каждого месяца оптимизировал параметры системы на пересечении двух МА, затем месяц торговал, затем опять оптимизировал и месяц торговал. И прогнал такой бэктест на истории 8 лет.
Цифр сейчас нет, но такой подход не смог обыграть портфель такой же системы с постоянным облаком параметров. По крайней мере держался на уровне средней системы из портфеля.
Причина, как мне кажется, заключается в том, что, когда рынок внезапно менялся (например на СВО), система еще месяц продолжала торговать старую формацию.Также, возможно были ошибки в моем тестере и мои выводы неверны.

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн