Торговый Робот — это специальная компьютерная программа, которая содержит в себе алгоритм для совершения сделок и, собственно, автоматически все эти сделки совершает. Анализирует рынок и при поступлении запрограммированных сигналов открывает сделку на покупку или продажу.
Существенный плюс заключается в том, что на робота не влияет погода, смена настроения, апатия или нахлынувший азарт. Видит сигнал — совершает операцию, не видит — сидит, не суетится. Для меня это всегда являлось большим преимуществом, потому что все попытки обуздать форекс заканчивались неудачей именно по той причине, что я делал чего не надо и не делал то, что следовало бы. Бес вселялся в самый неудачный момент.
Как я жил без робота
Будучи типичным банковским работником я не мог смириться с тем, что мне до конца дней придется вежливо улыбаться клиентам и совершать одни и те же операции ежедневно. Дождавшись пенсию я скорее всего уйду на покой, только вот когда это прекрасное далеко наступит? Оказавшись в полной зависимости от работы (ипотека, жена, ребенок), я параллельно начал пробовать все способы заработка, о которых только мог узнать.
Понимание силы тренда помогает трейдерам оценить устойчивость движения цены и находить оптимальные точки входа и выхода. Идея индикатора взята из комментария Ийона Тихого (https://smart-lab.ru/mobile/topic/1119895/#comment17905643): он предложил измерять силу тренда через относительное отклонение цены от средней. Формула проста: разница между ценой и средней, деленная на среднюю. Это позволяет оценить тренд независимо от абсолютных значений цены.
В тексте привожу открытый исходный код индикатора для того, чтобы любой человек мог проверить его в своём TradingView.
Индикатор силы тренда показывает, насколько цена отклоняется от своего среднего значения. Он рассчитывается по формуле:
Сила тренда = (Цена – Средняя) / Средняя × 100
Где:
Цена – текущая цена актива (например, цена закрытия свечи).
Средняя – значение скользящей средней (например, 21-периодная экспоненциальная средняя EMA).
Абсолютное отклонение цены от средней меняется в зависимости от уровня цены актива. Например, отклонение в 10 рублей на акции стоимостью 100 рублей и 1000 рублей будет восприниматься по-разному. Деление на среднюю нормализует это значение, позволяя объективно сравнивать силу тренда на разных инструментах и таймфреймах.
Друзья, я более десяти лет занимаюсь разработкой торговых алгоритмов и ботов. Это не просто программы, которые облегчают трейдинг, а будущее всех торговых платформ. Я более чем уверен, что уже через несколько лет 99% трейдеров будут использовать автоматизированные системы для покупки и продажи активов, цифровых монет и ценных бумаг.
Интересно, что цифровизация этого рынка началась задолго до появления ИИ и прочих модных систем. Торговые боты могут использовать на криптобирже, рынке Форекс и других рынках.
Вы должны понимать, что в основе любого торгового бота лежит сложная конструкция и алгоритмы. То есть мы говорим о программе, которая использует настройки трейдера, его стратегии и прочие инструменты для автоматизации процесса. Например, у меня есть бесплатный бот FLY DYNAMIC, в который заложена стратегия усреднения. Но она была не только доработана, но и усовершенствована.
Продолжаем изучение скринеров и кросс-тестирования. Сегодня будем учиться настраивать оптимизатор. И попробуем оптимизировать параметры для робота.
В качестве стратегии для тестов возьмём робота «Пин Бар на усреднённой внутридневной волатильности».
Запускаем «Optimizer»:
Введение
В трейдинге каждая секунда может иметь значение. Но стандартные инструменты часто не позволяют работать с данными высокого разрешения. В этой статье я поделюсь опытом создания кастомного решения для TSLab, которое сохраняет 1-секундные свечи с расширенными метриками (открытый интерес, количество продавцов/покупателей, лента сделок, лучшие бид/аск и др.). Покажу, как забрать эти данные из TSLab, передать их в Python для ML – анализа и т.д.
Задача
Трейдеры часто сталкиваются с ограничениями стандартных платформ: нельзя сохранить сверхмалые таймфреймы, добавить кастомные метрики или быстро переложить данные в Python для ML.
**Цель проекта** — создать инструмент, который:
— Сохраняет 1-секундные свечи с расширенными данными (открытый интерес, лента сделок…).
— Автоматически генерирует CSV-файлы для анализа.
— Позволяет строить интерактивные графики и обучать ML-модели.
**Главный герой** — ИИ-ассистент DeepSeek, который ускорил разработку в несколько раз и решил ключевые технические проблемы.