Торговые роботы

На данный момент поток MAIN в OsEngine практически никаких действий не предпринимает, в основном прорисовывает интерфейсы. Всю остальную работу делают другие потоки. Как стандартные Thread, так и более современные (но не везде необходимые) Task.

После прочтения всех книг и завершения курсов из серии «Коннекторы к OsEngine», у Вас обязательно уже сложилось своё представление обо всём этом. Но, если вдруг у Вас появится свободное время, можно уделить ещё неделю вопросу потоков. Для закрепления понимания того, как это устроено.

 

 

Мы устроили в нашем чатике небольшое обсуждение среди продвинутых программистов и подыскали для Вас несколько вариантов.

 

1 Книга Клири С. Конкурентность в C#:

https://www.piter.com/product/konkurentnost-v-c-asinhronnoe-parallelnoe-i-mnogopotochnoe-programmirovanie-2-e-mezhd-izd?_gs_cttl=120&gs_direct_link=1&gsaid=42817&gsmid=29789&gstid=c

 

( Читать дальше )

Пока я продумываю архитектуру адаптивных торговых систем, изучаю разные источники, экспериментирую, решил поинтересоваться и у самой нашумевшей технологии, что она думает по поводу всего этого.





Эта штука (Bing GPT Chat и Chat GPT) рассказала мне удивительные вещи.

Вот, например:



( Читать дальше )

На рынке не бывает денег из воздуха — полагаю так. И когда одни трейдеры зарабатывают – другие сливают.

В этой пищевой цепочке внизу находится основная масса трейдеров – это так называемые инвесторы, которые  занимаются низкочастотным трейдингом.

Далее идут спекулянты, которые совершают сделки на амплитудах рынков в течение одного дня.

Скальперы кормятся за счёт первых двух категорий трейдеров и они совершают многочисленные  краткосрочные сделки в течение одного торгового дня.

А вот на вершине этой пирамиды находятся  торговые роботы, осуществляющие высокочастотный трейдинг. Это так называемые хэфэтешники. Если HFT становится много, а количество инвесторов не увеличивается, то хэфэтешники просто едят друг друга! 

Но на самой вершине пирамиды находится Ультра хэфэтешники UHFT, для которых крайне важно не только программное обеспечение, но даже место размещения серверов с работающими на них торговыми роботами, борьба идет даже за миллисекунды.

( Читать дальше )

✅Результат за 21.11: +$55,50 (+0,28%)

💵Результат с начала месяца: +$1 602,07 (+8,01%)

💵Результат с начала 2023 года: +$26 308,43 (+131,54%)

( Читать дальше )

Васюринская — лучшее место для создания IT стартапов на планете.

100 % успешности на каждый IT бизнес, который тут зарегистрирован. Ну и что что он тут один. Статистику не обманешь! И это сразу заявка на победу!

Кроме того, можно пойти работать в «Ван Тех». 700 $ в месяц. Но зато бесплатная еда и отдельная комната у гаража. А ещё небольшой и дружный коллектив. Шашлык раз в две недели!





Дальше без шуток...


Директор Binance подал в отставку из-за Американских санкций. Грустно только...



( Читать дальше )

Доброй ночи вам.

Тематика этого поста — про подход и способ выявления торговых систем, которые с наибольшей вероятностью будут работать в будущем, на неизвестных им прежде данных, а так же про понятие кросс-валидации в ML и его адаптации к трейдингу.

Итак, начнём.

Само понятие кросс-валидации пришло к нам из машинного обучения.





В классике, в машинном обучении, определение звучит так: кросс-валидация — это метод проверки качества модели, при котором данные разбиваются на несколько частей. Одна из частей используется как тестовый набор данных, а остальные части используются для обучения модели. После этого процесс повторяется несколько раз, каждый раз выбирается новый тестовый набор данных, пока все части данных не будут использованы как тестовый набор.

Давайте рассмотрим пример для ML, где мы используем 12-кратную кросс-валидацию для оценки качества модели. У нас есть набор данных, который мы разбиваем на 12 частей. Затем мы проводим обучение модели на 11 частях данных и тестируем на 1 части данных. Далее мы меняем тестовую часть и повторяем процесс обучения и тестирования. После завершения всех итераций у нас есть 12 наборов результатов (один для каждой части данных).

( Читать дальше )

В данной статье будем разговаривать про события, на которые базово можно подписаться у источника данных типа BotTabPolygon. А также о свойствах с полями, которые можно изменять и которые могут Вам пригодиться.

 

1. Поля общих настроек BotTabPolygon.

В классе источнике содержатся общие настройки для всех источников, меняя которые, можно менять их у N количества последовательностей одновременно. Это может быть полезным:

( Читать дальше )

✅Результат за 20.11: +$62,04 (+0,31%)

💵Результат с начала месяца: +$1 563,34 (+7,82%)

💵Результат с начала 2023 года: +$26 269,70 (+131,35%)

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Давненько мы не устраивали платных конкурсов — надо это менять.

Идея конкурса:
1. Есть входной массив данных цены актива длиной 100011 баров (почему столько — читайте ниже).
2. Есть реверсивная торговая система, основанная на линейном индикаторе длины 10.
Это означает, что индикатор представляет собой линейную комбинацию предыдущих 10 приращений цены актива. Если индикатор положителен — покупаем. Если отрицателен — продаем. Плечо всегда 1, переход от покупки к продаже и обратно — это сделка с удовоенным объемом (переворот).
3. Почему система должна быть именно такой?
3.1. Это самый простой вариант для теста
3.2. Масса популярных индикаторов (МА, моментум etc.) — это линейная комбинация приращений цен
3.3. Любая ТС может быть представлена (в части эквивалентости эквити) в виде портфеля таких систем, возможно, бесконечного (это уже сложная теорема, но в нее можно просто поверить).
3.4. Эквити считается тривиально. Если x(n) — массив цен, а d(n)=x(n)-x(n-1) массив приращений цен, то приращение эквити на баре — это просто

( Читать дальше )

В связи с вынужденным переходом из Открытия в Финам потихоньку пытаюсь перевести все процессы на рельсы Финама.

Медленные системы не перетестировал, они могут пол-годика или год подождать без потери качества.
С быстрыми системами приходится тестировать чаще и, так как медленную модель в Финаме уже развернул, и появилось время, закинул первый блин на сковороду.

Блин получился комом, все по классике.

Привожу тест системы при всех идентичных параметрах в Финаме и Открытии.
Тест на 1 лот, без учета расходов.
WTF!?

Открытие




( Читать дальше )