algotrading

Недавно нам написал Arnold Holm из StratCoreAlpha. Предложил проверить несколько пограничных сценариев в нашем MT5 EA: reconnect, restart, Profit Lock, состояние позиции. Сам аудит нам был не особенно нужен, но письмо оказалось достаточно конкретным, чтобы вместо обычного «спасибо, неинтересно» начать разбирать его предположения.

И тут случилась полезная вещь.

Глядя только на EA, довольно легко предположить, что после reconnect старая команда может прийти ещё раз и потребуется механизм duplicate suppression. В нашей архитектуре такого сценария вообще нет: TradingView отправляет alert, получает HTTP 201 примерно за 35 мс, дальше команда живёт уже внутри нашей очереди. Старый alert после reconnect не воспроизводится из памяти.

Мы это объяснили Arnold. И вот тут проявилось то, что я считаю главным признаком нормального технического специалиста: он не стал защищать красивую гипотезу только потому, что уже её сформулировал. Он поменял модель тестирования и разделил то, что можно проверить внутри EA, и то, что требует наблюдения за всей цепочкой TradingView >>>  WebSocket server >>> EA >>> broker.

( 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 )

/>

VPS-серверы по своей сути — это точно такие же компьютеры, как и ваш домашний. Они точно так же работают на операционной системе Windows и практически ничем не отличаются от стационарного компьютера.

Преимущество VPS-серверов заключается только в том, что они работают двадцать четыре часа в сутки, семь дней в неделю, находятся в специализированном дата-центре, и за сервером наблюдают специалисты, чтобы обеспечивать его бесперебойную работу. Никто не может зайти на ваш VPS-сервер, кроме вас. У вас есть логин, пароль и данные для подключения.

VPS-сервер трейдерам помогает вести беспрерывную торговлю с помощью алготрейдинга или каких-то автоматических инструментов. Это не всегда бывают торговые роботы, это могут быть индикаторы, которые присылают сигналы, или скрипты, которые сообщают какую-то важную информацию в течение суток. То есть трейдер в течение суток, в течение двадцати четырёх часов всегда обладает какой-то информацией.

Также VPS-серверы используют для алготрейдинга. То есть трейдеры запускают торговых роботов, чтобы они работали беспрерывно, круглосуточно. Вот это основные преимущества.

( Читать дальше )

• На порядок сложнее чем скажем GARCH, регрессии и т.п..
• В х1000 если не в х10_000 медленнее GARCH, регрессий и т.п. гарч фиттинг занимает микросекунду, MCMC час.
• Легко допустить ошибку, много сложных моментов.
• Часто ошибки скрытые и не очевидные, их не видно. Это пожалуй самы большой минус. Если работа в команде не так критично, когда есть ревью разными людьми их можно заметить, но для работы одному это большая проблема. ИИ в этом плане сильно помогает. Без ИИ потребовалось бы раз в 10 больше времени чтобы найти все ошибки.
• Не могут работать со средними и тем более большими данными больше 10к точек. Резкое падение скорости в разы на данных 20k. Это сильно замедляет работу, нужно много экспериментов делать, если после одного изменения расчеты занимают 15-60мин, и ты ждешь — производительность сильно падает, поэтому на практике больше 10к слишком медленно, и даже 2к занимает 15мин, что все равно медленно.
• Не хватает готовой инфраструктуры, библиотек. Например нет готового out of sample likelihood, даже в популярном STAN это как вообще? Получается ты сам должен к нему еще доделывать Particle Filter что довольно сложная штука. Как люди его используют непонятно… судя по всему используют приблизительную LOO оценку.

( Читать дальше )

ну, штольц, добрые муравьишки натащили папке копеечку, отработали просто обалденеть! Не очень понятно с какой пьяной радости ETC решил так выбросить вверх, всё просто чудесТно. Поставщик не отвалился, агенты отработали скрипты. Всё шатно чётко, без лишней мороси и дребезга. Лепота!

Ничего конкретного, так, локальный поток мыслей.

 

Немножко стриггерено соседними постами про AI, убивающий алго, или трейдинг в целом, или рынок, не помню уже.

 

Буду стараться, говоря про AI оперировать понятием LLM, это намного предметней.

 

Исчезнет ли возможность зарабатывать на рынке в течение 10 лет — думаю, нет. Исчезнет ли рынок в течение 10 лет – думаю нет. Станет ли зарабатывать сложнее (в другой формулировке: станет ли рынок эффективней) – думаю, да, это общий тренд, он и до LLM был. Другое дело, что, возможно, не корректно оценивать просто эффективность рынка в вакууме. Корректно оценивать эффективность в контексте имеющихся технологий и знаний, с этой точки зрения эта некая «относительная эффективность» вероятна колеблется в районе константы. Другими словами, ты просто используешь другие технологии, подходы, концепции, вычислительные мощности для извлечения эджа, это делает твои действия в абсолютном значении намного более эффективными, но в относительном ты, по сути, стоишь на месте.

( Читать дальше )

Ранее:
1. Предисловие.
2. Торговля деньгами.
3. Биржевая цена.
4. Золотоискатели и ломбарды.
5. Тики, бары, свечи.
6. Как работают торговые системы?
7. Технический анализ — смысл и бессмыслица.
8. Трехчасовой курс программирования.
9. Первый урок: Переменные.
10. Разновидность калькулятора.
11. Второй час: Функции. 
12. Функции с возвращаемым значением.
13. Третий час: ветвление.
14. Циклы.
15. Следуйте за тенденцией.
16. Торговля с помощью фильтра низких частот.

Перевод книги «Хакер фондового рынка». Покупка и продажа.

Продолжите выполнение сценария. Следующая строка устанавливает стоп-лосс:

Stop = 4*ATR(100);

Stop — это предопределенная переменная. Zorro уже «знает» его, поэтому его не нужно определять с помощью var. Он определяет стоп-лосс, т.е. максимально допустимый убыток. Позиция автоматически продается, если она теряет больше указанной суммы. Здесь этот предел задан 4*ATR(100). Функция ATR является традиционным индикатором — Average True Range.

( Читать дальше )

Ранее:
1. Предисловие.
2. Торговля деньгами.
3. Биржевая цена.
4. Золотоискатели и ломбарды.
5. Тики, бары, свечи.
6. Как работают торговые системы?
7. Технический анализ — смысл и бессмыслица.
8. Трехчасовой курс программирования.
9. Первый урок: Переменные.
10. Разновидность калькулятора.
11. Второй час: Функции. 
12. Функции с возвращаемым значением.
13. Третий час: ветвление.
14. Циклы.
15. Следуйте за тенденцией.

 

 

Торговля с помощью фильтра низких частот.

После этого разговора Алиса приступает к работе. Она пишет для Боба следующий скрипт следования за трендом на основе фильтра низких частот (Alice1a, плата: 5000 EUR):

function run()
{
  vars Price = series(price());
  vars Trend = series(LowPass(Price,500));
   Stop = 4*ATR(100);
  if(valley(Trend))
    enterLong();
  else if(peak(Trend))
    enterShort();
}

Это уже целая система. Мы видим, что главная функция теперь называется «run» вместо «main».

( Читать дальше )