Пока погромисты (http://smart-lab.ru/blog/349469.php)  ваяют свои граалегенераторы с велосипедным приводом, мы, простые крестьяне и каюры пытаемся освоить уже готовые чудеса науки и техники.

( Читать дальше )

Друзья! Выложена новая версия S#.Designer!

Для тех, кто первый раз слышит о программе — это бесплатный конструктор роботов. Программирование не требуется!


С уверенностью можем сказать, что это самая наполненная по функционалу версия. Множество новых фишек, особенностей и возможностей для каждого трейдера! 
Нам самим не терпится рассказать обо всех изменениях, поехали:
1. Редактор кода на C#. Напиши часть или вообще всю стратегию на C#, а Designer выступит в роли графической оболочки. Нет ничего проще.


( Читать дальше )

В нашем сегодняшнем посте мы расскажем о том где можно бесплатно или за относительно небольшие деньги скачать исторические данные по американскому рынку, а также об универсальном способе скачивать, сохранять, анализировать и использовать в собственных алгоритмах любые типы рыночных данных. 
Прежде всего давайте коснемся основных источников маркет-даты по американским ценным бумагам с кратким их описанием. В целом можно выделить три типа источников:
1. Источники исторических данных, например биржи, которые поставляют историю торгов на собственной площадке (конечно оставляем за гранью прямые подключения которые относятся к типу 2).
2. Источники рыночных данных, например брокерские терминалы, через который конечно можно загрузить в том числе и определенную историю, но основной интерес представляет то, что происходит прямо сейчас.
3. Универсальные источники, которые объединяют в себе тип 1 и тип 2, и как правило представлены специализированными сервисами.


( Читать дальше )

Сегодня был размещен интересный видеокурс по программированию.
    Для тех ищет возможность самостоятельно написать робота на С++ данная информация будет полезна.

    https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/316170/




Цель этого курса — познакомить слушателей с основными алгоритмами, применяемыми для разработки программного обеспечения. Вы научитесь выбирать подходящие структуры данных и алгоритмы для реализации возникающих задач, и узнаете, как использовать языки С/С++ для реализации алгоритмов.

Курс ведет Сергей Бабичев, доцент кафедр информатики и вычислительной математики, а также теоретической и прикладной информатики в МФТИ. Под катом вас ждет восемь лекций:

• Лекция 1. «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»
• Лекция 2. «Жадные алгоритмы»
• Лекция 3. «Сортировки»
• Лекция 4. «Поиск. Списки»
• Лекция 5. «Деревья»
• Лекция 6. «Хеш-таблицы»
• Лекция 7. «Динамическое программирование»
• Лекция 8. «Алгоритмы на графах»

В конце октября я писал о результатах торгов двух портфелей торговых систем. Каждый портфель отбирался по разным правилам отбора, подробности описаны тут.

Прошел месяц прибыли выросли (отдельное спасибо товарищу Трампу, избирательной системе и СМИ США).

Портфель группы систем N1 (50 торговых систем):


Портфель группы систем N2 (47 торговых систем):


( Читать дальше )

Сборник типичных ошибок начинающего алготрейдера в TSLab и других программах позволит вам сэкономить время и деньги.




( Читать дальше )

Урок 1.
Урок 2.
Урок 3.
Урок 4.
Урок 5.

Урок 6. Создание индикатора.

  Теперь, когда мы знаем, как форматировать линии и текст на графике, мы можем вернуться к созданию индикатора, который показывает дневные экстремумы. В соответствии с логикой описанной выше, нам нужно найти самый высокий максимум и самый низкий минимум на графике. Самый лучший способ сделать это – взять две переменные, которые будут обновляться по мере того, как график будет рисовать новые вершины и новые минимумы. Трудность заключается в том, чтобы по декларации сбросить и установить значение переменной “High” и “Low” из бара. Для того чтобы сбросить мы используем простую конструкцию “if…then begin…end”. Истинно это выражение будет, если дата в этом баре отличается от даты предыдущего бара. В этом случае это будет каждый первый бар, каждого дня.

( Читать дальше )

Статья из блога Robot Wealth.

Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об этих моделях и основной процесс нахождения их параметров, а также простая торговая стратегия, основанная на предсказаниях полученной модели.

Сначала дадим несколько необходимых определений. Я не хочу воспроизводить всю теорию целиком, ниже дан краткий обзор моделирования временных серий, в частности ARIMA и GARCH моделей:

В первую очередь, вычисление ARIMA и GARCH моделей это способ узнать, при каких прошлых наблюдениях, шуме и дисперсии временной серии возможно предсказать следующее значения этой серии. Такие модели, параметры которых правильно установлены, имеют некоторую предсказательную способность, предполагая, конечно, что эти параметры остаются постоянными на некоторое время для данного процесса.

( Читать дальше )

Предыдущий выпуск этого сериала здесь

Прежде чем поделиться опытом разработки торговой системы, подумал, что полезно систематизировать мои посты, так как они в общем то группируются в три серии: (1) Александр едет к в гости к Дедушке Баффету (2) Долгосрочный пассивный портфель на основе идей Стратегического Инвестирования АКА портфель, который сделает Сипи, Арсагеру и Чорный квадрат и (3) Торговая система на машинном обучении
В самом конце этого поста приведены ссылки ни эти три цикла, если кому-то интересно их перечитать.

Итак, про машинное обучение.
Краткое содержание предыдущей серии.

• В предыдущей серии автор пришел к выводу, что ручная торговля не может тягаться с правильным классификатором, построенным на основе принципов машинного обучения.
• Будучи приверженцем секты долгосрочного инвестирования (свидетелей Дедушки Баффета ака Шадринистов), автор не верит в идею торговли как долгосрочный способ заработка
• Тем не менее, для апробации вновь приобретенных знаний, автор решил постоить торговую систему на основе машинного обучения, и опробовать ее на реальном рынке и своих деньгах.

( Читать дальше )