Избранное трейдера Petr S
Всех с наступающим (и никаких отступлений!) Днем Защитника Отечества ака Денем Советской Армии и Военно-Морского Флота!
И за тех, кто в море! Ну а те кто в ЗОЖе, начинаем готовить себе замену — искусственного трейдера.
Важнейшей частью любого алгоритма машинного обучения являются данные, на которых происходит обучение, а еще важнее качество этих данных.
Для приготовления искусственного трейдера нам понадобятся следующие ингредиенты:
1.Установленная платформа Jatotrader (FREE или круче) версии 2.9.3 или выше. Можно обойтись и без установки Джато и взять тестовый набор данных отсюда. Описание содержимого файлов датасета — в конце топика.
2.Питон.Jupyter Notebook (Anaconda3)
Короче говоря, Jatotrader мы используем как предварительный обработчик и генератор данных для машинного обучения (МО), а Python для создания модели, обученной на этих данных. Возможности Jatotrader позволяют создавать частотные графики из тиковых данных, примерно такого вида
Начал вчера работы по реализации "Брошенной стратегии". Хорошо когда есть наработки: взял готовые куски кода, немного доработал под новые нужды, соединил их вместе и уже все готово — почти все необходимые данные передаются в DLL, расставляются по местам и готовы к использованию. С этим почти закончено, остальное будет делаться по ходу пьесы, и по мере необходимости.
С передачей данных закончено, а стратегия даже не начиналась. Система новая и архитектора системы пока не ясна, есть несколько вариантов, выбрать из которых не так просто.
Пока суд, да дело, решил написать о передаче данных из Quik в С++DLL.
О том как сделать простую С++DLL для работы с Quik-Lua написано на сайте https://quikluacsharp.ru здесь и о передаче данных из Lua — здесь и в других материалах сайта. Наверняка многие из вас все это видели и знают, а некоторые это даже применяют. Я это все не использую, не очень разбирался, но, тем не менее, сам сайт
Недавно я обратил свой взор на муниципальные облигации.
Муниципальные облигации — это долговые ценные бумаги, которые выпускают города или отдельные регионы для финансирования своих проектов или дефицита бюджета. То есть вы даете в долг не центру, а мелких субъектам.
Их еще делят на муниципальные и субфедеральные. Не забивайте себе голову. Это примерно одно и то же.
Полное описание алгоритма + торговый робот. Робот под Квик и срочный рынок Московской биржи. Технически торговать можно любые контракты, хотя не все стоит. Прилагается мануал, несколько десятков страниц. Можно сказать, Приложение №1 к моей книге «Деньги без дураков». Описание, как создавалась, тестилась и улучшалась конкретная система, стоящая в торгах с 2014 года по сей день.
Перевел тут (в автоматическом режиме) питонячий китайский фреймворк для алготрейдинга.
Что он может:
1) Тестить и пускать в лайв страты (а-ля plug and play)
2) Есть коннекторы к крипте, каким-то китайским брокерам, IB, Alpaca
3) UI на pyQT5
4) Качать/хранить котировки
в общем все что надо для базового (и не только) алготрейдинга. все это бесплатно и под MIT лицензией
Перевод пока так себе, но лучше чем китайский оригинал. Теперь хоть что-то можно понять в интерфейсе. Запустил пару предустановленных страт, загрузил данные, написал простенькую стратегию — все работает, багов не нашел пока. Постепенно улучшаю перевод в ручном режиме.
vnpy — лучшее из python open source для трейдинга что я видел. Понятная и логичная структура, ожидаемая архитектура, хорошо написанный UI. Часть логики коннекторов написана на C++ (поэтому гитхаб и говорит что оно С++, но это не так)