OsEngine

родолжаем цикл «Аллокация капитала».

Сегодня — второй алгоритм, академический: иерархический риск-паритет, или HRP. В отличие от равновесной кластеризации из прошлой статьи, он не делит капитал поровну, а распределяет его обратно волатильности: менее волатильные роботы получают больше.

1) Откуда ноги растут

Метод описал Маркос Лопес де Прадо в 2016 году. Он решает ту самую проблему, о которой мы говорили в статье про Марковица: классическая оптимизация весов неустойчива — малые ошибки в оценке ковариаций дают большие скачки весов.

Идея де Прадо: не решать задачу оптимизации «в лоб», а сначала построить иерархию (дерево) из активов по корреляции, а потом делить капитал сверху вниз по этому дереву. Устойчивость — потому что дерево меняется мало, даже если входные оценки слегка шумят.

2) Три шага алгоритма

Шаг 1. Tree Clustering — строим дерево. По корреляционной матрице считаем расстояния:

d = √(0.5 · (1 − ρ))

Всем привет!

Сегодня вышла первая лекция нового сборника об аллокации капитала. В ней разберёмся, почему нельзя просто поделить депозит поровну между роботами, введём понятия доходности и риска как математических величин и поймём главное: риск портфеля — это не сумма рисков отдельных роботов, а функция корреляции между ними. В конце посмотрим, как модуль «Аллокация капитала» в OsEngine группирует роботов в кластеры и распределяет между ними средства.

Темы:
1) Ловушка равномерного распределения: двойная ставка на одну идею
2) Доходность робота как случайная величина
3) Риск — это дисперсия, а не «проиграл»
4) Риск портфеля ≠ сумма рисков роботов
5) Корреляция ρ от −1 до +1 и формула Пирсона
6) Модуль «Аллокация капитала» в OsEngine: корреляционная матрица и кластеры
7) Два алгоритма распределения: равновесная кластеризация и HRP
8) Полный цикл из шести шагов: от истории сделок до объёмов позиций

Ссылка на лекцию 👇
https://www.tbank.ru/invest/social/profile/Trading_boost_camp/pocemu-nelzya-prosto-podelit-kapital-porovnu-mezdu-robotami/

Продолжаем цикл «Аллокация капитала».

Сегодня первый практический алгоритм — равновесная кластеризация по корреляции. Это самый простой и прозрачный способ: собрали похожих роботов в кластеры и поделили капитал поровну. Никаких оценок волатильности — только корреляция.

1) Торговая идея

Идея на поверхности: если два робота торгуют почти одинаково, не надо давать им обоим полный капитал. Сначала соберём похожих в группы, а уже потом поделим деньги между группами поровну.

Почему «равновесный»: капитал делится ровно — 1/N на кластер, внутри кластера — поровну на каждого робота. Просто, предсказуемо, и никакой оценки риска не требуется.

2) Формулы

Шаг 1. Доходность. По файлам позиций OsEngine считает доходность каждого робота за период (неделю или месяц). На выходе — матрица «роботы × периоды», где каждая ячейка — процент за период. Пропущенные у робота периоды добиваются нулями.

Шаг 2. Корреляция. Между каждой парой роботов считается корреляция Пирсона:

В конце этого курса:

1) Вы сможете запустить маркетмейкерскую сетку, которая будет работать в боковике по времени.

2) Вы сможете запустить мартингейл-сетку с единой позицией для ловли ножей.

3) Вы сможете запустить в торги полностью автоматического робота. На поддержке робот выбрасывает сетку на покупку, на сопротивлении — сетку на продажу.

4) Вы сможете тестировать сеточные алгоритмы на истории.

Технические ограничения.

Данный курс выстроен на базе определённых технологий, поэтому нужно, чтобы ваше оборудование подходило под него.

Вам понадобится:

1) Офисный ПК среднего уровня. Процессор от Intel Core i3. 3 ГБ оперативной памяти.

2) Монитор от 15 дюймов.

3) На ПК должен быть установлен Windows 10 или 11 с правами администратора как основная система либо как виртуальная машина внутри macOS или Linux.

4) Подключение к сети Интернет.

Продолжаем цикл «Аллокация капитала».

В прошлых двух статьях была теория: Марковиц, корреляция, дисперсия. С сегодняшней — практика. Открываем модуль «Аллокация капитала», загружаем в него данные и разбираемся с настройками. Без этого шага не сработает ни один алгоритм из следующих статей: им на вход нужна история сделок роботов.

1)Два способа открыть модуль

Способ первый — из главного меню. В главном окне OsEngine, в колонке «Тестирование», есть кнопка «Аллокация капитала». Жмём — главное окно скрывается, и открывается отдельное окно модуля. Это самостоятельный режим программы: при закрытии он спросит подтверждение, а список загруженных файлов запомнит — при следующем открытии всё будет на месте.

Всем привет!

Сегодня вышла заключительная лекция из курса «Секторы в алго». В этой лекции загрузим исторические данные по всем бумагам комплекта, прогоним трёх роботов в тестере. Затем перейдём в оптимизатор и на примере робота BollingerMomentum разберём, как пошагово подбирать параметры и не перегрузить свой компьютер.

Темы:
1. Загружаем исторические данные: 40 акций и фонд ликвидности LQDT
2. Тестируем весь комплект роботов: BollingerMomentum, AlligatorTurtle и TMON Rebalancer
3. Разбираем результаты: эквити, прибыль, просадка
4. Оптимизируем BollingerMomentum
5. Ограничения оптимизатора

Ссылка на лекцию 👇
https://www.tbank.ru/invest/social/profile/Trading_boost_camp/385e1c3f-eb00-4905-9f8c-fb33809960ae/

Продолжаем цикл «Аллокация капитала».

Сегодня — база. Разбираемся, почему вообще появилась идея распределять капитал по-умному и что именно в 1952 году придумал Гарри Марковиц.

Формул ниже не бойтесь: в итоге интерфейсы из следующих статей не суперсложные. В сухом остатке нужно понять, что идея диверсификации на рынке появилась уже давно, и при торговле множеством активов (или стратегий) нужно об этом заботиться. И когда-то за это даже дали Нобелевскую премию.

Напоминаем, что нужно это для тех, у кого есть от нескольких десятков прибыльных стратегий.

1) Как это было

В 1952 году Гарри Марковиц, молодой аспирант Чикагского университета, опубликовал статью «Portfolio Selection». В 1990 году за неё он получил Нобелевскую премию по экономике.

Что же он сказал такого? До него логика инвестора была прямолинейной: посмотри, какие активы обещают максимальную доходность, и купи их. Всё. Марковиц показал, что так считать нельзя, и ошибка прячется в самом вопросе. Правильный вопрос не «какой актив лучший», а «какой портфель лучший». Потому что активы не живут по отдельности — они влияют друг на друга.

Открываем новый цикл статей — «Аллокация капитала». Разбираемся, как распределить деньги между роботами не на глаз, а по науке.

Когда робот один — вопрос «сколько ему дать» решается просто. Когда роботов десятки и все на разных инструментах — начинается то, что в математике называется распределением капитала. Как понять, что два робота — это одно и то же, и не надо давать им обоим полный капитал? Как разнести деньги так, чтобы один убыточный месяц не положил весь портфель? Об этом цикл.

Всё, о чём рассказываю, уже встроено в OsEngine. Исходный код открыт и лежит на GitHub — берите, изучайте, улучшайте.

Но прежде чем открывать код, давайте с базой. В этой статье — основные понятия, без которых дальше будет непонятно. А в конце — оглавление всего сборника.

1) Что такое аллокация капитала

Аллокация капитала — это ответ на вопрос «сколько денег дать каждому роботу». На выходе — веса (доли капитала) на каждого робота, в сумме 100%. Если роботу достался вес 5% — значит, на него выделяется 5% депозита.

У OsEngine появился новый коннектор — TInvestAutoFollow. Теперь наши роботы умеют торговать прямо на счёте стратегии Автоследования в Т-Банке: робот совершает сделку — и её автоматически повторяют все подписчики стратегии. Для прибыльных алготрейдеров это самый короткий путь к монетизации через создание своих стратегий как авторов.

Коннектор — для текущих и потенциальных авторов стратегий Автоследования в Т-Инвестиции.

Раньше, чтобы вывести алгоритм в Автоследование, приходилось изобретать прослойки и костыли. Теперь всё проще: стал автором стратегии, выписал токен, подключил OsEngine — и торгуете своими роботами на виртуальном счёте стратегии. Дальше сделки у подписчиков повторяет сам сервис.

В этой инструкции разберём весь путь с картинками, шаг за шагом, как стать автором стратегии, как выписать токен доступа и как запустить роботов на стратегии. В конце — ограничения API, о которых нужно знать до запуска.

1) Как стать автором стратегии

Автоследование (AutoFollow) — сервис, в котором подписчики автоматически повторяют сделки автора. Чтобы пользоваться коннектором, нужно стать автором и создать хотя бы одну стратегию.

В данной статье будем учиться подключать OsEngine к TwelveData. Это международный сервис, предоставляющий данные о торгах на мировых площадках: акции США и Индии, ETF, валютные пары и товары. Доступны как исторические данные, так и трансляция цен в реальном времени.

Алготрейдерам данные нужны для тестирования своих алгоритмов, а трансляция цен в реальном времени — для работы арбитражных роботов. Торговля через данный коннектор не поддерживается, доступно только получение данных.

Ссылки:

1) https://github.com/AlexWan/OsEngine — наш терминал для алготрейдинга.

2) https://twelvedata.com — поставщик данных, о котором идёт речь в статье.

1) Доступные данные для скачивания с TwelveData

Доступные классы бумаг:

— Акции США.

— Акции Индии.

— ETF США.

— ETF Великобритании (биржа LSE).

— Валютные пары (Forex).

— Товары (commodities, фьючерсы не поддерживаются).

Доступные таймфреймы: 1 минута, 5 минут, 15 минут, 30 минут, 1 час, 2 часа, 4 часа, 1 день. Скачиваются только свечи. Лента сделок и стакан исторически недоступны.