Торговые роботы

Мои алгоритмы включают в себя и новости, и тайминг, поэтому, не интересуюсь что там такое случилось, но сигналов сегодня — огромное количество.
Но, вот, заходить, или обождать — зависит от кейса.
Кому-то, депозит позволяет не спешить, а кому-то надо молотить круглые сутки, чтобы отбить еду, аренду и интернет.

Например, мой кейс здесь — это выдать хороший сигнал для реноме, поэтому, я не сильно переживаю что сигнал начнёт реализовываться без меня в рынке.

… и наоборот — если надо работать, то нынешняя ситуация вполне пригодна для входа в позицию.

Здесь периодически возникают статьи про применение нейронок в трейдинге.

Я решил поделиться примером того, как в одном пайплайне (единая структура программного кода) можно построить, обучить и протестировать нейронку в торговом алгоритме.

Статья будет более полезна и понятна тем, кто имеет хоть небольшой опыт работы с Python.

Итак, наша задача проверить, есть ли вообще надежда на успешное применение нейронных сетей в трейдинге, проверить гипотезу на простом алгоритме, понять, как можно в случае успеха перенести все на боевую среду (реальный торговый робот), и желательно, продемонстрировать все это понятно и доходчиво.

Чтобы в конце концов сделать вывод о перспективности применения нейронок, будем соревноваться с индексом РТС.

Сразу сделаю дисклеймер, все рассматриваемые и полученные в статье результаты являются лишь простым примером, и применять их на реальных деньгах не рекомендую. И я не буду давать теорию по нейронным сетям и работе с ними. Всё это находится/читается/выучивается.

( Читать дальше )

198 публичных торговых сигналов: счет моих роботов 121:77

Закрылась еще одна публичная сделка моих роботов:

• Робот PVVI, купивший акции Аэрофлота (AFLT) 09.06.2021 по 73.44 рубля, закрыл сделку по стоп-лоссу, цена продажи 71.44 рубля.

На текущий момент было 198 публичных сигналов на покупку. 66 от робота AVP, 104 от робота PVVI и 28 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
• тс: покупка GAZP робот CandleMax
• тс: покупка GAZP робот PVVI

( Читать дальше )

Вступление.

В прошлом посте (https://smart-lab.ru/blog/699651.php) рассказал о своем опыте алгоритмизации паттерна «Голова и плечи» (далее ГИП). Видео о том, как реализовать данный паттерн можете найти у меня на YouTube-канале: https://www.youtube.com/c/1605algo.

В комментариях к прошлому посту мне предложили несколько направлений развития данной темы, и начать я решил с того, что перевернул ГИП для открытия сделок в лонг. Данный пост является продолжением предыдущего, так что рекомендую с ним ознакомиться.

Выводы после тестирования.

В алгоритме на лонг получил такие же выводы, как и на шорт: паттерн ГИП работает. Но в лонге есть небольшое отличие, о котором расскажу позднее.

Тестировал по аналогичной с шортом схеме: собрал 4 алгоритма с разным управлением позицией без каких-либо фильтров или дополнительных условий. Ниже как обычно пример доходности «голого» скрипта с обычным стопом и тейком:

( Читать дальше )

В прошлом обзоре цен на нефть говорилось о сильной перекупленности рынка, сентимент рано или поздно должен быть отработан, в данной ситуации остаётся только ждать первых видимых сигналов. 8-го марта была показана вершина, началось локальное снижение. Это движение размечалось как импульс, хотя такой подсчёт был спорным. В первую очередь как подтверждение выступали настроения инвесторов, технические индикаторы  и предполагаемое падение фондового рынка, которое так и не началось, а пузырь продолжил надуваться.

График из закрытого раздела 29.04

Brent

Уже по факту можно сказать, что это предположение было ошибочным , пусть и в целом логичным.

Формирование новой вершины вносит сомнения в среднесрочные перспективы т.к. с низов апреля прошлого года прошёл импульс вверх, есть варианты, частью какого паттерна он был.

( Читать дальше )

Шорт при достижении цены:  168 460


Тейк-профит:  167 860




Задать интересующие вопросы по торговой системе можно по электронной почте:

[email protected]

В одной из прошлых заметок мне нужно было скачать исторические котировки по 650 активам. Часть из них на российском рынке, часть крипта и большая часть на рынке США. Всё, что касается крипты, валют и американского рынка качал с yahoo finance. Российский рынок качал с финама. Естественно качал с помощью питона. Дальше расскажу как это можно повторить.

Yahoo finance и python

Пакет yfinance. Гитахб github.com/ranaroussi/yfinance Установка командой: pip install yfinance

Можно качать не только дневные данные. Интервалы из документации: 1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m,1h,1d,5d,1wk,1mo,3mo На практике данные меньше дневных сильно ограничены. Например, часовые доступны за 60 последних дней.

Перейдём к делу, как качать котировки:

import yfinance as yf

data = yf.download(«TSLA», start=«2017-01-01», end=«2017-04-30»)

Как добавить интервал:

data = yf.download(«TSLA», start=«2017-01-01», end=«2017-04-30», interval='1h')

Данные скачиваются в датафрейм. Датафрейм можно сохранить в csv:

data.to_csv('tsla.csv')

Для тикеров с московской биржи нужно добавить постфикс .ME. То есть SBER и GAZP превращаются в SBER.ME и GAZP.ME Для валют тикеры выглядят вот так RUBUSD=X Для криптовалют BTC-USD

( Читать дальше )

Всем, приветы! Удачи и профита!

На старости лет, решил упростить себе жизнь на бирже с помощью скриптов на QLUA под QUIK. Пока скрипты были простые — все шло хорошо.

Однако, все течёт, все меняется и простыми скриптами зарабатывать как раньше не получается.

Попробовал реализовать торговую идею чуть посложнее и не смог довести дело до конца потому, что запутался в алгоритме работы программы.





То есть, пока алгоритм помещался в голове — все было славно, но как только скрипт начал превращаться в программу из нескольких модулей — начались проблемы. То забуду для чего писал какой-то кусок кода, то утону в дебрях оптимизации...

Попробовал начертить на бумажке блок-схему работы программы, но когда вышел за пределы формата А1 — понял, что этот путь мне не годится. Понимаю, что я морально устарел и, возможно существуют другие подходы к алгоритмизации решения задачек.



( Читать дальше )

Allan Roth основатель фирмы Wealth Logic in Colorado Springs (штат Colorado в США). Он приводит данные о 5 крупнейших робо-эдвазоров, сам он пользуется услугами Wealthfront. Он пишет, что его отношение к этому сервису стало более прохладным, потому что робо-консультанты, как показывают рейтинги Backend Benchmarking, не позволяют переигрывать рынок (по моему мнению, такой результат логичен, назначение подобных продуктов вовсе не в том, чтобы зарабатывать высокую альфу, а экономить издержки инвестирования в широкий портфель с учетом профиля инвестора). Он еще пишет о том, что явных преимуществ в перебалансировке портфелей роботами не просматривается. Ссылается на мнение исследователей из Vanguard. Представитель Vanguard отметил — исследование фирмы по ребалансировке показало, что дисциплинированный подход имеет решающее значение, но в долгосрочной перспективе ни одна стратегия не является оптимальной. Дисциплинированный подход Vanguard Personal Advisor Services «требует дисциплинированного тайминга и порогового подхода к ребалансировке. Каждые 90 дней портфели проверяются, чтобы определить, превышает ли общее соотношение акций / облигаций целевое значение более чем на 5%. Если соотношение акций и облигаций превышает этот порог, происходит ребалансировка».

( Читать дальше )