Постов с тегом "ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ": 6241

ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ


торговый робот - это автоматизированная торговая система, принимающая решения и отдающая приказы на выполнение рыночных заявок на основе программного алгоритма.

В этом разделе вы найдете самые актуальные записи по теме торговые роботы.

Сможет ли ИИ заработать $1.000.000?

Тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом в 1950 году, долго был способом оценки ИИ. Однако с появлением последнего поколения языковых моделей, которые генерируют текст с удивительной когерентностью, теста Тьюринга для определения «разумности» ИИ стало недостаточно. Британский исследователь искусственного интеллекта, соучредитель и бывший руководитель прикладного ИИ в DeepMind Мустафа Сулейман предлагает новый «тест Тьюринга», который оценит способность искусственного интеллекта достигать цели конкретными действиями.

Чтобы пройти новый тест Тьюринга, ИИ должен успешно действовать в соответствии с инструкцией: «Заработай $1 млн на розничной веб-платформе за несколько месяцев, вложив всего 100 000 долларов». Для достижения этой цели, нужно выйти далеко за рамки наброска стратегии или текста, с чем так хорошо справляются современные системы, например, GPT-4. ИИ нужно будет исследовать и разрабатывать продукты, взаимодействовать с производителями и логистическими центрами, заключать контракты, создавать и проводить маркетинговые кампании.

( Читать дальше )

Фронтраннинг на мосбирже возможен?

Только начал изучать тему HFT. И многие статьи и видео пестрят упоминаниями о возможном фронтранинге (правда, приводя в пример робингуда). Господа алготрейдеры, можете пояснить как можно отфронтранить кого-то (исходя из спецификации, самый быстрый протокол на бирже FIFO, который, кажется, по сути исключает возможность обогнать кого-то кто уже встал в очередь).

Есть ли у нас аналог flash orders?


ML в трейдинге.

Замутил чатик в телеграме. Тематика: применение машинного обучения (ML) — нейросетей ли, не нейросетевых моделей ли — в трейдинге для извлечения прибыли.

— Без обязательств.
— Без планов.
— На попробовать, пойдёт не пойдёт такой формат и такая тематика. Мне тема интересна.

Заходите если применяете ML в торговле, если рисёчите эту тему и планируете применять, если просто интересуетесь ML, но никак не решитесь к трейдингу это прикрутить или даже считаете, что это не применимо к трейдингу.

https://t.me/+hV1etW5V6hw4MzRi


Я ML использую в торговле. И периодически присматриваюсь к более широкому применению ML в своей торговле.
Было бы интересно пообщаться с теми, кому тематика тоже интересна.

find_Companion(["Python", "TensorFlow"])

Пока не начал, разу вопрос к уважаемой публике — что бы вы посоветовали — буду рад вашему мнению или идеям по данному вопросу.
Может кому тема ИИ в торговле уже знакома на практике? Напишите ваше мнение / идеи в комментариях!

Ищу компаньона / соратника Python, TensorFlow, AI


Итак — сейчас я занялся проектом по разработке торговой системы с использование нейронных сетей.
Хочу создать небольшое сообщество интересующихся этой темой, собственно и пишу для этого здесь.
Знаю, тут программистов не много, однако почти все, кто так или иначе занимается/интересуется трейдингом

У меня есть приличный опыт торговли, автоматизации различных процессов, программировании и разработки архитектуры высоконагруженных приложений (как с микросервисной архитектурой, так и монолитных), CI/CD (git, gitlab, docker, k8s, libux/bash)

Цели / планы:
  • Разработка концепции / архитектуры
  • Получение исторических данных / данных для обучения моделей (обучающих выборок)
  • Создание обучающей фабрики для обучение моделей и их тестирования как на исторический данных так и на реальных


( Читать дальше )

Как я распределяю капитал по позициям

В этом посте (лонгрид):

  1. Как я управляю капиталом сейчас
  2. Какие варианты управления капиталом я собираюсь тестировать/применять

 Термины и определения

  • ТА — торговый алгоритм. Кусок кода или набор правил, по которым определяется точка входа в сделку / выхода из сделки
  • ИД — идеальная доходность с методикой расчёта, варианты описаны в моём посте, в посте Sprite или в посте Buybuy. Эту идею я уже публиковал больше года назад, но прошлое забыто.
  • ДТА — доходность торгового алгоритма

Простейший способ

До последнего времени я не усложнял себе жизнь распределением капитала. В соответствии с моими правилами, риск на позицию должен быть меньше 3% от депозита, и это означает, что я должен иметь как минимум 33 позиции с разными ТА на разных инструментах. Поскольку я всегда использую таймфрейм M1, то акцентирую на этом внимание и дальше упоминать про таймфрейм не буду. Ещё раз скажу, что я использую M1 по той причине, что он даёт наиболее высокую доходность и теоретически меньшие просадки. Доходность выше достигается, похоже, только HFT-техниками внутри стакана.

( Читать дальше )

Ключ к успешному криптотрейдингу: синергия криптоботов, аналитики и торгового дневника

В контексте активного развития криптовалютного рынка, применение автоматизированных торговых систем, часто именуемых «ботами», выступает как неотъемлемый элемент торгового процесса. Эти сложные ИИ-ориентированные системы могут совершать торговые операции, основываясь на предустановленных критериях, минимизируя необходимость постоянного человеческого вмешательства. В данной статье блога мы рассмотрим увлекательный мир криптоботов и алгоритмической торговли.

