В этой статье поделюсь своим опытом создания и развертывания Production решения для алготрейдинга. Возможно вам это конечно никогда и не понадобится. Сама проблема родилась из соображений, вот есть у меня алгоритм на R/Python который показал результат, что мне с ним делать ?

Этот подход подходит тем кто создает свои модели и прототипы на языке R или Python, таким образом команда может быть разделена на тех кто проектирует модели (Data Scientist) и на тех кто пишет платформу для исполнения торговых сигналов (Программисты).

Я буду рассказывать с точки зрения своего опыта, опыта создания промышленного и масштабированного решения для алготрейдинга. Я вовсе не утверждаю на что другие подходы не имеют право на жизнь. 

Предположим что:

1. Вы обладаете некоторым опытом анализа данных на языке R или Python
2. У вас есть несколько стратегий использующие к примеру нейронные сети, машинное обучение или потоковый анализ новостей которые вы бы хотели внедрить в Production, предварительно вы протестировали ее на языке R/Python и построили прототип

( Читать дальше )

Добрый день. 
1. Есть те кто использует API для терминала Альфа Директ 4.0 ?
2. Использует ли кто-нибудь StockSharp? Как он вам в целом ?
3. Можно ли в терминале Quick в языке Lua подключать сборки написанные на C# ?
Спасибо.

На мой скромный взгляд, отношение к трейдингу у многих достаточно филосовское, через чур много внимания уделено таким вещам как психология, куклы, бычьи/медвежьи ловушки итд. Мое отношение к построению систем, начало кардинально меняться, когда я в первые прочел книгу Математика управления капиталом. Так же натыкался на некоторые комментарии людей которые стабильно зарабатывают на рынке, и записывал их «опыт» к себе в блокнот ). Вот некоторые из них, про построение торговых стратегий.

Ральф Винс
Имеет значение не то на сколько прибыльна ваша система, а то, на сколько определенно можно сказать что система покажет хотя-бы минимальную прибыль в будущем

Что бы иметь положительное математичское ожидание в будущем, очень важно не ограничивать степень свободы вашей системы. Это достигается не только упразднением или уменьшением колличества параметров, подлежащих оптимизации, но и путем сокращения как можно большего колличества правил системы. В идеале вамнужно построить достаточно примитивную торговую систему.

( Читать дальше )

На последнем хакатоне от Майкрософт, который был направлен на машииное обучение, раздавали вот такие шпаргалки. Думаю может вам пригодтся при построении стратегии на алгоритмах машинного обучения

Нашел на просторах сети, возможно кому-нибудь будет полезно, все в одном архиве. 
WealthLab 6.4

1) Дистрибутивы и активация:
Wealth-Lab Developer 6.4.52 x64 Setup
Wealth-Lab Developer 6.4.52 x86 Setup 
trial-генератор для Wealth-Lab Developer 6.4.52

2) Extensions (расширения) для WealthLab 6.4:
Alfa-Direct Static Data Provider v.1.1.0.0 
Aronow Software LLC Watchlist Static Data Provider v.2.1.0.0 
ASCII Files Static v.1.3.4.0 
CandlePattern Rules Class v.1.0.4.4 
Community Indicators library v.2013.01.1 
Extra Performance Visualizers v.2012.03 (Monte Carlo Visualizer and Analysis Series View) 
MSN Static, Streaming and Fundamental v.2012.12 
Neuro-Lab v.1.0.2.1 QUIK Static Data Provider v.1.1.0.0 
TASC Magazine Indicators v.2013.01 
Wealth Lab HeatMap v.1.0.0.0 

( Читать дальше )