1. Сначала придумываем идею.
Ну, например, у нас будет какая-то загадочная кривая пересекаться с ценой и таким образом будет давать сигнал на покупку или продажу.
Делаем для нее функцию: my_function


( Читать дальше )

Введение

В трейдинге каждая секунда может иметь значение. Но стандартные инструменты часто не позволяют работать с данными высокого разрешения. В этой статье я поделюсь опытом создания кастомного решения для TSLab, которое сохраняет 1-секундные свечи с расширенными метриками (открытый интерес, количество продавцов/покупателей, лента сделок, лучшие бид/аск и др.). Покажу, как забрать эти данные из TSLab, передать их в Python для ML – анализа и т.д.

Задача

Трейдеры часто сталкиваются с ограничениями стандартных платформ: нельзя сохранить сверхмалые таймфреймы, добавить кастомные метрики или быстро переложить данные в Python для ML.

**Цель проекта** — создать инструмент, который:

— Сохраняет 1-секундные свечи с расширенными данными (открытый интерес, лента сделок…).

— Автоматически генерирует CSV-файлы для анализа.

— Позволяет строить интерактивные графики и обучать ML-модели.

 

**Главный герой** — ИИ-ассистент DeepSeek, который ускорил разработку в несколько раз и решил ключевые технические проблемы.

( Читать дальше )

⎘ Teletype-версия
⎘ Instant View

​⁠​⁠
Мой предыдущий пост был просто затравочкой для сегодняшнего: 

«Я ни в коем случае не призываю использовать эти фигуры и прочие комбинации в торговле. Я за то, чтобы выкинуть их на помойку истории и использовать принцип, который в них заложен».

Итак, поехали...

Паттерн «голова и плечи» (ГиП) не нуждается в разбивке на составные элементы. Всё уже есть в названии 😀 Начнём по порядку.

( 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 )

В этом году я решил сделать и такую подборку — вдруг какая-то книга вас заинтересует, и вы тоже решите ее прочесть :)

📌 По финансам и инвестициям:

Джейсон Цвейг — «Мозг и деньги». Чтобы разобраться в финансовых ошибках, автор объединил финансы, психологию и физиологию. Получился просто шикарный коктейль — в нем есть место и теории, и практике, и интересным историям.

Ха Джун Чанг — «Как устроена экономика». Не все ученые могут писать так просто, как это делает этот корейский экономист. С ним экономику поймет даже чайник, а вместе с этим узнает и много любопытных фактов.

Майкл Льюис — «Покер лжецов». По большому счету это биография, описывающая жестокий мир фондового рынка. Поэтому тут нет никакого инфоцыганства — это реальный опыт от того, кто шел по головам других трейдеров.

Дэн Ариели — «Предсказуемая иррациональность». Одна из лучших книг по поведенческой экономике, где все описывается простыми словами. Каждая глава читается как отдельная история, которую сразу же можно применить на практике.

( Читать дальше )

Нашел еще две книги по алго, конкретно про парному трейдингу и статистическому арбитражу:

Ganapathy Vidyamurthy — Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis
Andrew Pole — Statistical Arbitrage: Algorithmic Trading Insights and Techniques 

В дополнение к той, что я уже прочитал:
Ernie Chan — Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale

(Все находятся в интернете в PDF).

Также хочу освоить методы алготрейдинга с производными инструментами (фьючерсами, опционами), и применение машинного обучения. По машинному обучению вот эта книжка выглядит круто:
Stefan Jansen — Machine Learning for Algorithmic Trading

Но блин, где взять столько времени, чтобы всё это прочитать и применить… Не знаю, стоит ли сделать ставку на одно направление (например арбитраж), и ковырять его до победного конца, или попробовать несколько направлений, в надежде, что что-то быстро даст отдачу. 

С мая 2024 начал заниматься алготрейдингом. 

Прочитал четыре книжки:
1) Halls-Moore — Successful Algorithmic Trading
2) Chan — Quantitative Trading
3) Chan — Algorithmic Trading
4) Chan — Machine Trading 

Сейчас читаю:
5) Davey — Building Winning Algorithmic Trading Systems.

Реализовал Pair Trading на 1-минутных данных, как описано в книге #1, долго и упорно тестил на разных парах (BTC — ETH, золото — серебро, Google — Microsoft, S&P — EU 50, ...)  — но ничего не получилось. В лучшем случае получался плюс без торговых издержек, но добавление спрэда и комиссий сразу же уводило Equity в минус.

Перешел на 1-дневные данные — сразу получил хороший результат на паре BTC — ETH. Считаю коэффициенты линейной регрессии с помощью фильтра Кальмана (как описано в книге #3). В алгоритме два параметра: z-score входа и z-score выхода. Тренировал на 2022-2023 году, и вот Equity за 2020-2024 (с учетом спреда и коммиссий).

Я нашёл Грааль?.. Поскольку мало сделок для утверждения о робастности (109 сделок за почти 5 лет), буду обязательно тестить на других парах и инструментах, но эта Equity меня очень возбудила.

( Читать дальше )

Две недели назад закончили третий курс лекций в школе АЛОР. «Си Шарп для алготрейдера». Очень фундаментально получилось. Около 15 часов объём материала. Делаем с аудиторией больше 10 роботов и изучаем по дороге язык СиШарп.

Итого, на сегодня уже сделали три бесплатных курса в школе АЛОР. База для алготрейдера. Каждому начинающему обязательно надо их посмотреть.

Си Шарп для алготрейдера: https://alorschool.ru/osvoite-yazik-programmirovaniya-csharp-dlya-algotreydera

Walk-Forwards иCross-Tests: https://alorschool.ru/kak-sozdat-portfel-trendovih-robotov

( Читать дальше )

С понедельника, 14 октября 2024г (завтра), стартует мой курс бесплатных лекций в школе АЛОР. «C# для алготрейдера».

С нуля будем учиться делать торговых роботов. Это для тех, кто в программировании и алго вообще НОЛЬ. Т.е. для всех!

Хотел назвать «Из Инвесторы в Программисты», ну да ладно. Не будем людей травмировать)

Подробности в видео:

VK Видео:



RuTube:

( Читать дальше )

   Крупная айти-компания Абби (ABBYY) после начала Спецоперации ожидаемо покинула Россию. Штаб-офис компании переехал из Москвы в небольшой калифорнийский город, а основатель Абби прописался в Сан-Франциско, откуда немедленно начал донатить нашим врагам и размещать фейки про русскую армию (ссылка).

Русским сотрудникам компании предложили релоцироваться в европейские страны — в Кипр, в Сербию и в Венгрию, например. Там они и работали до последнего времени, однако 01 октября почти всех русских в течение пары часов вышвырнули на мороз (ссылка).

Релокантов увольнение не обрадовало. Найти хорошую работу в Европе сейчас не так-то просто, даже айтишникам — там нет такого высокого спроса на программистов, как у нас. Вероятно придётся или переезжать в другую страну, что больно, или переходить на удалёнку, проседая по зарплате. Не смертельно, но неприятно.

Чтобы понять причины проблем релокантской прослойки — а они там стандартные — надо сначала проговорить, откуда эта прослойка вообще взялась.

( Читать дальше )