Постов с тегом "Алготрейдинг": 4534

Алготрейдинг


алготрейдинг - подход к биржевой торговле, основанный на автоматизации торгового процесса при помощи программных алгоритмов и различных аппаратных решений.

Ниже приведены все записи на нашем сайте по теме алготрейдинга.

Нейросети

При использовании нейросетей мне кажутся ключевыми следующие проблемы:
1. тип сети и реализация
2. подготовка данных для сети

1а. Если вникать во всевозможные типы нейросетей и изучать отличия реализации и обучения по всем хопфилдам, марковым и больцманам, то на это может жизни не хватить.
1б. Хорошими программистами тоже за месяц не становятся. Недостаточно просто знать набор команд какого-то языка. Необходимо разбираться в моделях и парадигмах, средах разработки, знать тонкости реализации используемого языка, особенности производительности отдельных его конструкций.
Попытки абсолютного большинства трейдеров самостоятельно написать нейросеть приведут облому с вероятностью выше 99%. Оставшийся 1% решит, что нафиг им этот трейдинг не сдался, проще найти очень достойную работу с такими-то знаниями, а не маяться фигней. В общем, вероятности тут еще хуже, чем торговать руками в плюс. На 122671 сегодняшних посетителей Смарт-Лаба приходится только один

( Читать дальше )

Тестирую алгоритм

Собираюсь пока поторговать его руками, чтобы окончательно убедиться в его работоспособности и потому, что еще не программировал на Lua вообще и для «квика» в частности.

Внутридневная торговля с минимальной просадкой (для желающих могу посчитать отдельно). До 10 сделок в день. Хорошо подходит для одного класса инструментов и плохо — для других, что является косвенным показателем жизнеспособности. Почему так происходит — мне тоже понятно.

Алгоритм без заглядывания в будущее и мартингейла. Ниже результаты бэктеста за пять лет. Конечно же, в идеальных условиях: без проскальзываний и комиссий брокера и биржи. Без реинвестирования прибыли.

Выручка от торгов BTC/USD с осени 2016 года:

Тестирую алгоритм



Фьючерс S&P500 с начала 2015 года, когда он стоил 2055 пунктов:

Тестирую алгоритм



( Читать дальше )

Покупаем лучшие бизнесы на Мосбирже с 2004 года. Результат долгосрочной стратегии Profitability, реализованной через ROE

Привет, продолжаем тестировать факторные стратегии на нашем рынке. В зоопарке стратегий уже можно посмотреть на Value и Momentum тут https://smart-lab.ru/blog/609357.php и тут https://smart-lab.ru/blog/611263.php Сейчас мы протестировали фундаментальную Profitability и вот что из этого получилось:
Покупаем лучшие бизнесы на Мосбирже с 2004 года. Результат долгосрочной стратегии Profitability, реализованной через ROE
Источник: Sentimetrica

В этот раз мы возьмем фундаментальную Profitability и реализуем ее в долгосрочном формате. Покупаем акции в портфель на основе ROE, рассчитанной из годовой отчетности, и держим год до выхода следующего годового отчета. Технически, исследование несложное, но мелких деталей очень много и важно себя не обмануть при тестировании. Например, не подсмотреть то, что ты не мог знать в прошлом в этот момент времени.

База из 552 компаний и определение ликвидных акций аналогично предыдущим бэктестам. Немного новой матчасти:

ROE – это отношение чистой прибыли к собственному капиталу. В отличие от просто чистой прибыли, по ROE удобно сравнивать компании между собой. Нечитаемым показатель становится при отрицательном собственном капитале. К счастью, с ликвидными компаниями такое случается нечасто (Мечел). Тут все понятно.
Покупаем лучшие бизнесы на Мосбирже с 2004 года. Результат долгосрочной стратегии Profitability, реализованной через ROE



( Читать дальше )

17% в день, о роботах и продолжение моей истории

Всем привет! Давно собирался написать что то на СЛ, а тут как раз и повод появился — первый более-менее серьезный успех, сегодня к вечеру у меня +17% за день. Жаль депо всего 150000...
В последнем посту я писал, что немного проигравшись на фьючах перешел на акции. Вопреки общему мнению, доверился рекомендациям от ВТБ, и сделал за прошлый год примерно 40% от небольшого депо всего в 100000 рублей, плюс еще немного дивов  капнуло. Использовал плечи.
Смущало несколько моментов:
  • на растущем рынке хорошо быть инвестором, а если он начнет падать?
  • а если начнет падать, а у меня плечи...
  • кризисы говорят повторяются, а что делать инвестору в кризис?
Акции привлекают тем, что обычно они растут, плюс еще и дивы. Так что, кризис можно и переждать, но очень не хочется.
Спасибо СЛ, хоть здесь и куча флуда, особенно в комментах)), но нашел и кучу интересных для меня постов, да и в комментах не только срутся,  кто то бывает и полезное по делу напишет)). Отдельное спасибо AlexChi за вот этот пост 

( Читать дальше )

Поиск точек входа для алгоритма.

