osengine

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.

Заключительная статья цикла «Сектора в алго». Мы разобрали базу (девять секторов, 39 бумаг) и двух роботов для торговли секторов по отдельности. В этой статье рассмотрим, как это работает вместе: монитор секторов, парковка денег в TMON и совместный запуск двух роботов на одном счёте.

1) Парковка в TMON в боковике

Трендовый робот не торгует всё время. Когда рынок в боковике и сильных секторов нет — деньги должны работать. Для этого рядом с роботами сборника запускается готовый бот TMONRebalancer из OsEngine: вечером он покупает фонд денежного рынка TMON на свободные средства, утром продаёт. Капитал в боковике лежит не рублями, а ставкой денежного рынка.

Важная деталь честности: в тестере TMONRebalancer тоже запускался рядом с роботами — результаты комплекта ниже посчитаны именно так, с парковкой, а не «голые».

2) Весь комплект

Итого: комплект состоит из трёх роботов, и запускать их нужно именно так — вместе, на одном портфеле, и в тестере, и в реале.

Всем привет!

Продолжаем курс лекций «Секторы в алго», в нём рассматриваем модель алгоритмической торговли, которая работает по секторам экономики.

А в этой лекции запускаем второго робота сборника — AlligatorTurtle, медленную «черепаху», которая берёт пробой ценового канала с фильтром Аллигатора от Билла Вильямса. Разберём легендарную историю «черепах» Ричарда Денниса, схему работы робота и его результаты в тестах, а также подключим третьего участника комплекта — TMON Rebalancer, бота для парковки свободных денег в фонде денежного рынка. В практической части создадим обоих роботов в OsEngine, настроим все параметры и запустим полный комплект в реальные торги.

Темы:

1. Индикатор «Аллигатор» Билла Вильямса

2. Стратегия «Черепах»: история эксперимента Ричарда Денниса 1983 года, а также принципы её работы

3. Общая схема работы робота AlligatorTurtle

4. Результаты тестирования робота на истории

Продолжаем цикл «Сектора в алго». В прошлой статье разобрали SectorsSetBollingerMomentum: пробой полос Боллинджера с моментумом. Сегодня на очереди второй робот сборника: SectorsSetAlligatorTurtle. Та же секторальная рама, другой двигатель: классический черепаший пробой ценового канала плюс Аллигатор Билла Вильямса.

1) Торговая идея

Робот отвечает на те же два вопроса: ГДЕ торговать и КОГДА входить. «Где» решает тот же монитор секторов по среднему RSI: торговать разрешено только в топ-N сильнейших секторах (по умолчанию пять).

«Когда» решают два классических индикатора трендовой торговли. Первый — черепахи Ричарда Денниса: покупаем пробой верхней границы длинного ценового канала (канала Дончиана). Второй — Аллигатор Билла Вильямса: три сглаженные линии должны стоять в правильном порядке — губы выше зубов, зубы выше челюсти. Пасть открыта вверх, значит, тренд жив.

Итого: сильный сектор + открытая пасть Аллигатора + пробой длинного канала = вход в лонг.