Торговые роботы

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.

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

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.

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.

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.

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»:

Собственно, сабж, на основе комментариев к предыдущим постам. 

Есть алгоритм, одно простое условие на вход и зеркальное на выход. Система реверсная, всегда в рынке. Все тесты постоянной суммой на доступной истории. Стартовая сумма на алгоритм 500 000 ваших новозеландских тенге.

Берём один какой-нибудь торгуемый инструмент из числа ликвидных на фондовой секции МБ, и накидываем на него систему с базовой настройкой условия торгового: 

 Что-то получилось. Подогнали, видать. 

1500 сделок примерно, средняя — вменяемая для издержек и на заработать останется.

Друзья мои, начинаем серию статей «Алго-Лифт». В ней мы будем разговаривать про то, как при наличии хороших скоростных алгоритмов торговли безопасно получить деньги в управление и ворваться в высшую лигу алго.

Назовём мы это «Социальный лифт для алготрейдеров». Коротко: «Алго-Лифт». 

А это введение. Обзор того, что в этой серии будет. И также оглавление (оно внизу статьи).

Алготрейдерам это интересно, если они:

1. Сами разработали какие-то алгоритмы арбитража, HFT или маркет-мейкинга.
2. Уже торгуют какое-то время или только включают алгоритмы.
3. Нуждаются в команде и в «белом» получении больших капиталов в управление.
4. Нуждаются в серьёзных скидках на комиссии, т.к. алгоритмы, которые получилось найти, не могут торговать с тем, что есть в паблике для инвесторов.
5. Уже давным-давно «в теме», но настала пора менять отношения с «начальниками» на партнёрские. Про это будет отдельный пост.

1. Приоритет – арбитражи и HFT.

Сегодня поговорим про то, как пробросить Открытый интерес из коннекторов в роботов. Будем смотреть на способы, которые пробрасывают данные в свечи и ленту сделок.

Рассмотрим реализацию добавления OI в коннектор на примере Transaq Connector. Идём в проекте сюда: