Всем привет!

Хочу поделиться python скриптом, который позволяет скопом скачивать данные ордерлогов фьючерсов с сервера Цериха ftp://ftp.zerich.com/. Формат данных .qsh, подробнее о том как его парсить можно почитать в спецификации вот тут https://www.qscalp.ru/download.

В скрипте 5 параметров (все кавычки простые двойные ", а не то, как их отображает смартлаб):

• download_path — путь, куда вы хотите сохранить данные (например, «C:/data/orderlog/» или же "./" для сохранения в папку, откуда вы запускаете скрипт)
• sym_list — Список символов для скачки (например, [«BR», «RTS-6.20»]). Если здесь указать только префикс инструмента (например, RTS), то на каждую дату скачается только файл с максимальным размером. Обычно он соответствует фьючерсу с ближайшей экспирацией.
• unzip — True, если нужно разархивировать данные после скачки (зависит от того, как вы будете дальше работать с данными)
• date_start и date_end (в формате «2020-06-01») — даты интересующего вас интервала включительно.

Если данные за конкретную дату и инструмент уже присутсвуют в папке, заново они скачаны не будут.

( Читать дальше )

Ниже я честно описал одну из своих неудачных попыток применения нейросетей для трейдинга и привёл результат теста на истории системы для торговли на фьючерсе RI.

Разрабатываемая торговая система относится к непрерывным с фиксированным капиталом: в ней нет ни тейков, ни стопов, а есть лишь доля капитала, которая сейчас размещена в торгуемом инструменте (аллокация) и тройка предикторов. В тестах размер капитала постоянный, чтобы реинвестирование не искажало результат. Если доля равна 1, то взят лонг на весь капитал при торговле по номиналу, если доля -1, то шорт на весь капитал; для аллокации допустимы любые вещественные значения между -1 и 1.

Возьмём 15-минутный таймфрейм. Торговая система осуществляет сделки по ценам закрытия свечей. На каждой свече, за исключением самой последней свечи торговой сессии, с помощью нейросети вычисляется доля капитала под позицию, определяется, сколько контрактов должно быть в этой позиции, после чего покупается или продаётся такое число контрактов, чтобы текущая позиция превратилась в целевую.

( Читать дальше )

Всем привет!
То о чем так долго мечтали большевики — свершилось!
Представляю QLua-сервер для управления заявками в Квике Квиком. Как обычно, в несколько строк кода.


( Читать дальше )

Если вам кто нибудь скажет, что на случайном блуждании (СБ) нельзя зарабатывать, бросьте в него камень. Как говорил Паниковский — это жалкие ничтожные люди. На СБ можно зарабатывать с результатами не хуже, чем на реальном рынке. У СБ, по сравнению с реальным рынком, только один недостаток — за игры с СБ никто деньги платить не будет.
А если бы платили? Никто бы ничего не заметил. По прежнему 95% СБ-трейдеров сливало бы депозиты, а 5% регулярно выигрывало и считало бы себя Гуру. По прежнему на графики наносились бы каббалистические знаки и индикаторы, угадывались бы направления движения, каналы, и линии поддержки/сопротивления. Все так же начинающие трейдеры искали Учителя для обучения, а аналитики предсказывали будущее. И, ровным счетом, абсолютно ничего бы не поменялось. Может только АГ заметил бы подвох, но тоже не сразу, а только через несколько месяцев, а, может, и через год-другой. Но, легко сделать, чтобы и АГ остался в неведении.)

Однако, прежде чем играть на СБ, нам необходима стратегия и тестер. Ими мы и займемся.
Для начала стратегия: нам нужны три функции
— одна для пошагового слежения за рыночными котировками и определения момента входа в сделку — DealEntryAnalysis(i) и пусть на ее выходе будет: 0-если сделки нет, 1 — необходим вход в лонг, и -1 — необходим вход в шорт. i — номер отсчета массива котировок.
— вторая для сопровождения сделки лонг — DealControlL(i), отвечающая за контроль и закрытие сделки.
— и третья, для сопровождения сделки шорт — DealControlS(i).
Теперь у нас все готово для разработки тестера стратегий, а это всего лишь цикл while() последовательно перебирающий котировки.
Вот наша стратегия уже в тестере:

while i < Ie:
    deal_type = DealEntryAnalysis(i)
    if deal_type == 1:
        j, rep = DealControlL(i)
        deals_report.append(rep)
        i = j+1
        continue
    elif deal_type == -1:
        j, rep = DealControlS(i)
        deals_report.append(rep)
        i = j+1
        continue
    i = i+1

