После написания топика «Quik, DDE, Excel» [1], где была поставлена задача вывода данных доски опционов не непосредственно в Excel, что является очень неудобным для конкретных приложений, а в свой DDE-сервер. Свой DDE-Сервер обладает тем преимуществом, что данные из него можно направлять куда угодно, и как угодно.

С тех пор прошло 3 дня. Черновая болванка программы уже написана, отлажена, работает, и выполняет все возложенные на нее задачи. Как я опрометчиво обещал, проект DDE-Сервера будет предоставлен всем желающим [2](см. список ссылок). Проект выполнен на C++ в среде VS2017. DDE-Сервер на данном этапе выполнен в виде консольного приложения, и все что он делает, это выводит получаемые из Quik по DDE данные на консоль. В принципе, он должен работать с любой таблицей Quik, но делался под вывод доски опционов.

Я этот проект бросаю в таком виде, и уже начинаю на его основе делать приложение для решения своих конкретных задач. На этом наши пути расходятся. Проект поставляется в виде — как есть, и никакие изменения в него мною вносится уже не будут. Теперь это уже ваша задача. Вы можете модифицировать проект под решение ваших конкретных задач.

( Читать дальше )

Теперь робот на гите )

https://github.com/koras/robot_xorax

Релизы будут там же

https://github.com/koras/robot_xorax/releases

Старая версия робота сильно устарела за неделю. Есть люди которые тестируют в режиме эмуляции (респект вам ребята, спасибо)


Что нового:
Так как у бота нет стопов, ну он и не рассчитан на большие объёмы торговли, то была добавлена блокировка покупок при условии, что осуществляется покупка более определённого числа контрактов и не было продано за промежуток покупок ни одного контракта.
Так же можно увеличивать промежуток покупок при падении, информация регулируемая(динамически)



Ранее заявки на продажу выставлялись как просто лимитки, теперь выставляются тейк-профиты. Настройки выведены на скрин выше.

( Читать дальше )

Когда-то давно я устроился на работу в небольшой брокерской компании. Помню, первый вопрос на рабочем месте от начальника отдела, старого многоопытного спокойного еврея, поверг меня в шок: «Покажите как вы определяете лучшие акции?» А я-то думал, мне все расскажут и покажут! Сильно смутившись, я начал что-то лепетать про P/E, P/S и количество абонентов. «Ну это фигня какая-то! Идите думайте» — тихим голосом неожиданно изрек вежливый начальник, во мгновенье растоптав во мне всякое самоуважение. Я думал — меня уволят в ту же неделю, но оказалось, это нормальный способ руководства у шефа. Дело было в крайне презрительном отношении начальника к P/S, ведь этот коэффициент не учитывает долги компании. Тогда, в начале нулевых стандарты задавал Стивен Дашевский, прекрасный аналитик из Атона. Этот экспат, рулевой и светоч аналитиков, любил и продвигал три мультипликатора P/E, EV/EBITDA и EV/S. Эта тройка мультов и до сих пор на пьедестале в крупных домах, например в Сбербанк-КИБ. Проделав это исследование, я могу уверенно сказать, что мой подход в прошлом был не так уж и плох. А указанная тройка вовсе не объект для поклонения, другие параметры работают не хуже.

( Читать дальше )

Пожалуй, каждый, даже, самый ленивый программист на LUA презентовал свою версию для запуска QUIK.
Пришла и моя очередь.
Вчера, за небольшую благодарность, swerg перевёл w32.dll на LUA 5.3.
Теперь есть поддержка QUIK 8.5 и выше.
Скачать: http://pmntrade.ru/avtozapusk_quik_qlua/avtozapusk_quik_qlua.zip
Страница программы: http://pmntrade.ru/avtozapusk_quik_qlua.html
Видео:


( Читать дальше )

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

( Читать дальше )

В основном для инвесторов.

 

1. Маги рынка – Д.Швагер

 

2.Новые маги рынка – Д.Швагер

 

3.Маги фондового рынка – Д.Швагер

 

4.Маги хедж-фондов -Д.Швагер (почему-то до сих пор не переведена еще)

 

(4 знаменитые книги Швагера на весь мир, каждый раз читаешь и находишь что-нибудь новое.

В книгах описываются интервью с лучшими мире инвесторами и трейдерами.)

 

5. Разумный инвестор — Бенджамин Грэм  

 

6. Подлые рынки и мозг ящера — Бернхем. Терри

 

7. Инвестор танцор – Николас Даравас

(бестселлер в США)

 

8. Маленькая книга победителя рынка акций» — Джоэл Гринблатт

 

9.Как торговать акциями – Джесси Ливеромор (им написана лично)

Кто не знает Ливермора, почитайте в википедии.

 

10.Системы и методы биржевой торговли – Кауфман

(множество методов, моделей рисков, систем инвестирования и.т.д)

 

На этом всё.

Всегда ваш, Виктор Бавин )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Решил посмотреть отчеты Мосбиржи по активности физлиц. Зашел на сайт, там вся информация в открытом доступе. Также доступна более детальная по подписке. 

Из картинки ниже мы видим как менялся приток средств начиная от апреля 2019 до начала апреля 2020. Многие не понимали почему растет рынок. На картинке видно, что в основном физлица заводили средства с самого начала, т.е. с апреля 2019, и до текущего момента. Это был рост рынка и рост вложенных денег. Можно заметить, что большой прирост средств случился в августе 2019 года. Вспоминайте, что тогда было.

Теперь давайте посмотрим, что было в 2020 году. Активный рост средств начался только с 20 января 2020. Любопытно, что именно тогда был хай по индексу РТС. Далее в феврале на последней февраля был скачок, который продолжился с 2 по 6 марта (внесено рекордные 30,4 млрд рублей).

Пояснение: показатель рассчитывается как разница между общим объемом сделок на покупку и продажу, совершаемых клиентами – физлицами на Московской бирже (

( Читать дальше )

После всех вычислений, приведенных в этой и этой публикациях, можно углубиться в статистический анализ и рассмотреть метод наименьших квадратов. Для этой цели используется библиотека statsmodels, которая позволяет пользователям исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты. За основу были взяты эта статья и эта статья. Само описание используемой функции на английском доступно по следующей ссылке.

Сначала немного теории:

О линейной регрессии

Линейная регрессия используется в качестве прогнозирующей модели, когда предполагается линейная зависимость между зависимой переменной (переменная, которую мы пытаемся предсказать) и независимой переменной (переменная и/или переменные, используемые для предсказания).

( Читать дальше )

Иногда хочется наблюдать за ситуациями, когда участники торгов исполняют по рынку крупные заявки. Конечно, можно смотреть на обычную ленту обезличенных сделок с настроенными фильтрами на размер сделки, но ведь можно написать специальный QLua-скрипт, который будет отбирать сделки, являющиеся результатом исполнения.

В терминале QUIK ордерлог недоступен, поэтому надо как-то эвристическим образом определить, что набор обезличенных сделок относится к одной и той же рыночной заявке. Например, можно проверять, что инструмент в текущей сделке совпадает с инструментом в предыдущей сделке, направление сделки то же самое, время сделки совпадает с точностью до миллисекунд, и цена при покупке растёт, а при продаже — падает.

Если суммарный объём не менее какой-то границы, которую можно задать для каждого инструмента индивидуально, такие «склеенные» сделки выводятся в таблице. В ней указаны:
— суммарный объём;
— количество обезличенных сделок, которые были склеены;
— начальная цена и конечная цена;

( Читать дальше )