Всем привет. Может кому пригодится. Скрипт читает ленту сделок и раз в минуту подсчитывает разницу между покупками и продажами. Часть кода нашел в интернете часть кода написал сам. Не знаю может уже есть что то подобное. Цель была не написать что то оригинальное, а наработать навыки программирования на lua.

( Читать дальше )

https://www.youtube.com/watch?v=gI0wq__m7oQ

Мда. Для тех, кто слишком напрягается в воскресенье. Все будет хорошо, Америка немного обрушится, СиПи негромко обвалится до 1500, может ниже.
Рубль отскочит до 120, но вернется на 80- уже проходили.
Никакой паники, мы же трейдеры- мы знаем, что будет происходить, поэтому спокойно смотрим кино.
Зарабатывайте.

Ну что продолжим?

Скользящее окно(Moving Windows)

В заголовке я привел дословный перевод. Если кто меня поправит, и другой термин применяется — то спасибо.

Смысл скользящего окна– с каждым новым значением функция пересчитывается за заданный период времени. Этих функций большое количество. Для примера: rolling.mean(), rolling.std(), которые чаще всего и используют при анализе движения акций. rolling.mean() — это обычная скользящая средняя, которая сглаживает краткосрочные колебания и позволяет визуализировать общую тенденцию.

# Выделяю скорректированную цену закрытия 
adj_close_px = sber['Adj Close']

# Вычисляю скользящую среднию
moving_avg = adj_close_px.rolling(window=40).mean()

# Вывожу результат
print(moving_avg[-10:])

Дальше построим график, чтоб лучше понять то, что получается в результате работы данной функции:

# Вычисление короткой скользящей средней
sber['40'] = adj_close_px.rolling(window=40).mean()

# Вычисление длинной скользящей средней
sber['252'] = adj_close_px.rolling(window=252).mean()

# Построение полученных значений
sber[['Adj Close', '40', '252']].plot(figsize=(20,20))

plt.show()

( Читать дальше )

В продолжение старому посту, перехожу на новый контракт, ТС лаб не сохраняет хистори старого… потому скриню
итак

НЕФТЬ старт счета на момент 800


( Читать дальше )

--ВВЕДЕНИЕ--
Пост будет полезен только разработчикам алгоритмических стратегий. Здесь нет прорывных идей. На истории стратегия прибыльная, но опыт показывает, что эта прибыльность иллюзорна и не гарантирует успех в будущем. По любой стратегии можно найти комбинацию параметров, которая прибыльна на прошлых свечках. Но радоваться, что ты нашёл Грааль, рано. На будущих сделках эти параметры скорее всего будут убыточными.
Тем не менее, подгонка под исторические данные — штука интересная, поэтому пишу этот пост. В нём вы найдёте рабочий тестер для описанной стратегии, который можете использовать как захотите. 

---ОПИСАНИЕ СТРАТЕГИИ---
Назовём её «Поплавок», потому что это стратегия выныривания из зоны перепроданности.
1. Ждём, когда индикатор RSI сформирует двойное дно.
2. Оба дна должны быть ниже какого-то горизонтального порога по RSI, например 25.
3. Подъём (выныривание) выше этого порога мы считаем признаком разворота и покупаем.
4. Прибыль забираем, когда акция дорастёт до (к примеру) уровня 50 по RSI. Скрипт умеет подбирать и этот параметр. Часто наилучшим вариантом будет продавать при RSI = 70 или даже RSI = 80, то есть уже в состоянии сильной перекупленности. Но эту фразу не воспринимайте как рекомендательную, ведь все эти прогоны на истории ищут лучший вариант в прошлом, но это не гарантирует успеха в будущем.

( Читать дальше )

Всем привет! Сегодня расскажу, как я ставлю стоп-лосс на рынке и как адаптироваться к изменяющейся волатильности.

Все мы понимаем несколько фактов:

• волатильность на рынке постоянно меняется,
• стоп-лосс за экстремумом — сладкое место для забора ликвидности крупным игроком, легкие деньги для него.

Поэтому:

• статический размер стоп-лосса на все случаи жизни — это тупо,
• стоп под сетап — небезопасно.

Я уже несколько лет использую динамический стоп-лосс на основе рыночной волатильности. В итоге стоп в пунктах в каждой сделке постоянно разный, но в деньгах делаем одинаковым за счет управления размером позиции.

В чем смысл?
Высчитываем историческую волатильность старшего таймфрейма, это и есть размер нашего стоп-лосса. В итоге он зачастую стоит значительно дальше экстремума, образованного точкой входа, а значит стоит в безопасности. Кроме этого в таком подходе есть логика, мы даем рынку дышать.

( Читать дальше )

Ну что, вроде заметная коррекция рынка после достаточно хорошего быка. Отлив же небольшой, знаковое место. Также, похоже что промежуточное дно наметилось, и движение вверх и дальнейшее падение условно равновероятны. Ну и любители дивидендов чего-то поприутихли, надо перехватить знамя дивитикеров из их ослабших рук :) В общем, неплохой момент для подведения промежуточных итогов по длинному портфелю. 

27 сентября 2018 года я кратко описал принципы и основные акции русской части своего пенсионного портфеля: https://smart-lab.ru/blog/496371.php  Там были показаны (и с тех пор не изменились) акции, составляющие основу портфеля: LKOH, GMKN, CHMF, TATNP, MTS. Также были указаны акции, запрещенные к покупкам: GAZP, SBER, VTB, ROSN, SNGS, TRNFP. В принципе, можно теперь посмотреть на итоги, хотя надо понимать, что:
1. Итоги эти промежуточные, все меняется. 
2. На малые доли и при нестандартных обстоятельствах могут быть куплены и запрещенные ранее к покупкам, например, Газпром я таки купил в день всех времен и народов 14.05.2019 по 190 рублей. Но это малые доли и большими они в обозримом будущем не будут, пока не изменятся предпосылки, описанные в первой статье (в основном, госучастие и прочие особенности суверенной экономики). 

( Читать дальше )

Приветствую!

Заранее прошу прощения за ошибки в тексте. иногда залипает буква «о» и приходится ее копипастом печатать.

Хотелось бы подискутировать на тему оптимизации. Много трейдеров, находятся в нескончаемых поисках лучших параметров для своих стратегий, и ставят оптимизацию, выше чем саму суть алгоритма и трейдинга. Лично сам я, крайне редко прибегаю к оптимизации. И не важно какой крутой бы не был тестер. с бэктестингом или форвард, 3д графики и различные коэффициенты — это все, не так будет важно при попытках переоптимизировать и подогнаться под график. 
Смысл всей оптимизации, под имеющиеся данные — найти наилучший результат. это по сути — просто статистика. Да мы можем подставить наоптимизированные цифры в новую история (форвард) и тем самым сделать вывод типа и на истории хорошо и на новых данных тоже хорошо, вот только гарантии, что онлайн — будет так же, нет никакой, если мы в самом алгоритме, не учли возможные изменения в рынке.
Нет речи о создании, конечно, грааля. Приведу пример: например парный трейдинг в классике, пара газпром/лукойл. торгуем себе от соотношения пары 8-9, а потом бац и разрыв уходит до 6 потом до 3 и все, что мы там и как бы не оптимизировали — рынок уже другой. Взять ртс. до 2008года потом до 2011 потом до 2014 — абсолютно разная бумага. Это нужно понимать и не делать оптимизацию на 15 лет и думать, что если все гладко, то у нас грааль. 
Конечно все это выбор каждого, потому расскажу в каких случаях я прибегаю к оптимизации.
Пример 1 
Алгоритм по паттернам. у каждого они свои. условно смотрю на величину бара на минутке, 5, 10 и 15, а так же их объемы. 
Следущим шагом я в алгоритме указываю минимальные значения которые готов рассматривать и максимальные. Далее идут в оптимизацию и смотрю — какие есть варианты. 

Сортирую по лучшему доходу и смотрю — ага, есть 100результатов из них есть варианты с большой частотой сделок и маленькой — доход соразмерен. Логичен ли для меня/алгоритма вариант с малой частотой сделок или наоборт? Дальше анализирую сами параметры. если их разброс очень сильный при соразмерных результатах — то нужно проверить на истории подлиннее. В идеале конечно останется несколько близких результатов и это можно будет просто в часть диверсификации алгоритма впихнуть. 

( Читать дальше )

Коллеги, помогите написать красиво кусочек кода. Обработка ситуации, когда ты заказал котировки с Финама, они не пришли, и ты пробуешь ещё раз. Сейчас я кривенько (чтобы описать задачу) написал так:

try: 
        txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
except timeout:
        print ("Exception!\nWait...")
        sleep (20)
        try:
                txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
        except timeout:
                print ("Exception!\nWait...")
                sleep (20)
                try:
                        txt=urlopen(url, timeout=20).readlines()
                except timeout:
                        print ("Котировки с Финама не пришли")

Как это написать красиво внутри цикла?
10 попыток. Если 10-я неудачная, выводим сообщение

print ("Котировки с Финама не пришли")

prostguide.ru
Убытки на фондовом рынке — это вполне нормальная ситуация. В мире не существует трейдеров каждая сделка которых оборачивается исключительно прибылью. И именно грамотный подход в управлении капиталом, во многих случаях, является ключом к успеху в трейдинге. 
Сложно представить, а еще сложнее найти трейдера, который показывал бы стабильный доход на протяжении долго времени не используя при этом хотя бы базовые основы управления капиталом. В тоже время, торговые стратегии трейдеров постоянно терпящих убытки в торговле на фьючерсном рынке, как правило не содержат в себе хоть немного вменяемого риск-менеджмента. 
И если вы на данный момент являетесь совсем зеленым новичком в мире трейдинга, то первое с чего нужно начать построение собственной торговой стратегии — изучение управления капиталом. 

Здесь на помощь начинающему трейдеру приходят настоящие титаны мира трейдинга:

( Читать дальше )