ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Привет.

Это продолжение темы, которая была затронута в этом посте: Адаптивные алгоритмы торговли (smart-lab.ru)



Вводная часть
Мою мысль тогда не так поняли, как мне кажется, решив, что адаптивная торговая система в моём понимании — это система, которую нужно периодически выключать и подстраивать/оптимизировать, и запускать заново.
Я имел ввиду, однако, совсем не это.
Я имел ввиду, что система является самоподстраиваемой, изменяя свои настройки или логику прямо в ходе торговли.
Топорно это можно сделать элементарно, используя в качестве параметра торговой системы не константу, как обычно, а динамическое значение некого индикатора, так или иначе описывающего поведение цены или других рыночных данных. Это верное направление, но, если его реализовать, как описано, ничего хорошего не получится, поскольку влияние значения настроечного параметра на результат торговой системы практически всегда нелинейно, и поэтому между выходом индикатора и входом торговой системы со значением нужно будет произвести некоторые преобразования, а какие именно — это вопрос исследований для конкретного кейса.

( Читать дальше )

Камрады. Не знаю, как АЛОР мог на это пойти. Для брокера это — просто нонсенс.

Но для нашего сообщества сделано очень… Очень серьёзное исключение. Нам выделили высокопоставленных сотрудников, для консультации и отдельный чат. Ну а я, не в силах больше это скрывать, зову туда присоединиться весь СМАРТ-ЛАБ!

 

 

Для общения с нашим сообществом нам выделили:

1. Заместителя директора.
2. Советника Генерального директора по интеграциям.

Сам чатик находится здесь: https://t.me/alor_osengine_support

 

О чём можно спросить?

1. Как получить фикс на MOEX для HFT и ребят с очень большими деньгами. Это очень важный вопрос, и не понятно к кому с таким идти. Обычно это обсуждается в кулуарах. Вас отправят прямо в личку к человеку, который уполномочен о таком вообще вести речь и там сможете пообщаться. НЕ СПАМИТЬ! Только для камрадов с ДЕПО > 10 МИО.
2. Что с тарифами? Когда уже АЛОР сделает всё бесплатно? Почему они такие жадные?
3. Как именно можно стать алготрейдером почти бесплатно, если обслуживаться у них?

( Читать дальше )

Чем трейдер опытнее, тем меньше мыслей о Граале. Так уж сложилось!
Я трейдер опытный (не вижу причин отрицать очевидное))). Поэтому к концепту Грааля, бывает, возвращаюсь как к умозрительной концепции, зарядке для ума. Сегодня был повод вернуться) И вот, что надумал.

Граалем что называют? Некую безубыточную стратегию. В которой что ни вход – то профит!
Единственная загвоздка – в масштабировании. Если есть стратегия, КАЖДОЙ сделкой берущая 0,1%, – логично ли предположить, что увеличение риска даст пропорциональный икс? Из «0,1% профита, 10% годовых», например – в «10% профита, 1000% годовых». Всё же сходится?)
Не совсем.

Искренне надеюсь, даже ярые сторонники «кнопки бабло» понимают: нет, магия происходит между открытием сделки и закрытием в +0,1%. В заветном промежутке немало дичи может произойти! Незафиксированная просадка в -1% мгновенно рушит фактор восстановления. Кредитное плечо становится токсичным (чем оно больше, тем опаснее). Приходится учитывать комиссии.

( Читать дальше )

Торговый терминал

QUIK (брокера «Открытие») склеивает фьючерсные контракты сначала по вечернему клирингу, а через несколько часов работы программы переносит стык на ночь. Крайне странное поведение… У других брокеров тоже так? Я просто за 12 лет это первый раз попробовал...

Тестер стратегий

Склеивая исторические данные [ссылка] в своей программе на C++, я тоже беру новый контракт именно утром. Делаю так по двум причинам:

— export.finam.ru отдаёт данные за день с 00:00 по 23:59 (т.е. удобно)
— intraday-позицию back-тестеру нужно закрыть, а делать это дважды за день нет смысла

Я перехожу на новый контракт в день экспирации предыдущего. Это оправдано для Ri (цена исполнения которого рассчитывается с 15:00 до 16:00) и даже для Si (цена исполнения которого рассчитывается с 12:25 до 12:30), но оказалось некорректным для Brent (цена исполнения которого рассчитывается вообще непонятно когда).

