Python

Пишу сканер аномальных объёмов по MOEX. Логика простая: считаем норму объёма
для инструмента, сравниваем с текущим, превышение — сигнал. Всё работало.
Сигналы приходили, ложных было немного, я был доволен.

Потом полез в логи разбираться, почему на очевидном движении не было сигнала.
И выяснил, что система его видела. Посчитала. И сама же выбросила.

## Почему EMA казалась хорошей идеей

Норму я считал через экспоненциальную скользящую по объёму. Аргумент был
железный: рынок меняется, режимы меняются, статистика за 90 дней устаревает.
EMA подстраивается под текущий режим — если объёмы выросли в целом, порог
поднимется сам, и мы не завалим канал сигналами на ровном месте.

Звучит разумно. Так делают многие. Это и есть ошибка.

## В чём проблема

EMA обновляется той же свечой, с которой вы её сравниваете.

Прилетает аномальный объём. Система его фиксирует, но этой же свечой EMA идёт
вверх. Следующая аномальная свеча сравнивается уже с задранной нормой —
превышение меньше. Третья ещё меньше. К четвёртой-пятой свече EMA догнала

( Читать дальше )

 

---

Зоны спроса и предложения (supply/demand) — один из самых сильных концептов в трейдинге и один из самых субъективно рисуемых. Идея красивая: цена уходит из области, где крупный игрок набрал позицию, а потом возвращается «добрать» — и от этой области снова разворачивается. 

В этой статье разберём сканер, который делает именно это. Он проходит по всему рынку BingX, находит зоны спроса и предложения на старшем таймфрейме, оценивает каждую зону скорингом, ждёт возврата цены и подтверждающего пинбара на 5-минутках — и присылает сигнал в Telegram с нарисованным графиком: свечи, зоны, выделенная сигнальная область, уровни входа и стопа.

Весь код выложен на GitHub — советую читать статью параллельно с исходниками.

---

Что такое зона — и почему её оцифровать сложно

Зона спроса/предложения — это область, из которой начался сильный импульс. Логика простая: если из какого-то ценового кармана рынок резко улетел, значит, там был дисбаланс — крупные заявки, которые не успели исполниться целиком. Когда цена возвращается в этот карман, оставшиеся заявки доисполняются, и рынок часто снова разворачивается.

( Читать дальше )

 

Трендовая линия — самый субъективный инструмент технического анализа. Дайте одному графику десять трейдеров — получите десять разных линий. Кто-то ведёт по теням, кто-то по телам, кто-то «на глаз подгоняет» так, чтобы линия подтверждала уже открытую позицию. Это не анализ, это гадание с линейкой.

А раз линию рисует человек — её нельзя ни протестировать, ни автоматизировать. Каждый раз получается новая.

Интересная инженерная задача — формализовать «настоящую» трендовую линию в строгую геометрию: набор чётких математических условий, по которым машина строит линию объективно, одинаково и, главное, честно — не заглядывая в будущее. Никаких индикаторов, только цена, экстремумы и ATR.

В этой статье разберём детектор, который это делает. Он находит трендовые поддержки и сопротивления по фрактальным пивотам, отсеивает всё, что «уровнем» на самом деле не является, ловит пробой телом с фильтрами качества — и присылает сигнал в Telegram с нарисованным скрином: линия, якоря, свеча-пробой, уровни входа, стопа и тейка.

( Читать дальше )

Сразу оговорюсь: саму торговую стратегию в статье показывать не буду. Не потому, что там спрятан очередной «грааль», который превращает тысячу рублей в квартиру на Патриках. Просто статья вообще не об этом.

Недавно я завершил торгового робота под T-Invest API. И этот проект в очередной раз подтвердил старую мысль: придумать условие покупки и продажи обычно намного проще, чем сделать систему, которой не страшно дать доступ к реальному счёту.

На уровне первого прототипа всё выглядело довольно бодро:

получили цены > проверили условие > нашли сигнал > отправили заявку

Если задача — показать демку на своём компьютере, этого почти достаточно. Но как только появляются реальные деньги, начинается всякая мелкая, противная и очень важная работа. Заявка может исполниться частично. API может не ответить. Клиент может вручную что-нибудь купить или продать. Цена может оказаться старой. Программа может закрыться ровно в тот момент, когда брокер уже принял заявку, но ответ до робота ещё не дошёл. И вот тут простой скрипт заканчивается.

( Читать дальше )

Как вайбкодинг заставил меня скрестить крипту с ИИ

Всем привет! Страшно подумать, но мой аккаунт живет здесь с 2013 года, а последний раз я писал на Смартлаб аж в 2019-м. Много воды утекло, рынки поменялись, но недавно случилась история, которая заставила меня стряхнуть пыль с клавиатуры. Хочу рассказать, как я докатился до создания собственного ИИ-терминала, и заодно послушать фидбек от местных гуру алготрейдинга.

От первых тестов вайбкодинга до архитектуры собственного крипто-комбайна

Началось всё банально. Связался я как-то с нейросетями — пользовался активно, как и все: текст подправить, мелкий кусок кода написать, но в подкапотную магию особо не вникал. А потом в инфополе начало мелькать модное слово «вайбкодинг». Это когда ты не просто скрипты копипастишь, а буквально на пальцах объясняешь нейронке архитектуру, и она собирает тебе рабочий софт.

И тут меня осенило. У меня же годами пылилась куча торговых идей! А тут еще гиганты вроде Google и OpenAI буквально каждую неделю выкатывают всё более умные модели (счет идет уже на сотни). Где еще тестировать всю эту вычислительную мощь, как не в крипте?

( Читать дальше )

Роскомнадзор опроверг информацию об ограничении доступа к каталогу программного обеспечения Python Package Index (PyPI). В ведомстве заявили, что не фиксируют проблем с работой ресурса. Ранее пользователи сообщали о сбоях в доступе к сайту и приложению.

www.kommersant.ru/doc/8709086?tg

В России заблокировали сайт pypi.org/, с которого скачиваются все пакеты языка python. Проблемы с доступом как у конечных пользователей, так и на хостингах. 

От языка Python зависит практически вся современная IT-разработка, в особенности ИИ.

habr.com/ru/articles/1042160/

Всем привет. Надоело читать аналитику, построенную на гаданиях по графику. Рынок двигают не паттерны, а инсайды и переток ликвидности. Поэтому я решил полностью убрать человеческий фактор и собрал алго-терминал «Trinity Skynet».

Под капотом — тяжелая нейросеть GLM-4.7, которая 24/7 парсит сырые данные с сервера раскрытия информации (e-disclosure) и бьет ордерами напрямую в API Т-Банка до того, как новости успевают дойти до толпы и СМИ.

На скрине ниже — первый тестовый прогон. Я выделил алгоритму 1 000 000 виртуальных рублей в Песочнице Т-Банка. Робот самостоятельно вычислил аномалию (скрытый созыв совета директоров) по Россетям СЗ (MRKZ) и загрузил 100 000 акций (10 лотов). Как видно по логам, позиция уже в плюсе.

Где следить за сделками нейросети? С учетом того, что привычные мессенджеры сейчас постоянно штормит и блочит (и половина комьюнити вообще не понимает, куда перекатываться в случае полного блэкаута), я развернул трансляцию в MAX Messenger. У них неубиваемый корпоративный бэкенд и отличный API для подключения ботов.

( Читать дальше )

Коллеги, привет!

Подскажите, пожалуйста, как сейчас оптимально торговать через роботов на бирже?

Я на python пишу код.

Самый очевидный вариант — подключать quik и городить его на quikpy или quik_python и отправлять заявки через него.

Но зачем мне quik? В боте не нужна визуализация, её можно потом добавить, нужна реально только возможность найти и выбрать нужный тикер, отправлять лимитки и получать уведомления о статусе подключения и о статусе заявки: дошла / не дошла и исполнена / не исполнена. Данные можно с Москухни забирать по апи. По идее, от брокера тоже должны они поступать.

Как вообще это делается? У брокера АПИ просить нужно? И какого брокера выбрать?

В идеале вижу бота так: что он торгует на выделенном серваке как приложение и присылает отчёты о сделках и P&L. Может уже что-то готовое есть?

Привет, смартлабовцы! Я бэкенд-разработчик (Python) и, как многие здесь, прошел классический путь алготрейдера: поверил в магию индикаторов -> написал бота -> слил часть депозита на реале -> задумался, что я делаю не так.

Сегодня хочу поделиться своей попыткой математически приручить рыночный хаос. Спойлер: Грааля нет. Но есть способ уйти от угадывания точной цены к нормальному расчету вероятностей, который спасает от тупых входов в рынок.

Иллюзия точного прогноза

Когда прогер приходит на биржу, он думает: «Сейчас скормлю котировки за 10 лет в XGBoost или нейросеть, и она скажет мне цену на завтра». На истории всё выглядит потрясающе. На реальном рынке выходит Пауэлл, или крупный игрок кидает объем по рынку — и ваш детерминированный прогноз летит в трубу.

Рынок — это хаос. Прогнозировать одну конкретную цену (например, что завтра евро будет стоить 1.0850) — это математическое самоубийство. Нам нужно оценивать распределение вероятностей.

Метод Монте-Карло и 30 параллельных реальностей

( Читать дальше )