Всем привет.
Сей пост скорее поток мыслей, дабы их структурировать, пообсуждать, а возможно и идею интересную почерпнуть, :)
 
Все кто смотрел мои видюшки уже в курсе, что я тиху по малу пытаюсь прикрутить нейронные сети или мл к торговле, и построить прибыльную систему. Начал я конечно с самых азов и подхода в лоб, но как и предполагалось, ничего у не вышло. Так как весь подход построен на сетях которые обучаются с учителем, нам нужны размеченные данные. Всегда встает вопрос, как же нам получить эти метки. Чем на самом деле являются эти метки? Мне кажется слово триггер будет более правильным описанием того что происходит. Мы делаем некоторое предположение, что после некоторого события, цена пойдет в том или ином направлении, на некоторое минимально ожидаемое расстояние, с некоторой вероятностью. По большому счету мы и пытаемся узнать эту вероятность при помощи нейросетей.

Был проведен эксперемент со стратегией на двух скользящих средних. Пересечение средних — это наш триггер, если цена со 100% вероятностью дошла до минимально заданной цели то мы можем искользовать этот триггер. Далее можно посчитать всякого рода статистику, сколько прибыльных, сколько убыточных сделок. Тут никаких нейросети не нужны, посмотрели результат, увидили что ничерта не работает. :) Однако можно пойти другим путем, берем пересечение прямых, и смотрим куда после нашего триггера пошла цена, вверх или вниз, если видим некоторый перекос в результатах, скажем на истории у нас оказалось 60% прибыльных и 40% убыточных сделок, то тут есть уже над чем подумать. Встает вопрос как узнать будет ли сделка прибыльна или убыточна. Вот тут то и можно попытаться использовать нейронные сети, которые нам могут заменить сложные статистические модели. Мы же всегда работаем с предположениями и вероятностями, если мы скормили модели наши данные, и модель, не дай бог, обучилась и смогла в этих данных что то найти, то мы можем смело сказать, что у нас есть зависимость между нашими данными и результатом. Зависимость эта нам не известна, да и не нужно нам ее знать. Эдакий простой метод и не надо нам все эти заумные статистические, математические методы поиска нужного процесса.

( Читать дальше )

Робот на базе логики кластерного анализа (Market Profile)

История создания мной данного робота начиналась в 2017 году, изначально было понятно, что для работы данного алгоритма придётся  пережимать  огромные массивы тиковых данных. По воле судьбы меня свели с одним программистом который взялся за создание и разработку данного проекта. Написание велось на языке С#. Речь о том, чтобы написать подобный алгоритм ТСлабовскими кубиками отпал после беседы с Родионом из Русалго (кстати учился у него программированию пока он не пропал). Вообщем программист писал на С# для Метатрейдера. О боже Метатрейдер! Написав алгоритм, столкнулись с массой проблем, начиная с того, что в метаке не вышло пережимать тиковые данные в кластера с нужным фреймом, потом затруднения с оптимизацией и перепросчёте за несколько дней, краш репорты при сборе кластеров за несколько месяцев, вообщем всё хреново, инфраструктура не подходила ни Метатрейдеровская ни ТСлабовская, программист положил болт на шкаф и умыл руки. Параллельно с этим я конечно думал, что походу меня кинули и всё он там написал и запустил, но как на самом деле я конечно никогда не узнаю. Вообщем прошло время, вопрос оставался открытым, по скольку сам я нифига ни шарю в программировании да и времени нет уже разбираться, было решено найти компанию которая сможет реализовать данный проект. Поковырявшись в интернете и списавшись с порядка 5ю разработчиками, за проект взялись только двое. Удивил разброс цен на один и тот же объём работ, ИТ услуги конечно это прям бескрайнее поле в этом отношении. Вообщем за проект взялся Юрий Дернов из РОБОКОММЕРЦ. Открытием для меня стал тот факт, что у них вообще своя собственная платформа, то есть разработчик пишет роботов под свой же софт и конечно же знает как он устроен и всё в одной экосистеме.

( Читать дальше )

Ваш опыт работы с Binance API

    • 08 апреля 2020, 05:14
    • |
    • mariodo
  • Еще
Добрый день!

Кто работал с Binance API, запускал свои стратегии (любого уровня) — опиши ваш опыт использования площадки:

*Корректность работы
*Поддержка Binance в решении тех.проблем

Просто — ваше мнение

Буду благодарен!

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн