python

Посещал 27.09.2025 конференцию Викинга https://kimkarus.ru/go/smart-lab-post-shardin-viking/ (Шардин Михаил лучше всего осветил событие), познакомился с мощными представителями арбитражной торговли на финансовых рынках.

По результату решил, что обязательно нужно попробовать реализовать коннектор к #API платформы Викинга для своей автоматизированной стратегии облигациями (#BI Дашборд — https://imkosarev.ru/go/publichnyj-dashbord-avtomatizirovannyj-strategii-na-rynke-obligacij/), чтобы еще быстрее и точнее входить в рынок.

Договорились Ефимом (директор по развитию), что попробуем.

Ефим, Рамиз и Дмитрий из компании Викинг спасибо вам за предоставленную возможность поработать с вашей платформой!

Еще спасибо Артему из #Финам за быстрое подключение к #FAST.

Организовали доступ, начал писать коннектор к платформе API VIKING и одновременно адаптировать под свою стратегию.

Поскольку платформа заточена под арбитражную торговлю, сразу стало понятно, что портфель брокера не равно портфель на платформе.

Для алготрейдеров, работающаих с QUIK, связка «QUIK + Lua» всегда была одновременно и благословением, и проклятием. Мощно — но на малопопулярном в трейдинге языке.

Решения вроде QUIKSharp (.NET) стали шагом к более распространённым экосистемам, но что насчёт многомиллионного сообщества Python?

Новый проект QUIK-python портирует нативный QUIK Lua API прямо в Python — с сохранением всей гибкости оригинала и удобством современного async-кода.

Ключевые особенности и преимущества

-  Полностью асинхронный клиент — коллбеки данных из стаканов, сделок и свечей не блокируют основную логику.

-  Прямой доступ к API QUIK — вызывайте функции Lua напрямую из Python-кода.

-  Событийная модель — подписывайтесь на стаканы, свечи и сделки, получая события прямо в Python.

— 🐍 Нативный Python-код — всё, от коллбеков до торговой логики, пишется на чистом Python с доступом к его экосистеме (NumPy, Pandas, asyncio и др.).

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/