( Читать дальше )

На github.com/davidm/luacom/issues/24 указан адрес дистрибутива github.com/moteus/luacom

День добрый! 
Предлагаю вам понаблюдать в прямом эфире процесс зарождения и танцев по граблям начинающего автоматизатора анализа ценных бумаг. 

Немного про проект:
Написание собственного пошагового бэктестинга инвестиционных идей на python. 

Это попытка развития под свои нужды кода из вот этой статьи:

Репозиторий вот тут

В блоге буду описывать созданные велосипеды и баги, с которыми столкнулся по ходу творчества.

Если вы все еще читаете, у вас наверняка возникли вопросы:

Кто ты вообще такой?
В анамнезе:
— профессия и профильное образование бизнес / системный аналитик
— куски знаний про инвестиции набранные на курсах про инвестиции курсеры 
— куски знаний по python набранные на курсах по машинному обучению той же курсеры и всякие 

( Читать дальше )

[HAMAHA] Энциклопедия дна (2019)
Описание:

КАК ЛОВИТЬ ДНО НА МЕДВЕЖЬЕМ РЫНКЕ И КАКОЙ РЫНОК НАС ЖДЕТ НА ПУТИ К НОВЫМ ВЕРШИНАМ У BTC.
Чтобы создать этот учебный материал, я изучил графики всех 7500 акций на бирже NYSE NASDAQ за последние 10 лет.

Уже через месяц, после глубокого изучения моего материала, вы будете с закрытыми глазами, определять дно на любом рынке (криптовалюты/акции), а затем точку для выхода на вершине или близко к ней.

+ Бонус: 3 месяца ежедневных видеообзоров и сигналов по рынку криптовалют от Автора.


Программа курса:


Уже через месяц, после глубокого изучения моего материала, вы будете с закрытыми глазами, определять дно на любом рынке (криптовалюты/акции), а затем точку для выхода на вершине или близко к ней.


( Читать дальше )

Это финальное видео о книге. Я прошу прощения у вас, что надоел вам этими принципами, но тем не менее, я записал видео по книге, думаю полезное и интересное и решил его также выложить в свой блог. 

Привет, выражение «чем выше риск, тем выше доходность» внешне выглядит логично, но не находит подтверждения на практике.  По акциям США и Европы на длинных горизонтах уже доказано, что акции с наименьшим риском приносят больше доходности, чем высокорискованные даже без поправки на риск. В качестве меры риска принято использовать рыночную бету, но сегодня мы будем тестировать волатильность (стандартное отклонение) дневной доходности, а бету оставим для будущих экспериментов.

За основу мы возьмем работу Нэда Бейкера и Роберта Хогена «Low Risk Stocks Outperform within All Observable Markets of the World» (2012). Авторы просто посчитали волатильность для каждой акции за последние 24 месяца, сформировали по 2 портфеля из 10% акций с наибольшей и наименьшей волой и повторяли это каждый месяц. Да, это академическая работа, но она написана не теоретиками и носит важные практические выводы. Очень рекомендую почитать в оригинале. Вот, что получили авторы по рынкам развитых стран:

( Читать дальше )

Всех с пятницей — самоизолятницей!
Представляю общественности Python-сервер (в 9 строк кода) для получения данных из КВИКа в Питон через луа-скрипт в режиме реального времени.
Для примера приведу получение тиковых данных по SIM0.
Нам понадобятся следующие ингредиенты.
1. Понятное дело КВИК, версии ниже 8 или 8.5.2 и выше.
2. Питон Jupyter Notebook (Anaconda 3)
3. Луа-скрипт, взятый из Jatotrader (в нем буквально изменено пару строк)
Как работает сервер можно посмотреть в этом видео (1 мин. 38 сек.) Ну и по правилам хорошего тона, естественно сам текст ниже.


( Читать дальше )