ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

Продолжаем тему.

В прошлой статье, рассказали про паттерн, с примитивным фильтром и стопом по трейлу.

В продолжении темы делимся скриптом, каким образом можно определить зону распределения объема.

Наша цель была, выявить основной проторгованный объем был сверху или снизу. Для этого нам понадобятся блоки, торговая статистика, и верхний/нижний уровень.

( Читать дальше )

Всем доброго вечера!

Вчера наша команда провела первый стрим. Запись эфира доступна для просмотра на нашем YouTube канале TSLab Live

Запись прямого эфира: https://youtu.be/6fCwcaVktOg

Мы благодарим всех, кто смог присоединиться к нам. Надеемся, что темы, затронутые нами на стриме были интересны и полезны.
Команда TSLab приносит свои извинения за качество картинки на нашем первом эфире. Как мы писали ранее, для нас это новый формат общения и сейчас мы прилагаем большие усилия для того, чтобы создавать качественный контент.

После праздничных выходных мы проведем новый стрим, на котором более детально рассмотрим алгоритм из книги «Количественная сеточная торговля: как рыбак обходит Уолл-стрит» (Quantitative Grid Trading: How a Fisherman Beats Wall Street) автор Frank W Linn.

Скачать готовый скрипт можно по ссылке: https://t.me/tslabprorugroup/37590

Точные дату и время эфира мы сообщим после устранения технических проблем с оборудованием для вещания. Следите за нашими новостями!

С уважением, команда TSLab!

‼️ Друзья, спешим поделиться с вами свежими новостями проекта TSLab!

Мы запускаем совершенно новый для нас формат: прямые эфиры на нашем YouTube канале TSLab Live, где вы можете задать спикеру любой вопрос и получить ответ в формате живого общения.

Наш первый стрим пройдет уже в эту среду, 3 марта в 16:00 по Москве.

Темой первого прямого эфира будет «Построение сеточных алгоритмов в визуальном редакторе», в ходе которого мы соберём алгоритм из книги «Количественная сеточная торговля: как рыбак обходит Уолл-стрит» (Quantitative Grid Trading: How a Fisherman Beats Wall Street) автор Frank W Linn.

Чтобы новый формат жил и развивался, подключались все более крутые спикеры, мы просим о вашей поддержке: задавайте вопросы, подключайтесь к эфиру, пишите, что мы можем улучшить и как сделать эфиры еще полезнее.

📅 Дата и время проведения сессий:3 марта в 16:00 по Москве.

Место проведения: наш YouTube канал TSLab Live

( Читать дальше )

Пост 1
Пост 2
Пост 3

1. Что было сделано?

Запущено 5 разных стратегий.
Прошло 4 недели.

2. В каком состоянии сейчас?

По стратегии 1 все ок, доход на данный момент 33.7% Подробности здесь



По стратегии 2 все ок, доход на данный момент 42.3% Подробности здесь

( Читать дальше )

Приветствуем наших постоянных читателей и только вошедших, новых подписчиков. Надеемся, что здесь вы найдете что-то полезное для себя или уже нашли и следите за обновлениями)

Мы решили выпустить серию статей, посвященных объемному анализу и свечным паттернам.

У большинства трейдеров сформировались уже свои ассоциации при виде той или иной свечи. Кто-то определенные ситуации трактует как разворот рынка, другие же наоборот предполагают продолжение тенденции. Смысл здесь кроется больше в «предыстории» этого движения, а не в самих свечах. Давайте рассмотрим теорию на практике, на конкретных примерах.

В качестве примера возьмем большое тело свечи с крупным объемом(рисунок выше). Следом за ней идет свеча в обратную сторону, но по размеру больше, чем первая. То есть если закрытие второй ниже, чем открытие предыдущей на умеренном объеме – следом рынок развернется и пойдет в другую сторону. А теперь проверим частоту таких случаев, и приводят ли они к профиту (и как часто это происходит).

( Читать дальше )

Наша страна выпивает достаточно умеренно. По душевому потреблению алкоголя мы уступаем и винным культурам с характерным для них употреблением вина за каждым приемом пищи, и многим северным европейским странам, о чьих алкогольных подвигах на каждый уикенд нередко рассказывают эмигрировавшие туда наши соотечественники. Но умеренное потребление является сомнительным достижением, если не сопровождается аналогичной статистикой вредных последствий пьянства. Здесь же мы видим интересный парадокс: при умеренном потреблении алкоголя наша страна является одним из чемпионов по его вредным последствиям, в том числе по алкогольным отравлениям.

Правда, данная проблема далеко не является общероссийской, скорее касаясь регионов с определенным набором характеристикам. Чтобы их выявить, я в порядке упражнения решил проанализировать нашу региональную статистику с помощью специального метода. Качественный сравнительный анализ (QCA) – это статистическая техника, нацеленная на то, чтобы вычислить комбинацию характеристик объекта, делающих вероятным определенное его поведение. Предположим, объектами для нас являются страны и нас интересует, при каких условиях совершаются революции. Чаще всего революция требует возникновения нескольких условий, как в классическом определении революционной ситуации «верхи не могут, а низы не хотят». Опять же, не все революционные ситуации разрешаются революциями, значит требуется что-то еще.

( Читать дальше )

Закрыл руками аккурат перед корректом. Пока отдыхают.

Построение нестандартных графиков в Python при помощи библиотеки finplot.
Можно строить почти любые нестандартные графики: Range, Renco, Delta.
В качестве примера скрипт для построения Дельта графика.
График строиться с момента запуска по поступающим данным из таблицы обезличенных сделок.
Для получения данных из КВИКа используется PythonServer Евгения Шибаева (огромное спасибо автору!!!)

Тапками не кидайтесь, программировать только учусь.

# В КВИКе запускаем луа-скрипт QuikLuaPython.lua
import socket
import threading
from datetime import datetime, timezone
import pandas as pd
import finplot as fplt

fplt.display_timezone = timezone.utc


class DeltaBar():
    def __init__(self):
        self.df = pd.DataFrame(columns='date_time open high low close delta delta_time_sec'.split(' '))
        self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

    def parser(self, parse):
        if parse[0] == '1' and parse[1] == 'RIH1':
            if abs(self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta']) >= 500:
                self.df.loc[len(self.df)] = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Добавляем строку в DF

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['close'] = float(parse[4])  # Записываем последнюю цену как цену close бара

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time'] = \
                    datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f").replace(microsecond=0)

            if self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] == 0:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['open'] = float(parse[4])

            if float(parse[4]) > self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high']:
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['high'] = float(parse[4])

            if (float(parse[4]) < self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low']) or \
                    (self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] == 0):
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['low'] = float(parse[4])

            if parse[5] == '1026':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] += float(parse[6])

            if parse[5] == '1025':
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta'] -= float(parse[6])

            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = \
                datetime.strptime(f'{parse[7]} {parse[8][0:-1]}', "%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f") - \
                self.df.iloc[len(self.df) - 1]['date_time']
            self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'] = self.df.iloc[len(self.df) - 1]['delta_time_sec'].seconds


def service():
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.bind(('127.0.0.1', 3587))  # Хост-этот компьютер, порт - 3587
    while True:
        res = sock.recv(2048).decode('utf-8')
        if res == '<qstp>\n':  # строка приходит от клиента при остановке луа-скрипта в КВИКе
            break
        else:
            delta_bar.parser(res.split(' '))  # Здесь вызываете свой парсер. Для примера функция: parser (parse)
    sock.close()


def update():

    df = delta_bar.df
    # Меняем индекс и делаем его типом datetime
    df = df.set_index(pd.to_datetime(df['date_time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    # print(delta_bar.df)

    # pick columns for our three data sources: candlesticks and TD
    candlesticks = df['open close high low'.split()]
    volumes = df['open close delta_time_sec'.split()]
    if not plots:
        # first time we create the plots
        global ax
        plots.append(fplt.candlestick_ochl(candlesticks))
        plots.append(fplt.volume_ocv(volumes, ax=ax.overlay()))
    else:
        # every time after we just update the data sources on each plot
        plots[0].update_data(candlesticks)
        plots[1].update_data(volumes)


if __name__ == '__main__':
    delta_bar = DeltaBar()
    # Запускаем сервер в своем потоке
    t = threading.Thread(name='service', target=service)
    t.start()

    plots = []
    ax = fplt.create_plot('RIH1', init_zoom_periods=100, maximize=False)
    update()
    fplt.timer_callback(update, 2.0)  # update (using synchronous rest call) every N seconds

    fplt.show()

Приветствуем Всех!

Кто торгует через TSLab, знают о ситуациях в «реверсных» алгоритмах, когда необходимо переворачивать позу. Сначала выставляется закрытие для текущей позиции, далее открытие для новой. В большинстве случаев, конечно это происходит крайне быстро и без проблемно, но любая транзакция имеет задержки, пусть 100-300мс но все же задержки есть. Этого не избежать в принципе никак. Но можно перестроить алгоритм, таким образом, чтобы вместо закрытий позиций, были просто «задвоеные» заявки. То есть получается, открыли лонг, далее например открываем шорт +1 к лонгу.

В итоге получим просто перевесы в размере позиции, то есть лонгов 144 шортов 145, в итоге текущая позиция просто 1лот шорт. Это слегка не привычно с точки зрения восприятия, но главное избегаем двух транзакций!
Скрипт построен на фьючерсе ртс, индикаторов в принципе нет, простенький паттерн используется для демонстрации системы.
Так выглядит график при таком «фокусе»

( Читать дальше )

Доброго времени суток, зашедшие впервые и уже постоянные читатели нашего блога!

Многие трейдеры как опытные, так и начинающие проходят через определенный этап – пробы новых алгоритмов. А что если открыть шорт по ртс, а по сберу лонг? И закрыть позиции только в том случае, когда они обе дают нам плюс? Подобный пример мы и разберем в сегодняшней статье.

Итак, открываем позицию по РТС в лонг, если текущий бар выше, чем каждый из предыдущих 10 баров (пример без глубокого смысла, берем за отправную точку). Затем ставим тейк профит в размере 2,5% и стоп лосс 1% от цены входа. Логика агоритма достаточно проста и не содержит скрытых смыслов. Но если вы делаете более «умную» точку входа, то, теоритически, улучшаете показатели. Отрезок 2018 года был выбран нами специально, так как он практически весь был в боковике. При этом график дохода предсказуемо плох.

( Читать дальше )