Python

Всем, Добрый день!

Меня зовут Андрей Счастливый. Пишу на Python. Месяц назад разбираясь с одним пакетом для бэктестинга торговых стратегий на C был очень разочарован в низкой скорости. А ведь в пакете для бэктестинга самое главное скорость и вообще возможность массово пакетами тестировать торговые стратегии. Решил написать на Python свой бэктестер с GPU.

За месяц написал пакет и вот ближе к делу, хочу рассказать о нём. Тянуть не буду сразу в лоб, цифры в факты.

WarpTrade — высокопроизводительный GPU-бэктестинг торговых стратегий, написанный на Python с использованием Taichi. Проект построен на модульной архитектуре с универсальным движком, способным запускать любые торговые стратегии через систему регистрации ядер. В основе лежит алгоритм собственной разработки.

Писал и тестировал пакет на следующем железе, цифры будут относиться к тестам на данном железе: рабочая станция Lenovo P15, процессор Xeon W-10885M 8/16 ядер, 64 Gb ram, видео Nvidia Quadro RTX5000 с 16 Gb видеопамяти.

В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи?

Сегодня у нас есть Python и такие мощные библиотеки, как Backtrader. Однако голый фреймворк — это лишь половина дела. Чтобы он стал по‑настоящему народным инструментом, ему нужна удобная обвязка: готовая структура проекта, автоматический импорт стратегий, наглядные отчёты, тепловые карты для оптимизации и бесшовное подключение к API брокеров — не только российских, но надо начать с Мосбиржи.

Мы стремимся сделать инструмент таким же удобным, как TradingView. Простота в использовании и доступность всех функций для пользователей без глубокой технической экспертизы — мне кажется вот идеал. Чтобы каждый, кто заинтересован в алгоритмической торговле, мог без усилий внедрить свою стратегию, протестировать её и получить результаты, не проводя часы и дни за настройкой системы.

🔹 Суть проекта

🔹 Основные особенности

• Учет комиссий, проскальзывания и риск-менеджмента

• Отбор торговых сессий по критериям волатильности (импульсы ≥5% за 10 минут)

• Дискретное пространство действий: LONG, SHORT, CLOSE, HOLD

• Reward shaping для контроля поведения

• Полные логи бэктеста и визуализации

• Публикация сигналов в реальном времени (Telegram)

📊 Результаты бэктеста (март-июнь 2025)

• Доходность: +144.23%

• Sharpe: 1.85, Sortino: 2.05

• Прибыльных дней: 78.57%

• Сделок: 112 (~2 в день), включая SL/TP

• Среднесуточная доходность: +1.61%

Предыдущий опыт (разработка, тестирование и эксплуатация) использования алготрейдинга оказался достаточно удачным. Пришло время обновления для новыми решениями в своей автоматизации на #Python

• реализовал безопасный сброс позиций на плохих новостях или котировках

• реализовал алгоритм ежедневного мониторинга для ребалансировки портфеля

Как и раньше только своими силами и за свои, реализую в алгоритмах лучшие практики и находки на конференциях Смартлаба!

https://kimkarus.ru/2025/06/27/realizoval-i-zapustil-novye-mehaniki-dlya-svoego-proekta-algotrejdinga/

🚀 Китайский ИИ меняет правила игры

В январе 2025 китайская нейросеть DeepSeek R1 стала самым скачиваемым ИИ-приложением в мире. Созданная за $5,5 млн, она показала эффективность ChatGPT, но работает на дешёвом оборудовании и распространяется как open-source. За неделю —:

• 📉 Обвал NVIDIA на -18%

• 📈 Ажиотаж вокруг Baidu и китайских ИИ-компаний

• 🛑 Расследования в США о нелегальных поставках чипов

Это не просто хайп — это новая глава в ИИ-гонке, и на этом можно заработать. В статье — как я вышел в +15% на акциях Сбербанка и как ловить рост Baidu и NVIDIA.

🔍 Почему DeepSeek R1 — это «бомба»

• Бюджет: $5,5 млн за 2 месяца (у OpenAI — сотни миллионов).

• Инфраструктура: обучена на NVIDIA H800, а не H100.

• Доступ: 2,5 млн скачиваний форков на HuggingFace.

• Интеграции: в Baidu, WeChat и Tencent уже встроено ядро R1.

На фоне этого США приостанавливают поставки чипов, NVIDIA теряет $750 млрд капитализации, а китайский рынок получает буст.