Избранное трейдера SVG
Каждая стратегия состоит, с одной стороны, из алгоритма — торговых правил системы — и, с другой стороны, из ряда параметров, фиксированных числовых значений, которые влияют на результат. В контртрендовом сценарии это, например, цикл полосового фильтра (30), коэффициент расстояния стоп-лосса (4) и другие числовые значения, оказывающие явное влияние на поведение сделки. Во время обучения поведение стратегии проверяется при изменении этих параметров.
Обновляемый сборник статей, касающийся различных подходов к алгоритмической торговле и программирования роботов на Os Engine. Всё в одном месте. Сборник сборников.
1. Системные требования. Текст. Видео.
2. Знакомство с Os Engine. Текст. Видео.
3. Зачем нужны спец-терминалы для алготрейдинга? Текст. Видео.
4. Сервер приёма крашей в OsEngine. Текст. Видео.
5. Поддержка OsEngine по направлению MOEX. Текст. Видео.
6. Почему Os Engine написан на С# (си шарп) Текст. Видео.
7. Профконнекторы для MOEX. Сертификаты.
1. Главное меню. Текст. Видео.
2. Os Data 2.0. Текст. Видео.
3. Скачиваем Ленту сделок и стаканы с помощью OsEngine. Текст. Видео.
4. Конвертер. Текст. Видео.
5. Tester Light. Текст. Видео.
6. Погрешности тестирования. Текст. Видео.
7. Тестер. Хранение данных и настройки бумаг. Текст. Видео.
8. Тестер. Склеенные фьючерсы. Настройка неторговых периодов.
Итак, это было обычное скучное утро, когда я решил: «А почему бы не попробовать этот Алгопак от Московской биржи?» Я давно слышал про него, а тут как раз была пара свободных часов и чашка горячего кофе. Что может пойти не так, верно?
Регистрироваться было просто. Почта, пароль, подтверждение — стандартный набор. И вот я уже на главной странице Алгопака, который выглядит достаточно дружелюбно. Однако, первый звоночек прозвенел, когда я начал искать справочную информацию. Документация оказалась несколько запутанной, а некоторые разделы вовсе не обновлялись годами.
Для начала я решил не мудрить и создать что-то простое. Пусть это будет стратегия на основе скользящих средних (SMA). Вот мой пример кода на Python, который я решил использовать:
import pandas as pd import numpy as np # Загружаем данные data = pd.read_csv('historical_data.csv') # Параметры стратегии short_window = 40 long_window = 100 # Создаем сигналы signals = pd.
У меня через 3 дня будет поступление денег на брокерский счет от зарплаты, поэтому самое время проанализировать рынок, определить почему он снижается и выбрать привлекательную, перспективную дивидендную акцию для инвестирования.
Для начала покажу, как выглядит мой инвестиционный портфель. Напомню, что я инвестирую более 4х лет через брокера СБЕР используя дивидендную стратегию:
Боб: «На прошлой неделе я случайно встретил Уоррена Баффета. Я, конечно, спросил его, как лучше торговать. Он сказал так: „Будь жадным там, где другие боятся“».
Алиса: «Интересно. И что это значит?»
Боб: «Разве он не сказал, что должен уйти. Но я думаю, он хотел, чтобы я торговал против тренда».
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.