В статье собрана коллекция торговых систем и индикаторов, опубликованных в журнале Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за период с 2001 по 2005 год. Это издание считается одним из наиболее авторитетных в мире в области технического анализа.

Материалы могут быть интересны трейдерам, разработчикам торговых стратегий, программистам и инвесторам, стремящимся расширить свои знания и набор инструментов. Все представленные идеи сопровождаются официальными ссылками на сайт журнала, что обеспечивает соблюдение авторских прав и делает подборку легальной и надежной.

О журнале Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES

Основанный в 1982 году, Technical Analysis of STOCKS & COMMODITIES за более чем 40 лет стал ведущим мировым изданием в области технического анализа. Его создание — заслуга Джека Хатсона (Jack Hutson), инженера-электронщика, увлекшегося трейдингом в 1980-х. Столкнувшись с нехваткой практической и технически глубокой литературы, он решил создать журнал, который бы восполнил этот пробел. Так появилось издание, объединяющее трейдеров, аналитиков и исследователей рынка и по сей день.

( Читать дальше )

В трейдинге акцент часто смещён в сторону поиска идеальных входов, тогда как стратегии выхода остаются в тени. Между тем именно выходы определяют соотношение прибыли и убытков. Раздельное тестирование помогает изолировать входы и оценить, как разные методы управления позицией влияют на результат. В этой статье входы будут выполняться с 50% вероятностью — это устраняет фактор предсказуемости и позволяет объективно сравнивать эффективность различных стратегий выхода.

В статье тестирую две стратегии трейлинг-стопов для Московской биржи на фьючерсном контракте USD/RUB (Si) на часовом таймфрейме, используя язык Pine Script в TradingView.

 Под капотом Pine Script: как устроен и для чего используется язык TradingView

Цель исследования и описание общего подхода

Главный вопрос исследования — какой метод трейлинг-стопа показывает лучшие результаты при одинаковых входах: фиксированный процентный или адаптивный ATR? Простой трейлинг-стоп строго ограничивает риск, но полностью игнорирует рыночную волатильность. В отличие от него, ATR-трейлинг, основанный на значении среднего истинного диапазона, автоматически подстраивается под текущие колебания рынка и способен удерживать прибыль в затяжных трендах.

( Читать дальше )

Понимание силы тренда помогает трейдерам оценить устойчивость движения цены и находить оптимальные точки входа и выхода. Идея индикатора взята из комментария Ийона Тихого (https://smart-lab.ru/mobile/topic/1119895/#comment17905643): он предложил измерять силу тренда через относительное отклонение цены от средней. Формула проста: разница между ценой и средней, деленная на среднюю. Это позволяет оценить тренд независимо от абсолютных значений цены.

В тексте привожу открытый исходный код индикатора для того, чтобы любой человек мог проверить его в своём TradingView.

Теоретическое обоснование

Индикатор силы тренда показывает, насколько цена отклоняется от своего среднего значения. Он рассчитывается по формуле:

Сила тренда = (Цена – Средняя) / Средняя × 100

Где:

Цена – текущая цена актива (например, цена закрытия свечи).

Средняя – значение скользящей средней (например, 21-периодная экспоненциальная средняя EMA).

Почему деление на среднюю удобнее?

Абсолютное отклонение цены от средней меняется в зависимости от уровня цены актива. Например, отклонение в 10 рублей на акции стоимостью 100 рублей и 1000 рублей будет восприниматься по-разному. Деление на среднюю нормализует это значение, позволяя объективно сравнивать силу тренда на разных инструментах и таймфреймах.

( Читать дальше )

На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна — в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.

Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.

Критерии выбора ликвидных облигаций на Московской Бирже

Ликвидность это один из ключевых параметров, поскольку даже высокодоходная бумага бесполезна, если её невозможно купить. В моём скрипте для поиска облигаций используются несколько основных критериев:

( Читать дальше )

В этой статье расскажу о том, как воспроизвел и протестировал торговую систему для фьючерсов Московской биржи, основанную на идеях Александра Резвякова. Недавно, просматривая раздел алготрейдинга на Смартлабе, я наткнулся на видео с его выступления на конференции 2024 года под названием "5-6 идей для построения прибыльной торговой системы на фьючерсах". Меня привлекла четкость и понятность предложенных им правил торговли.

Поскольку я активно занимаюсь автоматизацией процессов и стремлюсь глубже изучить возможности Python библиотеки backtesting.py, мне показалось это хорошей идеей для практического применения.

Хотя я лично не знаком с Александром, полагаю, что публичное представление идеи предполагает возможность её независимого анализа и тестирования сообществом трейдеров и программистов.

Обзор стратегии Александра Резвякова на фьючерсах

Основная идея — открывать сделки в строго определенное время и использовать структуру рынка последних дней для принятия решений.

Правила входа

( Читать дальше )

Добрый день!

Ищу решение для автоматизированного получения исторических фундаментальных данных по российским компаниям. Нужна история изменения P/E, P/S, ROE, EPS, выручки и других показателей за несколько лет для построения скринера и проведения фундаментального анализа.

Проанализировал два доступных API, но везде есть ограничения:

T-Invest API

• Плюсы: Хороший набор текущих фундаментальных показателей
• Минусы: Отсутствует история фундаментальных данных, выдаёт только актуальные показатели
• Запрос: https://github.com/RussianInvestments/invest-python/blob/main/examples/get_asset_fundamentals.py
• Ответ:

GetAssetFundamentalsResponse(fundamentals=[
StatisticResponse(asset_uid='40d89385-a03a-4659-bf4e-d3ecba011782',
currency='RUB',
market_capitalization=6878249241240.0,
high_price_last_52_weeks=330.45,
low_price_last_52_weeks=219.2,
average_daily_volume_last_10_days=65639361.43,
average_daily_volume_last_4_weeks=60348494.76,
beta=0.8,
free_float=0.48,
forward_annual_dividend_yield=0.0,
shares_outstanding=21586948000.0,

( Читать дальше )

Торговля акциями требует гибкости, особенно когда речь идет о тестировании стратегий технического анализа на прошлых данных. Я выбрал Python и библиотеки backtesting.py и aiomoex, потому что они позволяют анализировать рынок без сложных платформ и ограничений. Python дает свободу автоматизации, backtesting.py обеспечивает удобный и быстрый механизм тестирования стратегий, а aiomoex позволяет скачивать данные напрямую с Московской биржи без привязки к брокеру.

Важно, что backtesting.py получил обновление после четырех лет без обновлений, что делает его актуальным инструментом. И в отличие от MetaTrader, StockSharp, TSLab и Quik, которые работают с Московской биржей, но требуют Windows, если брокер имеет API, то можно запускать скрипт на любом сервере, включая облачные решения и Raspberry Pi.

В этой статье я протестирую самую свежую стратегию теханализа Джона Ф. Элерса (John Ehlers), направленную на устранение запаздывания скользящей средней. Разберемся, как её адаптировать к акциям Московской биржи и протестировать с помощью Python.

( Читать дальше )

Что может быть привлекательнее депозита в Сбербанке под 21%? Видимо только депозит в ВТБ под 24%. А еще можно рассмотреть облигации с доходностью до 40% и ежемесячной выплатой купонов. Посмотрим, что они предлагают и какие существуют риски.

В статье будем искать варианты при помощи скрипта поиска ликвидных облигаций, который выложен на GitHub.

Карта доходности облигаций на Московской бирже, начало декабря 2024 года

Вообще покупки высокодоходных облигаций с низким рейтингом (ВДО) на фоне роста ключевой ставки Центробанка – задача не для слабонервных. Высокие процентные ставки означают повышенный риск дефолта, особенно для эмитентов ВДО.

Опасность покупки высокодоходных облигаций с низким рейтингом (ВДО)

Покупка высокодоходных облигаций, часто называемых «мусорными облигациями», может быть очень рискованной, особенно когда центральный банк повышает ключевую процентную ставку. Вот почему эта стратегия может быть проблемной:

1. Повышенный риск дефолта

• ВДО обычно принадлежат компаниям со слабым финансовым положением. По мере роста процентных ставок для этих компаний значительно увеличиваются затраты по займам, поскольку у большинства из них есть задолженность или им необходимо рефинансировать погашаемый долг по более высоким ставкам.

( Читать дальше )

Нахожусь в процессе написания механизма торгового робота, работающего на Московской бирже через API одного из брокеров. Брокеров имеющих своё АПИ для МосБиржи катастрофически мало — мне известно только о трёх. При этом, когда я стал публиковать модули робота (и полностью выложу готовый механизм робота на GitHub), то стал получать непонимание — например, мне писали в комментариях — зачем придумывать велосипед, когда уже есть QUIK — популярная российская платформа для биржевых торгов. В Квике уже есть готовый функционал «импорт транзакций из файла» или таблица «карман транзакций». В тех же комментариях предлагали даже рассмотреть использование платформы 1С для робота, но оказалось, что торговля все равно будет осуществляться через импорт .tri-файла в Квик.

Лично мне Квик не очень нравится тем, что это программа для Windows. Хочется иметь механизм торгового робота, который был бы кроссплатформенным и легким — это позволит использовать его даже на «слабом» сервере. К тому же, много лет назад, когда Квик был единственной альтернативой для частного лица, невозможно было внутри одной Windows без использования виртуальной машины запустить несколько копий программы технического анализа с разными системами — для того, чтобы каждая из этих копий отправляла свои сигналы на покупку и продажу в соответствующий Квик.

( Читать дальше )

Я знаю что тема написания скрипта для скачивания видео с Ютуба не тема Смартлаба, но я захотел посмотреть интервью с Тимофеем Мартыновым через телевизор и вот во что это вылилось: как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через медиа центр Kodi.

Последние месяцы Ютуб работает с перебоями: через сеть мобильного оператора вроде работает, но при подключении к сети проводного интернет-провайдера чаще всего ничего посмотреть нельзя, хотя в новостях что-то промелькнуло насчёт возобновления работы, но лично у меня ничего не поменялось.

Я использую свободный медиацентр Kodi для просмотра своей коллекции фильмов и сериалов, создавая домашний кинотеатр без ежемесячной абонентской платы. Это достигается за счёт того, что все файлы уже хранятся на собственном сетевом хранилище с локальным доступом или записаны прямо в памяти Kodi, который может быть установлен практически на любой платформе.

Раньше на Kodi можно было напрямую отправить YouTube ссылку и посмотреть любое видео. С августа 2024 года этот вариант больше не работает. Короткие видео можно посмотреть с телефона, но вот длинные интервью или подкасты так смотреть или слушать неудобно. К тому же телевизором можно управлять через Алису — она подключена к Home Assistant.

( Читать дальше )