В «параметрах инструмента» [ссылка] подробности не указаны, но подозреваю, что расчётная цена Brent формируется за день до дня экспирации. Это бы объясняло:

( Читать дальше )

На данный момент поток MAIN в OsEngine практически никаких действий не предпринимает, в основном прорисовывает интерфейсы. Всю остальную работу делают другие потоки. Как стандартные Thread, так и более современные (но не везде необходимые) Task.

После прочтения всех книг и завершения курсов из серии «Коннекторы к OsEngine», у Вас обязательно уже сложилось своё представление обо всём этом. Но, если вдруг у Вас появится свободное время, можно уделить ещё неделю вопросу потоков. Для закрепления понимания того, как это устроено.

 

 

Мы устроили в нашем чатике небольшое обсуждение среди продвинутых программистов и подыскали для Вас несколько вариантов.

 

1 Книга Клири С. Конкурентность в C#:

https://www.piter.com/product/konkurentnost-v-c-asinhronnoe-parallelnoe-i-mnogopotochnoe-programmirovanie-2-e-mezhd-izd?_gs_cttl=120&gs_direct_link=1&gsaid=42817&gsmid=29789&gstid=c

 

( Читать дальше )

Пока я продумываю архитектуру адаптивных торговых систем, изучаю разные источники, экспериментирую, решил поинтересоваться и у самой нашумевшей технологии, что она думает по поводу всего этого.





Эта штука (Bing GPT Chat и Chat GPT) рассказала мне удивительные вещи.

Вот, например:



( Читать дальше )

На рынке не бывает денег из воздуха — полагаю так. И когда одни трейдеры зарабатывают – другие сливают.

В этой пищевой цепочке внизу находится основная масса трейдеров – это так называемые инвесторы, которые  занимаются низкочастотным трейдингом.

Далее идут спекулянты, которые совершают сделки на амплитудах рынков в течение одного дня.

Скальперы кормятся за счёт первых двух категорий трейдеров и они совершают многочисленные  краткосрочные сделки в течение одного торгового дня.

А вот на вершине этой пирамиды находятся  торговые роботы, осуществляющие высокочастотный трейдинг. Это так называемые хэфэтешники. Если HFT становится много, а количество инвесторов не увеличивается, то хэфэтешники просто едят друг друга! 

Но на самой вершине пирамиды находится Ультра хэфэтешники UHFT, для которых крайне важно не только программное обеспечение, но даже место размещения серверов с работающими на них торговыми роботами, борьба идет даже за миллисекунды.

( Читать дальше )

✅Результат за 21.11: +$55,50 (+0,28%)

💵Результат с начала месяца: +$1 602,07 (+8,01%)

💵Результат с начала 2023 года: +$26 308,43 (+131,54%)

( Читать дальше )

Васюринская — лучшее место для создания IT стартапов на планете.

100 % успешности на каждый IT бизнес, который тут зарегистрирован. Ну и что что он тут один. Статистику не обманешь! И это сразу заявка на победу!

Кроме того, можно пойти работать в «Ван Тех». 700 $ в месяц. Но зато бесплатная еда и отдельная комната у гаража. А ещё небольшой и дружный коллектив. Шашлык раз в две недели!





Дальше без шуток...


Директор Binance подал в отставку из-за Американских санкций. Грустно только...



( Читать дальше )

Доброй ночи вам.

Тематика этого поста — про подход и способ выявления торговых систем, которые с наибольшей вероятностью будут работать в будущем, на неизвестных им прежде данных, а так же про понятие кросс-валидации в ML и его адаптации к трейдингу.

Итак, начнём.

Само понятие кросс-валидации пришло к нам из машинного обучения.





В классике, в машинном обучении, определение звучит так: кросс-валидация — это метод проверки качества модели, при котором данные разбиваются на несколько частей. Одна из частей используется как тестовый набор данных, а остальные части используются для обучения модели. После этого процесс повторяется несколько раз, каждый раз выбирается новый тестовый набор данных, пока все части данных не будут использованы как тестовый набор.

Давайте рассмотрим пример для ML, где мы используем 12-кратную кросс-валидацию для оценки качества модели. У нас есть набор данных, который мы разбиваем на 12 частей. Затем мы проводим обучение модели на 11 частях данных и тестируем на 1 части данных. Далее мы меняем тестовую часть и повторяем процесс обучения и тестирования. После завершения всех итераций у нас есть 12 наборов результатов (один для каждой части данных).

( Читать дальше )