алготрейдинг

На этой неделе большинство работ было посвящено машинному обучению и новым вычислительным методам в трейдинге и управлении рисками. Основной тренд — использование больших языковых моделей (LLM) и трансформеров для прогнозирования и оптимизации портфелей.

Все данные взяты из свежих научных статей и препринтов. Каждую неделю мы анализируем сотни работ и отбираем самое важное.

Основные направления

1. ИИ в трейдинге и управлении портфелем

Исследования сосредоточены на улучшении стратегий через анализ настроений и прогнозные модели.

• LLM для оптимизации портфеля
Фреймворк 3S-Trader использует языковые модели для оценки акций, выбора стратегий и адаптации к рынку. Результаты показывают высокую доходность «3S-Trader: A Multi-LLM Framework for Adaptive Stock Scoring, Strategy, and Selection in Portfolio Optimization».

• Риски стратегий на базовых моделях
Исследование предлагает расширить модель CAPM, чтобы разделить систематические и индивидуальные риски при использовании foundation models «Trading with the Devil: Risk and Return in Foundation Model Strategies».

Для алготрейдеров, работающаих с QUIK, связка «QUIK + Lua» всегда была одновременно и благословением, и проклятием. Мощно — но на малопопулярном в трейдинге языке.

Решения вроде QUIKSharp (.NET) стали шагом к более распространённым экосистемам, но что насчёт многомиллионного сообщества Python?

Новый проект QUIK-python портирует нативный QUIK Lua API прямо в Python — с сохранением всей гибкости оригинала и удобством современного async-кода.

Ключевые особенности и преимущества

-  Полностью асинхронный клиент — коллбеки данных из стаканов, сделок и свечей не блокируют основную логику.

-  Прямой доступ к API QUIK — вызывайте функции Lua напрямую из Python-кода.

-  Событийная модель — подписывайтесь на стаканы, свечи и сделки, получая события прямо в Python.

— 🐍 Нативный Python-код — всё, от коллбеков до торговой логики, пишется на чистом Python с доступом к его экосистеме (NumPy, Pandas, asyncio и др.).

Мои результаты алгоритмической торговли на Forex.

В теме алготрейдинга — я новичок, в теме Forex’а – года два, так что судите строго

Здесь буду публиковать наблюдения за результатами торговли своего первого бота, вышедшего на уровень практического применения.

Торговый бот написан полностью мной и логику ни у кого не сдирал, однако впоследствии, после того как сделал несколько первых версий бота, читал статьи на похожие торговые идеи.

Что делает бот:

• Торгует пару EURUSD
• Сидит на таймфрейме H1
• Выставляет уровни Stop loss
• Не выставляет уровни Take Profit
• Торгует строго Интрадей
• Среднее время удержания позиции – 7 часов
• Не сеточник и не мартингейл. Бот вполне может открыть несколько позиций в рамках одного импульса и вполне может закрыть в убыток одну или все позиции в рамках импульса.

 Summary по бэктесту за 10 лет и 10 месяцев (9 месяцев на бою):

• AVG трейдов в месяц – 33 трейда
• Прибыльность (Profit Factor) – 1,54
• Шарп – 3,63

Дорогие адепты алготрейдинга! Среди нас есть особая каста — не трейдеры, не инвесторы, а Рыцари Священного Бектестера 🛡️. Их не интересуют сиюминутные прибыли. Их цель — найти Единую Истинную Стратегию, которая перевернет мировой финансовый порядок. Узнали себя? Добро пожаловать в наш орден.

Каждый искатель Грааля дает три священных обета:

• Обет безденежья 💸: «Обещаю вкладывать все средства не в торговлю, а в курсы по Python, мощные видеокарты и подписки на данные тиковых котировок за 1999 год».

• Обет одиночества 🏹: «Обещаю игнорировать семью, друзей и выходные, ибо мой единственный спутник — Jupyter Notebook».

• Обет верности ❤️: «Обещаю верить в свою миссию, даже если бектест показывает 90% просадку. Это не ошибка, а «особенность модели»».
  
  

Без правильных инструментов Грааль не найти:

• Волшебный меч — Python 🐍: Заточен под одну задачу — перебирать 10 000 комбинаций параметров движка a = a + 1

А теперь можно подвести результаты торговли.

С последней точки входа прибыль составила 19% за месяц и 1 неделю (мониторинг):

Обновлен исторический максимум доходности: общий результат с начала торговли (мониторинги) составляет 1094% прибыли (Кальмар=14.2) за 1 год и 9.5 месяцев:

Финам

Две стратегии закрыли сентябрь 2025 в положительной зоне.

Автоматизированная стратегия для портфеля коротких облигаций +6.39% от начала.

Публичный портфель проекта автоматизированной (алготрейдинг) покупки или продажи облигаций на #MOEX imkosarev.ru/go/publichnyj-dashbord-avtomatizirovannyj-strategii-na-rynke-obligacij/

Ссылка на новость — https://kimkarus.ru/2025/10/03/zapisal-video-o-tam-kak-rabotaet-avtomatizirovannaya-strategiya-algotrejding-iznutri-i-iz-chego-sostoit/

RuTube — https://rutube.ru/video/7fe04ae392723500faa6216febbd8e82/?r=wd

VK — https://vkvideo.ru/video-230956826_456239023

YouTube — https://youtu.be/XOEcZRwc1Uc

Создал достаточно прозрачный дашборд на основе #BI #Yandex #DataLens + #ClickhouseDB + #Python о том, как работает автоматизированная стратегия (алготрейдинг) покупки или продажи облигаций на MOEX —

https://kimkarus.ru/2025/09/30/publichnyj-portfel-proekta-avtomatizirovannoj-algotrejding-pokupki-ili-prodazhi-obligacij-na-moex/