Изменения, баг-фикс и улучшения, которые были внесены в проект за предыдущий месяц.
Приближаемся к продакшен-реди версии. Около нового года можно будет об этом говорить, поэтому фокус смещается на инструкции и удобство работы с проектом для начинающих.
Сам ГАЙД здесь: https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1024149.php
Он делается для того, чтобы было удобно и быстро искать всё в одном месте. Вся информация по алготрейдингу и созданию торговых роботов, которая Вам может понадобиться в одном месте.
Новое за месяц:
1. Virtu Financial
Компания Virtu Financial обрабатывает более 40 миллионов сделок в день, что составляет более 25% всех акций, торгуемых на американских фондовых рынках. Внедрение алгоритмической торговли и высокочастотных операций позволило снизить средний спред на 30%, что соответствует экономии в $1,2 миллиарда для инвесторов. В 2021 году прибыль Virtu составила около $1,5 миллиарда, а общий объем торгов достиг $3,0 триллиона.
2. Two Sigma
Two Sigma управляет активами на сумму около $60 миллиардов, использует алгоритмические модели и машинное обучение для анализа рыночных данных. В результате внедрения технологий эффективность торговых операций возросла на 20%, а средняя годовая доходность фонда составила 15%. Только в 2020 году фонд заработал около $2,7 миллиарда, благодаря улучшению своих алгоритмических стратегий.
3. Renaissance Technologies
Фонд Renaissance Technologies, управляющий активами более $100 миллиардов, достигает ежегодной доходности около 39%. Использование ИИ для анализа данных увеличило эффективность торговых операций на 25%. Это привело к дополнительной прибыли около $2,5 миллиарда в год, а в 2021 году фонд прибыл на $13 миллиардов, что стало результатом успешной оптимизации стратегий и применения алгоритмических моделей.
Сегодня будем рассматривать пример, в котором будем последовательно выходить из позиции через лимитки в рынке, выставляя лимитки одну за другой. Вход у нас будет по развороту на свечках, опирающихся на волатильность (через ATR).
Итоговая логика робота на графике выглядит так:
На ГитХаб в репозитории OsEngine это находится здесь:
https://github.com/AlexWan/OsEngine
Внутри проекта здесь:
... Автор метода универсального кодирования и предсказания данных, порожденных стационарными источниками...Рябко Б.Я. открыл асимптотически оптимальные методы прогноза и проверки основных классов статистических гипотез для стационарных эргодических процессов...
Приглашаю всех алготрейдеров из нашего (и не нашего) сообщества прийти в гости. Наговоримся и насмотримся друг на друга за весь прошлый год.
Собираюсь посетить данное мероприятие в качестве гостя моих друзей из АЛОР грузчика стоек с телевизорами и выставочного стенда АЛОР брокера. Буду весь день у их стойки.
Попробуем как-нибудь там развлечься с Вами. Водку мне, правда, проносить строго запретили… Поэтому придётся крепко поразмыслить, что там делать целый день…
Мы пока обсуждаем, что там точно у стенда будет. Обсуждаем конкурсы, в том числе и разыгрывать Symphony (https://vk.com/video-195406323_456239042?ref_domain=o-s-a) возможно будем. Обсуждаем розыгрыш призов поменьше, вроде вводного курса по OsEngine и Арбитражам. Обсуждаем возможный «Нетворкинг» для алготрейдеров отдельный, ибо мне думается, что несколько десятков человек таки придут, и возможно нам надо завалиться в бар с караоке место потише, чем «Ультралакшериресторанопати Тимофея». Ну и возможно, будут другие маленькие прелести. Об этом буду по ходу утверждения писать.
Сегодня будем рассматривать пример, в котором будем докупать актив, когда он идёт в сторону нашей позиции, и усредняться на откате. Делать это будем при помощи докупки актива в текущую позицию. Методами BuyAtMarketToPosition и SellAtMarketToPosition.
Итоговая логика робота на графике выглядит так:
На ГитХаб в репозитории OsEngine это находится здесь:
Внутри проекта здесь:
Заранее прошу поставить лайк- внизу статьи я прикрепил уникальные программы которые сейчас реально сложно найти + мой собственный софт и примеры кода, который я сделал специально для вас.
В этой статье Вы узнаете как обучить и поставить на торговлю в терминал нейросеть без знания программирования(простой способ — в самом низу). В данной статье не говориться как сделать прибыльную нейросеть, но если будет много лайков — я напишу про это подробней. В одной из следующих тем, например — я хочу написать про генераторы торговых стратегий — поэтому ставьте лайк, чтобы у меня была мотивация.
Поехали!
В некоторых типах торговых алгоритмов при перезапуске тестера нужно обнулять переменные или массивы. Это нужно в довольно редких случаях, но Вы должны знать, как это делать. В этом посте посмотрим пример, в котором это реализовано.
Он писался для лекций по стадиям волатильности и в нём есть переменные, которые нужно сбрасывать в начале теста, и робот довольно сложный…
На ГитХаб это здесь:
https://github.com/AlexWan/OsEngine
В проекте это здесь: