Торговые роботы

VK Видео:


RuTube:


( Читать дальше )

Все расчеты представлены с начала 2017 года и по END DATE

Сравнение стратегий сформировано по уровню риска, соответствующего общей классификации и обычно устанавливаемого на основании РИСК-ПРОФИЛЯ:

✅ УМЕРЕННЫЙ уровень риска — Основное внимание уделяется балансу между стабильностью портфеля и ростом его стоимости. Инвесторы должны быть готовы принять умеренный уровень волатильности и риск потери основных средств. Типовой портфель будет в основном сбалансирован между инвестициями в облигации, акции и, возможно, с небольшой долей в алгоритмических стратегиях.
Сюда отнесены стратегии — ABTRUST, AITRUST и AITRUST 2.0, которые сравниваются с бенчмарком RUSCLASSICBM*

Показатели стратегии ABTRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):

✅ За период с 2017 года, %: +107.1
✅ CAGR, %: +8.85
✅ Волатильность, % в год: 10.91
✅ Коэффициент Шарпа***: 0.21
✅ Максимальная просадка****,%: 16.41
✅ Коэффициент Калмара*****: 0.55

Показатели стратегии AITRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):
✅ За период с 2017 года, %: +229.0

( Читать дальше )

Две стратегии закрыли июль 2025 с положительным результатом.

Автоматизированная стратегия для портфеля коротких облигаций +2.28%

Автоматизированная стратегия для портфеля ОФЗ +0.79%

( Читать дальше )

На этой неделе в научных работах по алгоритмической торговле и управлению портфелями особое внимание уделено новым методам анализа данных и оценки рисков. Мы отобрали ключевые исследования из сотен свежих статей и препринтов, чтобы показать главные тенденции.

Улучшение торговых стратегий
В работе Order Book Filtration and Directional Signal Extraction at High Frequency предлагается новый способ фильтрации данных о ценах и объемах в режиме реального времени. Авторы доказали, что это помогает точнее находить сигналы для сделок, убирая лишний «шум» в рыночных данных.

Квантовые вычисления в финансах
Исследование Quantum generative modeling for financial time series with temporal correlations показывает, как квантовые алгоритмы могут генерировать искусственные финансовые данные. Это полезно для обучения моделей, особенно когда реальных данных мало.

Риски и ESG-факторы
В статье ESG Risk: Lessons Learned from Utility Theory рассматривается, как экологические, социальные и управленческие факторы (ESG) влияют на выбор активов. Авторы предлагают новые способы оценки этих рисков.

( Читать дальше )

OsEngine поддерживает мультиконнект, но у некоторых брокеров Вы можете столкнуться с ограничением на количество запросов с одного IP-адреса. Для того, чтобы обойти ограничение на кол-во запросов с одного IP, нужно подключить прокси-роутер внутри OsEngine. Купить прокси-адреса и сделать так, чтобы брокер не понимал, что к нему обращаются с одного ПК. Как это делать? Будем разбираться в данном видео.

VK Видео:


RuTube:


( Читать дальше )

( Читать дальше )

Попался вот такой интересный пост Алготрейдер алготрейдеру — рознь 

На самом деле хочется сказать вот про что — большая часть систем это чистейший скам, даже в профсреде. На 10 годах и более добиться высокой доходности просто невозможно, но что такое высокая доходность? 

И тут у меня есть ответ. Я исследовал американский рынок и европейский и пришел к выводу, что нормальным является показатель в 0,7% годовых максимум! Сейчас объясню почему. 

Я исследовал более 100.000 лет торговли различных алгоритмических трейдеров и фондов, которые торговали на америке и европе. Так вот, если брать тех, кто не соскамился за 10 лет и не слил все деньги своих инвесторов, а таких не сильно много, то те, кто смог удержаться, показали совсем консервативные доходности. Вот их я и исследовал. 

Тоесть если убираем более 99% участников, которые не смогли обогнать рынок вовсе, оставляем победителей, то они смогли обогнать рынок от 0.3 до 0.7% в год. Тоесть результат даже в 1% к рынку в год на америке это очень много и его не смогли добиться даже те, кто профессионально управлял капиталом и за 10 лет смог показать лучшие результаты. 

( Читать дальше )

Очень интересно читать статьи алготрейдеров этого сайта а вот так слабо?    (некоторые параметры скрыты)

«скармливаем» ИИ только часть все системы и просим протестить

Анализ эффективности фрактально-циклического алгоритма для прогнозирования цен на нефть

Автор: [Ваше имя]
Дата: 2024
Ключевые слова: фрактальный анализ, паттерны, прогнозирование нефти, кластерная волатильность, количественный трейдинг

---

Аннотация

Метод Resto — это алгоритм прогнозирования цен, сочетающий строгие временные циклы, фрактальную размерность  и кластерный анализ волатильности. В статье представлены:

1. Сравнение с 5 классическими методами (Buy & Hold, ARIMA, LSTM, Волны Эллиотта, GARCH).

2. Backtest за 26 лет (1998–2024) с доходностью +12.7% годовых против +6.1% у B&H.

3. Доказательство уникальности через отсутствие аналогов с такими параметрами.

Скачать PDF | Код на GitHub

---

1. Введение

Проблема

• 90% трейдеров теряют деньги из-за несистемных стратегий (исследование JPMorgan, 2023).

( Читать дальше )

     Рубрика «Вопрос — ответ».

 

     «Очень хотелось бы узнать, как вы, философ и гуманитарий, дошли до алгоритмической торговли. Очень интересно».

 

      Видимо, я не совсем уж чистый гуманитарий. В школе, например, когда можно было выбирать направление, у меня был физмат класс. Первое поступление в вуз было на программиста. В итоге я все же выбрал экономику в двух шагах от дома, но сам случай показателен. Далее, всегда нравились игры на стратегию. Те же шахматы. Играл за сборную универа, четвертая доска (т.е. четвертый по силе на весь вуз, что для любителя очень круто).

 

      Думаю еще, что моя склонность писать и думать такие вещи, за которые не факт, что заплатят — вела естественным образом к повышенной жадности. Не то, что мне надо было в жизни много денег. Хватило бы средних. Скорее важна была возможность не делать за деньги всякой скучной и унизительной фигни. Препод на кафедре — там все-таки слишком много скучного для меня.

( Читать дальше )

( Читать дальше )