алгоритм

Эта неделя принесла новые работы по алгоритмической торговле. Разбираем самое важное из исследований в машинном обучении, квантах и управлении рисками. Все данные — из свежих научных статей.

Основные работы

1. Улучшенное прогнозирование индексов
Модель IGA-SVR для долгосрочных прогнозов показала результат лучше, чем стандартные LSTM. Использует генетические алгоритмы для подбора параметров. Подробности — в исследовании по адаптивному прогнозированию.

2. Быстрое опционное ценообразование
Гибридный алгоритм сочетает ML и численные методы. Ускоряет расчёты в разы по сравнению с классическими подходами. Подробнее — в работе по ускоренному ценообразованию.

3. Квантовые модели для рынков
Физики применили теорию квантовых полей (φ⁴-теория) к финансовым данным. Модель точно воспроизводит рыночную волатильность и редкие события, помогая предсказывать кризисы. Исследование здесь.

4. Системный риск-радар
Новый фреймворк на основе графов выявляет скрытые связи на рынках. Помогает замечать структурные сдвиги до кризиса. Методика описана тут.

( Читать дальше )

Всем привет! Это мой первый пост на открытую аудиторию, так что прошу не судить строго.

Очень многие, в том числе новички не знают как работает торговля, как работает стакан, да и вообще как торговать.
Они ищут магические точки входа, ощущают надежду на сверх прибыль при каждой сделке и конечно же мечтают отбить того самого лося, без которого они бы уже точно купили себе яхту.
Я же хочу чтобы они на деле посмотрели, как по большей части работает рынок, как можно торговать «по другому», чтобы они почувствовали себя тем самым маркет-мейкером.

И это на самом деле очень просто сделать при торговле алгоритмов.

В этой статье я хочу разобрать самый простой алгоритм, который в простонародье называется ЕРШ. Возможно вы его уже видели, например на парах с акциями маркетплейса ОЗОН, там работает абсолютно такой же алгоритм и если вы поймете, как он работает, то понимание рынка, стакана и в целом торговли не заставит себя долго ждать.

Разбор будет на примере криптовалютной пары UNP/USDT на бирже MEXC, но поверьте, подобных монет и алгоритмов бесчисленное множество, о том как их находить я буду писать дальше в отдельных статьях, а сам UNP на 22.12.2025 г. торгуется именно так как я буду его вам описывать.

( Читать дальше )

На этой неделе в научных публикациях и препринтах по алготрейдингу и количественным финансам выделилось три ключевых направления. Мы разбираем сотни свежих работ каждую неделю — вот что важно.

1. Новые методы расчёта цен на опционы
Больше всего статей вышло по вычислительным финансам (q-fin.CP). В работе Convolution-FFT for option pricing in the Heston model предложили метод Convolution-FFT для расчёта цен опционов в модели Хестона. Метод даёт точные результаты без больших вычислительных затрат.

Другое исследованиеPredicting Price Movements in High-Frequency Financial Data with Spiking Neural Networks показывает, как спайковые нейронные сети (это тип ИИ, похожий на работу мозга) могут предсказывать скачки цен на высокочастотных данных. В тестах модель показала доходность 76.8%.

Ещё одна полезная система — A Unified AI System For Data Quality Control and DataOps Management in Regulated Environments. Она автоматически проверяет качество данных в финансовых компаниях, где жёсткие регуляторные требования.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

С 24 ноября по 1 декабря 2025 года вышло много работ по алготрейдингу и количественным финансам. Мы разбираем сотни препринтов каждую неделю и выбираем самое важное.

Оптимизация портфеля
Несколько исследований посвящены новым методам управления инвестициями. В статье про трансферное обучение авторы используют данные с разных рынков, чтобы повысить доходность портфеля. Их метод даёт лучший коэффициент Шарпа — это мера, которая учитывает и прибыль, и риск.

Другая работа — оптимизация портфеля с ESG-данными. ESG — это экологические, социальные и управленческие факторы. Авторы комбинируют их с классической моделью Black-Litterman и получают 40-45% годовых.

Ещё одна интересная статья — сигнатуры для ценообразования опционов. Метод учитывает рыночные искажения и помогает точнее оценивать стоимость деривативов.

Управление рисками
Здесь выделяется исследование про квантовые сети активов. Авторы применяют квантовые методы, чтобы находить скрытые зависимости между активами. Это помогает лучше оценивать риски.

( Читать дальше )

Я знаю, что многие, очень многие из вас торгуют рынок именно так. Действия на рынке, которые стали очень популярны после 2023 года:
покупать на растущей луне и продавать на убывающей. Это и есть — самая простая, самая вульгарная лунная стратегия.  

Луна — отражатель коллективной психики: луна символизирует эмоции, интуицию и настроение масс. А поведение толпы — важный фактор рыночных импульсов
Растущая Луна — нарастание энергии и ожиданий. В астрологии это время для намерений, накопления, активной реализации — накопление позиций, усиление трендов и повышенная склонность участников рынка к риску и покупке.
Полнолуние — пик эмоционального напряжения, часто сопровождается сильными движениями и разворотами (кто не закрыл позицию — может сильно об этом пожалеть). Многие астрологи-по-рынку считают полнолуние хорошим моментом для фиксации прибыли.
Убывающая Луна — спад энергии, очищение, освобождение. В торговле это интерпретируется как время для выхода, фиксации прибыли, сокращения риска и подготовки к перенастройке в новом цикле.

( Читать дальше )

В полку «криворуких» инфоцыган(наивно пытающихся удалением коментариев скрыть этот факт) прибыло а значит настало время поста с бесплатной рекламой. Сегодня появился пост — Создаем простого грид-бота для Московской биржи через QUIK и Python(«smart-lab.ru/blog/1233536.php») я дал автору и тем кто будет его читать пищу для размышлений. Но автор удалил мои коментарии(не подумав о появлении поста) поэтому выкладываю в отдельном посте фотографии удалённых коментариев. Чтобы люди не попадались на такие дешёвые криворукие поделки(в техническом смысле и в смысле тупых идей для заработка описанных в посте по ссылке выше).




( Читать дальше )

Алгоритмическая торговля на Московской бирже с помощью терминала QUIK остаётся популярным способом автоматизировать стратегии. В этой статье мы напишем грид-бота, который выставляет ордера сеткой вокруг текущей цены и зарабатывает на колебаниях.

---

🔧 Что такое грид-бот

Грид-бот (от англ. grid — сетка) — это торговый алгоритм, который выставляет ордера (лимитки) на покупку и продажу через равные интервалы цены.

Простейший сценарий:

• Цена идёт вниз — бот набирает позицию по мере снижения.

• Цена возвращается вверх — бот закрывает покупки продажами, фиксируя прибыль на каждом «шаге сетки».

Таким образом бот «ловит пилу», зарабатывая на флэте и колебаниях.

В коде ниже реализована версия с:

• стопом/тейком для бота.

• Пересчётом средней цены позиции.

• Подсчётом реализованного и нереализованного PnL.

⚙️ Подключение Python к QUIK

Чтобы Python «видел» терминал QUIK, нужен связующий слой. Есть несколько способов:

• QUIK LUA scripts (QLua) — встроенные скрипты на Lua.

( Читать дальше )

В трейдинге часто говорят: «Цена — это следствие, объём — это причина».
Именно так я наткнулся на одну простую, но крайне интересную закономерность: если в момент падения появляется свеча с объёмом, который в два раза превышает средний за последние 60 дней, — то на следующей свече часто начинается рост. Об этой идее упомянул довольно популярных трейдер spicy в твиттере.

Звучит почти как байка, но я решил проверить это на практике — с помощью кода, бэктеста и живой реализации на бирже.

💡 Идея

Гипотеза звучит просто:

Если дневная свеча красная (то есть закрылась ниже открытия)
и её объём в 2 раза больше, чем средний объём за последние 60 свечей —
то на следующей дневной свече можно открыть лонг, и к закрытию следующего дня это даст положительный результат.

То есть, мы ищем момент капитуляции — когда рынок падает, но при этом объём всплескивает, как будто кто-то крупный вышел из позиции.

И именно после таких разгрузок часто начинаются разворот

( Читать дальше )

( Читать дальше )