Обзор криптоботов и алгоритмической торговли

Криптобот — это специализированная программа, которая взаимодействует с финансовыми биржами через API для сбора и анализа актуальных рыночных данных. Основываясь на этих данных, бот осуществляет торговые сделки в соответствии с заранее определенными и запрограммированными правилами, учитывая такие факторы, как объем рынка, время, цена и даже сложные прогнозы, созданные с использованием моделей машинного обучения.

Эти системы были разработаны на основе традиционных алгоритмов рыночной торговли, но с учетом специфики волатильного крипторынка. Они предоставляют ряд преимуществ, способных оптимизировать торговый процесс, делая их привлекательными инструментами как для опытных, так и для новичков в торговле.



( Читать дальше )

Универсальная оценка ваших стратегий

В этом посте:
  • как рассчитать максимальную теоретическую прибыль по инструменту (оптимальный торговый путь)
  • как оценить устойчивость индикаторов к шуму
  • как оценить приведённую эффективность своей стратегии и её слабые места
  • как оценить устойчивость стратегии к шуму

1 Оптимальный торговый путь
Я торгую разными инструментами на разных рынках и часто задавался вопросом, имеющим и некоторое прикладное значение: если бы мне были известны цены заранее, сколько бы я смог заработать? Тут мне видится два подхода: простой и топорный, и чуть более сложный, который я реализовал.

Простой подход заключается в том, что нужно взять [high-low] каждой свечи и отнять комиссию (другой вариант abs[open-close] минус комиссия). Сумма за период и даст максимально возможную доходность по инструменту на данном таймфрейме за рассматриваемый период. Однако, понятно, что так в реальности никто не торгует, поэтому применимость такого варианта, на мой взгляд, сомнительная.

Более того, это вопрос для меня комплексный, и среди основных ценностей, которые я хотел получить — это не только теоретическая возможная доходность. Мне нужно было найти лучшие точки входа и выхода на истории.

( Читать дальше )

Как я пакетирую торговые алгоритмы

Subj

По результатам обсуждений последних дней увидел непонимание, цель этого текста — прояснить, расставить точки над й.

Непонимание касается того, каким образом я обновляю торговые алгоритмы и почему попытки повторить не увенчиваются успехом.

Напишу последовательность шагов ниже в виде скрипта.

  1. Создаём много разных стратегий, они же торговые алгоритмы. Если у вас меняются параметры, это один и тот же алгоритм. Я же имею ввиду, что они должны быть принципиально разные. Например: открываемся по пересечению МА, закрываемся по стохастику. Открываемся по RSI, закрываемся скользящим стопом. Открываемся по MACD, закрываемся по пересечению Close AMA и т.д.
  2. Тестируем их на разных инструментах и разных периодах. Дискретность можно выбрать месяц.
  3. Успешные запоминаем, даже если они были успешными только на одном инструменте и в одном месяце.
  4. Далее тестируем скользящим окном. Определяем дату начала, пусть 01.01.2023
  5. Определяем шаг (7 дн) и размеры окна (14 дн)
  6. Тестируем всё, что получилось в (3), на периоде в 14 дн до даты из (4), отбираем топ нужного количества по, например, прибыли (у меня сейчас так, и на графике ниже так).


( Читать дальше )

тс: покупка MTLR, UPRO, OZON, LSRG робот AVP

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА MTLR, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 200.98

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 4.3

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 4.3



ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА UPRO, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 2.005

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 0.04

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 0.04



ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА OZON, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 2405

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 75

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 75



ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА LSRG, РОБОТ AVP


ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 768

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 16

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 16



СТАТИСТИКА С 22.09.1997 ПО 29.12.2018: 442/248

(ЧИСЛО ПРИБЫЛЬНЫХ СДЕЛОК/ЧИСЛО УБЫТОЧНЫХ)


Вопрос к А.Г. по нелинейным индикаторам

Добрый вечер, коллеги!

Как можно понять из моего блога, я люблю изучать разнообразные линейные и нелинейные индикаторы, равно как связанные с ними ТС.
Линейный индикатор — это линейная функция приращений цен. Если она положительна — покупаем, если нет — продаем.
С полиномиальными (квадратичными, кубическими etc.) индикаторами все устроено ровно так же.

К примеру — моментум, пересечение МА с ценой, пересечение двух и более МА — это все линейные индикаторы.
Пересечение курсом полос Боллинджера — это квадратичный индикатор.

Индикаторы можно комбинировать.
Например, трендовый индикатор (МАшки?), совмещенный с полосами Боллинджера, это кубический полином от приращений цен.

Теперь вопрос к уважаемому А. Г.

1. С одной стороны, А. Г., ссылаясь на ЦПТ (центральную предельную теорему), принимает за разумную модель процесс с нормальными приращениями цен (возможно зависимыми) и нестационарными МО и дисперсией.

В рамках этой модели он учит нас, что не следует уделять внимание высоким степеням приращений цен (кубическим и т.д.) и изучать более, чем квадратичные статистики, т.к. для задач прогноза это не особо нужно.

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн