OsEngine

Всем привет!

Сегодня вышла вторая лекция нашего сборника об аллокации капитала. В ней мы закроем первый шаг из шести, а именно подготовим файлы позиций для кластеризации. Скачаем OsEngine с GitHub, загрузим историю через OsData и прогоним в тестере восемь роботов из трёх комплектов канала — AlgoStart, SectorsSet и FuturesStart. Каждого робота тестируем на 100 % депозита, чтобы эквити были сопоставимы, и сохраняем журналы позиций в отдельную папку.

Темы:
1) Раздаточный материал лекции: списки бумаг на загрузку для трёх комплектов
2) Загрузка OsEngine с GitHub и запуск терминала
3) Подключение MOEX Data Server в OsData и создание трех сетов данных
4) Тестирование стартового набора для акций AlgoStart. 4 робота: LinearRegression, Soldiers, PriceChannel, Railway
5) Тестирование секторального комплекта SectorsSet. 2 робота: BollingerMomentum и AlligatorTurtle
6) Тестирование фьючерсного набора FuturesStart. 2 робота: Bollinger и Keltner
7) Правило нормализации: каждого робота тестируем на 100 % депозита, чтобы эквити были сопоставимы между собой

Открываем новый цикл «Стакан и лента в алго». В OsEngine появился полноценный слой стаканных и тиковых индикаторов, а вместе с ним и готовые роботы-примеры.

В этом цикле разберём, как читать стакан и ленту и как делать на их основе торговых роботов.

Что такое стакан и лента

Два базовых понятия, на которых всё стоит.

Стакан (книга ордеров) — таблица лимитных заявок. Слева биды (покупки), справа аски (продажи). На каждом уровне указаны цена и объём, который на ней стоит. Стакан показывает, где сейчас есть желающие купить и продать и сколько ликвидности с каждой стороны.

Лента (поток сделок) — список уже совершённых сделок: время, цена, объём, направление (покупка или продажа). Лента показывает, что рынок реально делает, а не только «хочет».

Вместе они дают полную картину: стакан показывает намерения, лента показывает действия. На расхождении этих двух картин и строятся почти все HFT-стратегии.

Что нового в OsEngine

Продолжаем цикл «Аллокация капитала».

Сегодня — финальная, самая практическая статья. Разбираем полный путь: от файлов с позициями до реальных объёмов позиций у работающих роботов.

1) Общая картина

Разберём каждый шаг.

2) Шаг 1. Готовим данные — это основа

Продолжаем цикл «Аллокация капитала».

Сегодня — второй алгоритм, академический: иерархический риск-паритет, или HRP. В отличие от равновесной кластеризации из прошлой статьи, он не делит капитал поровну, а распределяет его обратно волатильности: менее волатильные роботы получают больше.

1) Откуда ноги растут

Метод описал Маркос Лопес де Прадо в 2016 году. Он решает ту самую проблему, о которой мы говорили в статье про Марковица: классическая оптимизация весов неустойчива — малые ошибки в оценке ковариаций дают большие скачки весов.

Идея де Прадо: не решать задачу оптимизации «в лоб», а сначала построить иерархию (дерево) из активов по корреляции, а потом делить капитал сверху вниз по этому дереву. Устойчивость — потому что дерево меняется мало, даже если входные оценки слегка шумят.

2) Три шага алгоритма

Шаг 1. Tree Clustering — строим дерево. По корреляционной матрице считаем расстояния:

d = √(0.5 · (1 − ρ))

Всем привет!

Сегодня вышла первая лекция нового сборника об аллокации капитала. В ней разберёмся, почему нельзя просто поделить депозит поровну между роботами, введём понятия доходности и риска как математических величин и поймём главное: риск портфеля — это не сумма рисков отдельных роботов, а функция корреляции между ними. В конце посмотрим, как модуль «Аллокация капитала» в OsEngine группирует роботов в кластеры и распределяет между ними средства.

Темы:
1) Ловушка равномерного распределения: двойная ставка на одну идею
2) Доходность робота как случайная величина
3) Риск — это дисперсия, а не «проиграл»
4) Риск портфеля ≠ сумма рисков роботов
5) Корреляция ρ от −1 до +1 и формула Пирсона
6) Модуль «Аллокация капитала» в OsEngine: корреляционная матрица и кластеры
7) Два алгоритма распределения: равновесная кластеризация и HRP
8) Полный цикл из шести шагов: от истории сделок до объёмов позиций

Ссылка на лекцию 👇
https://www.tbank.ru/invest/social/profile/Trading_boost_camp/pocemu-nelzya-prosto-podelit-kapital-porovnu-mezdu-robotami/

Продолжаем цикл «Аллокация капитала».

Сегодня первый практический алгоритм — равновесная кластеризация по корреляции. Это самый простой и прозрачный способ: собрали похожих роботов в кластеры и поделили капитал поровну. Никаких оценок волатильности — только корреляция.

1) Торговая идея

Идея на поверхности: если два робота торгуют почти одинаково, не надо давать им обоим полный капитал. Сначала соберём похожих в группы, а уже потом поделим деньги между группами поровну.

Почему «равновесный»: капитал делится ровно — 1/N на кластер, внутри кластера — поровну на каждого робота. Просто, предсказуемо, и никакой оценки риска не требуется.

2) Формулы

Шаг 1. Доходность. По файлам позиций OsEngine считает доходность каждого робота за период (неделю или месяц). На выходе — матрица «роботы × периоды», где каждая ячейка — процент за период. Пропущенные у робота периоды добиваются нулями.

Шаг 2. Корреляция. Между каждой парой роботов считается корреляция Пирсона:

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.

Ivan_OsEngine, привет

Добрый вечер

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.

Какие стратегии можно торговать?

Алексей Ван <o-s-a.net>, привет

Синтетические облигации в алго №1: Введение и оглавлениеВсем привет! Открываем новый цикл статей — «Синтетические облигации в алго». Собираем...

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

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.

Продолжаем цикл «Сектора в алго». Базу мы собрали: девять секторов, 39 бумаг. Теперь разберём первого робота сборника. SectorsSetBollingerMomentum торгует импульсный пробой полос Боллинджера, но только внутри самых сильных секторов рынка.

1) Торговая идея

Робот отвечает на два вопроса: ГДЕ торговать и КОГДА входить.

Где — решает монитор секторов. На каждой бумаге каждого сектора считается RSI. Средний RSI сектора — это его сила прямо сейчас. Сектора сортируются по силе, и торговать разрешено только в топ-N (по умолчанию — в пяти). Слабые сектора робот игнорирует полностью.

Когда — решает импульсный пробой. Внутри разрешённого сектора робот ждёт, когда бумага разгонится: моментум выше порога, цена ушла выше середины канала Боллинджера, но ещё не над верхней полосой. Тогда на верхнюю полосу выставляется стоп-заявка на покупку: сработает — значит, пробой состоялся.

Итого: сильный сектор + разогнавшаяся бумага + подтверждённый пробой = вход в лонг.