Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код :-)
В настоящее время я увлекаюсь написанием торговых роботов. Постепенно изучаю нейросети для их применения к анализу цен/объемов акций/фьючерсов.
Обычно я писал торговых роботов для работы с Брокерами и делал авто-торговлю Акциями или Фьючерсами, но вдруг возникла мысль.
- А что, если уже готовый код можно применять и на других активах??? Например на крипто активах для Биткоина или Эфира или других?
Уже изучив много библиотек и примеров за долгое время написания своих торговых роботов, решил сделать небольшую библиотеку backtrader_binance для интеграции API Binance и библиотеки тестирования торговых стратегий Backtrader.
Вот с помощью backtrader_binance, сейчас и создадим алго-робота для торговли BTC и ETH.
Подготовка окруженияУстанавливаем последнюю версию Python 3.11
Устанавливаем среду разработки PyCharm Community 2023.1
Одним из первых параметров, которые мы проверяем при оценке новой стратегии – это проверка зависимости между сделками используя методику Z-счета. Данная оценка дает нам понять, что ждать от нашей системы в плане чередования прибыльных и убыточных сделок, что в свою очередь влияет на выбор системы управления капиталом при входе в сделку.
Рассмотрим 2 типа случайного процесса:
Независимые испытания (Отбор с замещением) – это последовательность результатов, где вероятность постоянна от одного события к другому. Бросок монеты является примером такого процесса. Каждый бросок имеет вероятность 50/50 независимо от результата предыдущего броска и равна 50%.
Зависимые испытания (отбор без замещения) – это когда результат предыдущих событий влияет на вероятность, и значение вероятности непостоянно от одного события к другому. Примером такой зависимости является карточная игра 21 (очко).
Если перейти к трейдингу, необходимо убедится в том, что каждая следующая сделка не зависит, от результатов предыдущей сделки. Это важно, потому что последующие тесты оптимизации и управление капиталом подразумевают, что мы имеем дело с независимыми результатами.
★«DARK TRADING — РУССКОЯЗЫЧНОЕ СООБЩЕСТВО ТРЕЙДЕРОВ»★
Торговая система (ТС) на 100% Спекулятивная, не определяющая
приоритетное направление движения цены инструмента следующего
дня (дней). Как-только профит зафиксирован, точка входа по ТС
считается отработанной и брать тут-же позицию в сторону движения
цен закрытого трейда – это высокая вероятность получения убытка
по котировочному счёту, как и торговля контр-тренда против ТС.
Официальный САЙТ Биржевого спекулянта АСЛАНА БЕРОЕВА
PS: я трейдер и никакими «прогнозами» по рынкам не занимаюсь,
Мы здесь: Глава 9.11 Исследования. Сводная таблица результатов
Суть данного исследования была следующая: выяснить Трендовость на Крипте и Московской бирже.
Для этого мы взяли 10 роботов из моей личной коллекции и протестировали их в оптимизаторе с одними и теми же параметрами.
Для тестирования взяли с MOEX и BINANCE по несколько инструментов. Одни из самых трендовых.
MOEX:
1) Si, фьючерсный контракт на доллар/рубль
2) Br, фьючерсный контракт на нефть марки Brent
BINANCE:
1) BNBUSDT. BNB – монета экосистемы Binance.
2) ETHUSDT. ETH – монета экосистемы блокчейна с одноимённым названием.
Только переоптимизация. Никаких Walk-Forwards и Кросс-тестов. Только поиск лучших настроек брут-форсом.
Таймфрейм 15 минут.
Данные с 2017 по март 2023 год.
В качестве показателя доходности брался средний P/L % на сделку, на один контракт.
Смысл данного исследования в том, чтобы ответить на вопрос: