алготрейдинг

Вся ручная рутина по торговле автоматизирована с использованием системы #AlgoBond.

Одна система работает с несколькими облигационными портфелями на разных брокеров по #API: #Финам, #Т-Инвестиции, #БКС, #Алор.

Июль 2026

#Финам

Квал инвестор.

Закрылся месяц в положительной зоне. Но не везде.

Автоматизированная стратегия (#AlgoBond) для портфеля коротких облигаций 17.04%. Предыдущее измерение 15.59% увеличение на 1,45%.

Автоматизированная стратегия для портфеля ОФЗ (3,55%) от начала. Предыдущее значение 1,24% уменьшение на 2,31%

( Читать дальше )

Под прошлым постом Ветерок посоветовал: купи Сбер и успокойся. Я ответил, что в 1998 году Сбер был одним из многих кандидатов, и знать, который из них доживёт до 2026-го, тогда было неоткуда. Ответил и понял, что должен рассказать историю, которую полгода откладываю. Потому что ровно на этой ошибке однажды попался я сам, и стоила она мне лучшего результата проекта.

В самом первом посте я обмолвился одной строчкой: платформа поймала на приукрашивании собственную лучшую стратегию, Sharpe сдулся с 0.77 до 0.49. Строчку заметили, подробностей я не дал. Даю сейчас.

Как выглядела радость

Стратегия HMR (её устройство разбирал во второй части) к тому моменту прошла три итерации. Первая версия считала ATR по ценам закрытия и получала слишком плотные стопы, Sharpe болтался в районе 0.45-0.57. Потом я подключил реальные внутридневные максимумы и минимумы, добавил трейлинг и портфельный стоп по просадке.

Прогон на 2015-2024 дал Sharpe 0.77.

Для того, что я строил, это было отлично. Не грааль, но уровень, на котором система уже имеет смысл. Я сидел и смотрел на эквити минут двадцать.

( Читать дальше )

Под прошлым постом WZWZ написал прямо: осталось только лишь заработать денег на этих ваших двух цифрах. Справедливо подколол. Про режимы рынка я рассказал, про фильтры данных рассказал, а самый неудобный вопрос обошёл стороной. Исправляюсь, и ответ мне не льстит.

Цифра, которую показывать не хочется

Стратегия HMR на всей истории 1996-2024 дала 2,9% годовых. Двадцать восемь лет работы фильтров, режимов и защиты — и 2,9%.

Сразу оговорюсь про сравнение, иначе меня справедливо поймают. Свой результат я считал по бэктесту с комиссиями и проскальзыванием, а для индекса беру справочную цифру: за этот период S&P 500 дал порядка 8% годовых без дивидендов и около 10% с ними. В деньгах на горизонте 28 лет:

Куда вложили 1 млн в 1996	Что стало к 2024
HMR, 2,9% годовых	2,2 млн
S&P 500 без дивидендов, ~8%	8,6 млн
S&P 500 с дивидендами, ~10%	13,7 млн

Считайте как хотите: разница от четырёх до шести раз. Не в процентах — в разах. Я честно прогнал свою систему по 28 годам истории и получил результат кратно хуже, чем если бы просто купил индекс и забыл пароль от терминала.

( Читать дальше )

Решил, что надо подвести какой-то профессиональный итог всей этой возни с вашим глупым алготрейдингом. И вот, что получилось.

Мои инженерные результаты:
— спроектировал и реализовал с нуля платформу алготрейдинга на C#/.NET 9 — от загрузки котировок до исполнения ордеров: 67 проектов, 77 тыс. строк кода, 773 автотеста, 28 задокументированных архитектурных решений;
— поднял пропускную способность верификации стратегий с 1-5 до 2 500 вариантов в секунду на воркер (в 500 раз), в том числе за счёт покрывающего индекса, ускорившего выборку в 525 000 раз по вводу-выводу;
— снизил пиковое потребление памяти вычислительного ядра со 117 ГБ до 2,6 ГБ (в 45 раз), сохранив побитовую идентичность результата на 33,3 млн строк;
— построил генетический поиск стратегий по ~640 бинарным признакам на 383 инструментах трёх площадок, обработав ~167 млн минутных свечей;
— развернул распределённые вычисления в Kubernetes (~12 узлов, автомасштабирование KEDA до 120 подов, scale-to-zero) и хранилище S3 + Parquet с прореживанием — экономия 97% объёма;

( Читать дальше )

В прошлый раз рассказывал про стратегию HMR, которая выжила там, где легли 230 других. Её главная идея — не угадывать будущее, а каждый день определять, в каком режиме рынок сейчас, и подстраивать поведение. В комментах спросили: а как этот режим вообще определяется, без гадания на кофейной гуще? Рассказываю, потому что сама механика простая и применимая руками, без всякой стратегии.

Барометр из двух цифр

Режим рынка я определяю по двум вещам, обе доступны любому:

1. Где S&P 500 относительно своих скользящих средних. Смотрю дневную EMA200 и недельную EMA40. Горизонт у них один и тот же, 200 торговых дней это те же 40 недель; недельная просто спокойнее, она считается по закрытиям недель и не дёргается на внутринедельных шпильках. Выше обеих — рынок здоров. Ниже — проблемы.
2. VIX — индекс ожидаемой волатильности, он же индикатор страха. Тихо (VIX < 25), тревожно (25-40) или паника (40+).

Всё. Никаких секретных данных, никаких платных терминалов. Две цифры, которые видно в любом терминале и на куче бесплатных сайтов.

( Читать дальше )

Fondograf — скринер акций Мосбиржи. Здесь будем выкладывать то, что проверяем сами, с цифрами и без округлений в свою пользу. Для первого поста взяли два популярных паттерна, которые красиво выглядят по одной метрике и убыточны по другой.

RSI(2) Коннорса: 91% в книге, 61,4% на Мосбирже

Книжная цифра для RSI(2) — 91% прибыльных сделок. Мы прогнали паттерн на пятилетней истории дневных данных: около 70 тикеров, комиссия round-trip 0,10%. Лучший из проверенных конфигов (RSI(2) ниже 10 с фильтром по 200-дневной средней) дал 495 сделок. Прибыльных из них 61,4%, среднее по сделке −0,44%, Profit Factor 0,70. Всё, что ниже единицы, означает суммарный убыток по серии.

Gap Fill: 80,2% прибыльных, Profit Factor 0,29

Идея из интрадей-фольклора: акция открылась с гэпом вниз на 0,5–2%, рынок «перестарался», к концу дня гэп закрывается. На той же истории получилось 520 сделок и 80,2% прибыльных. Среднее по сделке −0,65%, Profit Factor 0,29. На каждый заработанный рубль стратегия отдавала 3,45 рубля убытка.

( Читать дальше )

Всего за три недели после официального релиза поддержки MCP и встроенного ИИ-помощника пользователи MetaTrader 5 уже обработали более 1 триллиона токенов через бесплатную модель MQL5 Lite. Это первый крупный рубеж нового сервиса и показатель того, насколько активно трейдеры и разработчики начали использовать искусственный интеллект в своей ежедневной работе. 

Токены — это единицы текста, которые используются ИИ для обработки запросов и формирования ответов. Очень приблизительно 1 триллион токенов означает:

• 700–750 миллиардов английских слов
• 2,5–3 миллиарда страниц текста, если считать по 250 слов на странице
• Около 9 миллионов книг объемом по 80 тысяч слов
• Примерно 7 тысяч лет непрерывного чтения со скоростью 200 слов в минуту

Все это показывает, насколько активно тысячи пользователей MetaTrader 5 применяют AI Assistant для решения самых разных задач — от анализа рынка до разработки торговых роботов.

Как это работает

AI Assistant встроен непосредственно в MetaTrader 5 и MetaEditor. Он помогает анализировать рынок, разбирать историю торговли, искать торговые возможности, объяснять поведение финансовых инструментов, а также создавать и совершенствовать программы на MQL5. Достаточно запустить помощника из меню или с панели инструментов и описать свою задачу на естественном языке.

( Читать дальше )

От первых советников до агентного AI Assistant, MCP и OpenBLAS: как развивалась MQL-экосистема.

История MQL как путь от простого языка торговых стратегий к полноценной среде разработки и анализа с MetaEditor, MQL5, Python, ONNX, агентным AI Assistant, MCP (Model Context Protocol), OpenBLAS и Git-инфраструктурой Algo Forge.

 

От языка советников к среде разработки

Сегодня MetaEditor уже трудно воспринимать просто как редактор кода. В нём есть справка, компилятор, отладка, профилирование, проекты, интеграция с MQL5.COM, централизованное хранилище исходных кодов, интеграция с Python, поддержка ONNX, AI Assistant, работа с базами данных sqlite, работа с csv-файлами как с редактируемыми таблицами. Но эта логика появилась не внезапно.

С первых поколений платформ MetaQuotes двигалась в одну сторону: дать трейдеру не только график и кнопку сделки, а возможность описать торговую идею программой, проверить её на истории и запустить в работу без участия человека. История MQL — это история того, как простой язык для советников постепенно вырос в полноценную инженерную среду.

( Читать дальше )

Альткоин сканнер — ончейн метрики для отбора токенов: от Telegram-бота до приложения

Сканер отвечает на один вопрос: куда сейчас смотрит монета и проснулась ли она. Пользователь шлёт тикер — через 5 секунд получает сигнал из двух осей: направление (от -100 до 100) и активность (от 1 до 100), собранные из 15+ метрик пяти бирж. Поверх бота — Telegram Mini App с тем же движком.

Стек: Python 3.12, aiogram 3, aiohttp, SQLite, ванильный JS в одном html-файле.

Cкрипты ключевых механик: github.com. Читать параллельно с кодом — каждый раздел ссылается на конкретный файл.

Задача

Нужен был инструмент для быстрой проверки альткоина перед входом: не терминал с сорока индикаторами, а один ответ. Требования:

• скан любой монеты с BingX Perpetual по запросу;

• бесплатные проверки для всех, вотчлист и массовое сканирование альты доступны в стандартной версии немного (чтобы не перегрузить API), платные функции — вотчлист с автопроверкой и масс-скан топ-100 альты по капитализации

Архитектура

( Читать дальше )

В прошлый раз я рассказывал, как прогнал 231 факторную стратегию через злой бэктест и ни одна не прошла проверку. Пост зашёл, но в комментах закономерно спросили: «ну и что, всё выкинул? совсем ничего не работает?».

Не совсем. Из всей этой мясорубки выжила одна конструкция. Не потому что я её полюбил, а потому что она единственная прошла то же испытание, на котором легли остальные 230. Рассказываю, как она устроена, и сразу честно — почему это не машинка для печати денег.

Идея: не угадывать, а реагировать

Большинство стратегий отвечают на три вопроса одинаково в любой ситуации: сколько денег держать в рынке, какие акции брать, когда выходить. «Всегда покупаем топ-10% по моментуму, держим месяц, повторяем». Красиво в статье, грустно на счёте.

HMR (я назвал её Hybrid Momentum-Reversion) исходит из другого: правильный ответ зависит от того, что сейчас творится на рынке в целом. В тихий растущий рынок — одни правила, в кризисную панику — совсем другие. Она ничего не предсказывает. Она каждый день смотрит на барометр и подстраивает поведение под то, что уже видно.

( Читать дальше )