ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Друзья, добрый вечер.

Подскажите, пожалуйста, на просторах интернета есть смысл искать бесплатного робота для автоматизации стопов и тейков, или проще купить и забыть?

Самый главный геморрой в одноногом индексном арбитраже – правильно собрать сам индекс.

В этой статье поговорим об одном из самых стандартных и рабочих способах – выбирать бумаги взвешивая их по объёму торгов.

 

А чтобы читалось лучше, напомню, что у меня около 90 % прибыли по арбитражной торговле за четыре месяца. И эквити выглядит вот так:

 

Рис. 1. Скрин с он-лайн мониторинга моего арбитражного счёта

 

 

Так как собрать индекс чтобы зарабатывать?

 

Шаг 1. Выбираем самые расторгованные бумаги на площадке

Для этого складываем объёмы за каждую свечу за предыдущие X дней. И составляем таблицу.

Сортируем таблицу по объёму и берём N верхних.

Это – бумаги, отражающие движение рынка.

 

Шаг 2. Раздаём веса для бумаг.

 

Тут много всяких вариантов, включая раздачу весов по тому же объёму. Но самым прибыльным вариантом который нашла моя команда – является равномерное распределение весов один раз в N часов.

 

Берём самую дорогую бумагу которая есть в списке бумаг входящих в индекс и подгоняем остальные бумаги к ней, при помощи мультипликаторов:

( Читать дальше )

Ради портфельного тестирования попробовал установить тслаб 2.2.
Скрипты перенеслись в 2.2, добрые люди пересобрали и выложили кастомные индикаторы под 2.2, тоже заработало.
Портфельное тестирование я просил лет 7+ назад
Пока ещё нормально оно не работает, но хоть что-то уже есть.


( Читать дальше )

Протестировал я вашу эту трейдинг-нейросеть.

Итоги за неделю торгов:
Фьюч Сбера — 153,4% прибыли
Сишка — 251,1% прибыли
Ришка — 712,03% прибыли
Фьюч на золото — к сожалению, убыток в 5% :(

А если серьёзно, то как думайте, какие перспективы у нейросетей в плане торговли в будущем? То что нейросети делают в настоящее время несомненно удивляет. 
Моё мнение: если нейросети научатся мастерски торговать, то это повлечёт за собой огромный спрос. Практически каждый трейдер будет использовать нейросеть для трейдинга, что в свою очередь со временем сделает нейросеть неэффективной. Либо же нейросети научатся конкурировать друг с другом)))

На Санкт-Петербужской бирже, по мнению нейросети Investington, сейчас актуальны следующие позиции:

FATE, оптимальная цена для покупки — 6.82$. Цель — 7.318$. Предсказанная вероятность роста 79.9%
BBBY, оптимальная цена для покупки — 3.27$. Цель — 3.5366$. Предсказанная вероятность роста 81.9%
EDIT, оптимальная цена для покупки — 11.61$. Цель — 12.4694$. Предсказанная вероятность роста 83.4%


Результаты поста от 2023-01-06

NVAX, купили по 11.44$. Продали 9 января по 12.2153$. Итоговый процент +6.78%
MARA, купили по 3.78$. Продали 9 января по 4.0924$. Итоговый процент +8.26%
VXRT, купили по 0.97$. Продали 9 января по 1.0434$. Итоговый процент +7.57%

Итого: из 3 сигналов 3 оказались верными.


Что это такое? || Отчет

делал оптимизацию бота

вылезла картинка 
в стиле темного фентези )))



делюсь

Здравствуйте. Продолжаю публиковать состояние счета и сделки. Начало тут.

Система зафиксировала прибыль в OZON
Открыла позицию в лонг в PIKK.



( Читать дальше )

На Санкт-Петербужской бирже, по мнению нейросети Investington, сейчас актуальны следующие позиции:

BBBY, оптимальная цена для покупки — 3.24$. Цель — 3.4422$. Предсказанная вероятность роста 81.1%
CGEN, оптимальная цена для покупки — 0.91$. Цель — 0.9819$. Предсказанная вероятность роста 79.9%
FATE, оптимальная цена для покупки — 6.71$. Цель — 7.279$. Предсказанная вероятность роста 69.7%


Результаты поста от 2023-01-05

NVAX, купили по 11.48$. Продали 9 января по 12.3511$. Итоговый процент +7.59%
TREE, купили по 21.9$. Продали 9 января по 23.5171$. Итоговый процент +7.38%
VXRT, купили по 1.02$. Продали 11 января по 1.0952$. Итоговый процент +7.37%

Итого: из 3 сигналов 3 оказались верными.


Что это такое? || Отчет

Мониторинги здесь: https://tradelink.pro/user/7392dd60-6664-4b89-992b-aef34cd75b87

 

MAIN счёт (1.5 * тренд. 0.75 * арбитраж)

Месяц к месяцу: + 17.07 %

Год к году: + 17.07 %

Всего: + 15.7 %

 

Тренд (1.5 плеча):

Месяц к месяцу:  + 10.14 %

Год к году: + 10.14 %

Всего: + 7.02 %

 

Арбитраж (2 плеча):

Месяц к месяцу: + 17.87 %

Год к году: + 17.87 %

Всего: + 99.69 %

 

Месяц роста:

 

Комментировать здесь особо и нечего. Оч. хороший месяц.

 

MAIN счёт

Решил в итоге просто с 0 начать на новый год. Не складывать со старым. Время быстро течёт… История накопится. И меньше вопросов будет. 
Старый счёт по прежнему доступен на мониторинге для просмотра. Плюс у нас на сайте. 

Из интересного

Второй год подряд крипто-зима заканчивается ровно на новом годе.

В четвёртом квартале 2021 года – была пила, роботы лили. Пришёл новый год. И после было 9ть прибыльных месяцев подряд.

В четвёртом квартале 2022 года – была пила, роботы лили. Пришёл новый год. И вот отличный первый месяц.

( Читать дальше )

Разложение по сингулярным значениям (SVD) может быть применено к одному активу в алгоритмической торговле. Вот пример того, как SVD можно использовать для анализа ежедневной доходности одной акции.

Сжатие данных: Рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции за определенный период времени. SVD можно использовать для уменьшения размерности данных, чтобы их было легче анализировать. Например, SVD можно использовать для определения наиболее важных факторов, определяющих доходность акций, таких как экономические показатели или настроения на рынке. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти факторы при принятии инвестиционных решений.

Извлечение признаков: SVD также можно использовать для извлечения признаков при анализе отдельного актива. Например, рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции и нескольких экономических показателей. SVD можно использовать для извлечения наиболее важных характеристик данных, таких как взаимосвязи между запасами и экономическими показателями. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти взаимосвязи при принятии инвестиционных решений.

( Читать дальше )