Алгоритмическая торговля

Давным давно, когда я еще не занимался алготорговлей, мне казалось что торговые роботы это как скатерть-самобранка — все сделают за меня — главное нажать кнопку СТАРТ.



Спустя несколько лет в Алготорговле могу сказать что это очень распространенное заблуждение.
Торговые роботы это постоянный труд, который стоит за ними и не очевиден для непричастных людей.

Алгоритмический трейдер становится РАБОМ ЛАМПЫ — за торговлей нужно постоянно следить, роботов нужно поддерживать, ловить ошибки если они случаются, разбирать и анализировать их. Биржи частенько вносят изменения а API, которые нужно править в ботах, иногда просто вводят какие то ограничения, которые могут резко повлиять на торговлю и нужно придумывать как с ними продолжать торговлю.

С торговой стратегией то же самое — ее довольно часто нужно проверять и анализировать ее результаты плюс искать как ее можно улучшить.

Это все конечно если есть желание развиваться и расти в этой области.

Для наглядности tradingview выкатили краткие итоги прошедшего года.

( Читать дальше )

«В этом году нужно опираться на крепкое плечо… без этого не заработать, попилит киль и поломает мачты». Ливермор


В канун нг я затеял одну игру, а именно решил погадать на кофейной гуще куда пойдет рынок, благо нашлись заинтересованные люди. Вы сами почитайте и оцените как прошла игра и точность рекомендаций, которые давал на смартлабе 31 числа с 16 часов всем желающим.

Итак, биржевая «игра» smart-lab.ru/blog/1100638.php

Все запросы опубликованы тут, единственное что не сделал, так это сбалансированный портфель, проверьте его сами. На многих вы могли бы неплохо заработать.

Обратите внимание на скорость вычислений: вопрос задан, время на расчеты, анализ результатов, выработку инвестиционного решения, ответ получен.

1.






( Читать дальше )

Начнем с традиционной таблицы

 

Благодаря решению ЦБ о сохранении ключевой ставки декабрь этого года у меня получился самым прибыльным месяцем с ноября 2020-го года. И если б не RI-контртренд, то годовая прибыль была бы еще больше, потому что RI-тренд закончил год +4.5% и результат года на счете без RI-контртренда такой

 

( Читать дальше )

Традиционный декабрьский отчёт за 2024-й я смогу разместить только 2-3 января (а подробный многогодовой по традиции будет тогда, когда в январе опубликуют данные декабрьской инфляции), потому что данные за 30-е декабря смогу получить только утром 31-го, а этот день не для написания таких топиков. Поэтому сижу и смотрю на предварительные результаты года. И с удивлением увидел, что они у меня немного не такие, как писал про периоды торговли. Например, много раз писал, что рост моего счета начинается с 29 марта. Но если посмотреть на график с 29.12.23, выглядит все немного иначе 



Да, на 29 марта пришелся мой минимум года, но просто он маленький -2,4% с начала года. Но это был и минимум счета с начала политики повышения ставки ЦБ, хотя и тоже был небольшой -6,4%.

smart-lab.ru/blog/1061004.php

Поэтому я и разделил периоды. Но все равно, как показывает график, всё-таки мой основной рост-2024 пришелся на вторую половину года, а за полгода я только отбил убыток с начала года и даже не вышел из просадки с июля 2023-го.

( Читать дальше )

Оптимизм на российском рынке, вызванный решением ЦБ не повышать ставку, не мог не отразится на моих стратегиях. Все они тоже подросли.

Особенно меня радуют АЛЬФА СКАКУНЫ — AHTRUST, которые в новом виде в боевом режиме начали свою работу 9.10.2024. Cтратегия с даты начала по 25.12.2024 прибавила 6,76%, в то время как тот же SBMX (БПИФ, повторяющий индекс MCFTR = IMOEX + DIV) принес только 0,94%. При этом просадка за этот период в стратегии была чуть менее 6%, а у SBMX чуть менее 12%.

Портфель основной стратегии ABTRUST за указанный период тоже имеет +4,89%, при просадке менее 4%, хотя до своих максимумов он ещё не добрался.

( Читать дальше )

Еще раз спасибо ЦБ.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

    В этом опусе рассмотрим попытку использования алгоритм случайного леса для создания торгового модели для слива денег на примере индекса IMOEX. Используется язык питон и библиотеки pandas и scikit-learn. Модель будет предсказывать сторону закрытие на следующий день, т.е. оно положительное или отрицательное, и на основании этого строится торговая система.

df["Tomorrow"] = df["Close"].shift(-1)
df["Target"] = (df["Tomorrow"] > df["Close"]).astype(int)  # наша цель

    Очень важно, какие данные будут использоваться для прогнозирования. Здесь используется: показатель силы закрытия бара (т.е. (Close-Low)/(High-Low)) за текущий и предыдущий день, процентные соотношения между ценой закрытия и средними за периоды 2,10,15,25,50 дней по индексам IMOEX, RVI, RGBITR, и плюс цены закрытия индексов RVI, RGBITR.
    Для обучения модели используется период 2013-2022 гг., для проверки 2023-2024г.:

train = df.loc['2013':'2022']
test = df.loc['2023':]

    Для создания модели используется <a href=«scikit-learn.

( Читать дальше )