Избранное трейдера Доктор Ливси
Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать.
Первый тесты на истории показали что с доходностью и тем более с тем как доходность портфеля компенсирует принимаемый риск (коэффициент Шарпа) проблемы, но неудачный опыт тоже опыт, поэтому решил описать его в статье.
Первый и самый важный вопрос — при помощи чего проводить тесты торговой стратегии на исторических данных? В какой программе или при помощи какой библиотеки создавать стратегию и потом прогонять её на истории?
Раз мой торговый робот создан в среде исполнения JavaScript Node.js, то и тесты в идеале должны проводится на чём-то схожем. Но забегая немного вперёд скажу что получилось по другому.
Раз сам механизм робота кросс-платформенный, то хотелось чтобы и тесты можно было проводить при помощи кросс-платформенной утилиты. Однако когда рассматривал самые популярные программы, то обнаружилось что все программы из списка только для Windows. Кроме TradingView, который является веб-сервисом и Excel — который есть и для macOS.
промокод -20% = MARTOS👍
Сильно улучшил таблицу и добавил большое количество новых полей. Некоторые из них у меня просили уже очень давно.
В таблице реализовано:
— Краткое название бумаги
— Доходность купона в %
— Доходность купона в рублях
— НКД
— Цена бумаги в процентах
— Номинал бумаги
— Цена бумаги в рублях (смог решить вопрос с амортизируемыми бумагами)
— Дата погашения
— Дата оферты
— Доходность к оферте
— YTM
— Эффективная доходность
— G-spread
— Дней до погашения
— Дюрация
Всё это будет вам доступно лишь при введении ISIN бумаги. Реализовано много решений, которые сильно упрощают работу.
+ ко всему этому в таблице есть простенькие формулы, помогающие в подсчёте не для одной бумаги, а если их у вас множество
Сама таблица находится тут
В этой статье я разберу каждый из пунктов по отдельности, чтобы сразу ответить на все вопросы
Для большего понимания можете также заглянуть в мою предыдущую статью. В ней я подробно рассказываю как работают формулы
Это два самых главных элемента, которые нужны для расчёта всех остальных формул.
Всем привет! Записал экспромтом ролик. Тема очень интересная. В принципе реализовать при помощи нее наконец стало возможно любые ваши задумки, просто описав их человеческим русским языком. В описание должны быть прописанные любые мелочи, тогда реализация будет правильной.
Писать алгоритмы можно, как в GPT4, так и в Claude 3. Из России без всяких VPN можно получить доступ сразу ко всем нейросетям тут: https://www.yeschat.ai/. Правда в сутки есть ограничения на запросы, но их хватает.
P.S. При заходе на сайт без VPN у меня почему то ругается антивирус, но его можно отключить на время или это чисто глюк у меня.
Ролик записал экспромтом, так что были косяки, которые сейчас поясню.
*Для trading view все сгенерилось без проблем и сразу. Есть возможность запускать алгоритмы из TradingView прямо на ваш брокер, но тут надо колдовать с API. Если у кого, есть инфа как это проще всего реализовать, пишите в коментах.
* Для MT4 генерил в ролике в ChatGPT4 там в итоге были косяки, потом понял, что рабочий скрипт получалось до этого сгенерить в Claude 3 под конец ролика показал, рабочий вариант.
америка тслаб и бокс
давно заметил что алго на америке получается сложнее чем в россии. много думал на эту тему.
и имхо такое:
на российском рынке есть сильная корреляция акций с индексом. Отсюда следствие — если сделать алгоритм успешно торгующий российский индекс, то этот алгоритм будет успешно торговать практически все отдельные акции, входящие в индекс. (есть только пара исключений — яндекс и фосагро). Алго под российский индекс пишется просто и легко.
На америке написать алгоритм под сипи весьма тяжко. Проще написать под QQQ = nasdaq100 а потом торговать через TQQQ (етф встроенное плечо 3).
Проблема в низкой корреляции американских акций с индексом — слишком много акций по которым размазана ликвидность. Поэтому алгоритм торгующий индекс будет торговать только 40-50% акций из этого индекса.
Кстати на америке всего примерно 800 акций годных для торговли по ликвидности и цене. С иностранными акциями в америке плохо то что ликвидность мелкая или время торгов не совпадает — например китайские, японские, и европейские акции на америке идут гэпами.
«В жизни может быть пять-шесть раз, когда вы знаете, что правы, вы знаете, что у вас есть что-то, что действительно чудесно сработает, и у вас есть шанс сделать это. Люди, которые сделают это два или три раза слишком рано, они все разоряются, потому что думают, что это легко. На самом деле это очень тяжело и встречается редко», Чарльз Мангер
Перед тем как подводить итоги 2023 года я как обычно перечитал, что писал ровно год назад.
https://vk.com/@shadrininvest-razumnyi-investor-2023
Кроме этого, можно посмотреть посты внутри года, есть все в блоге на Аленке и в моей группе ВК. Интересно перечитать свои записи. Рекомендую.
В 2023 году рынок рос и рос счет.
Что такое Алгопак я уже писал, как и то, как можно сделать для библиотеки на Python moexalgo документацию из докстрингов – ведь пока никакого хорошего пособия с “разжеванными” примерами от Мосбиржи не существует.
На данный момент я поставил задачу – вытащить исторические данные по российским акциям и в дальнейшем их регулярно обновлять. Это позволит мне при изучении Backtrader использовать данные Мосбиржи для компонента DataFeeds, а также разрабатывать и тестировать на исторических данных собственные торговые стратегии.
Приступим. Отправная точка – раздел moexalgo на Гитхабе. Файл samples/quick_start.ipynb начинается с примера: