ТОРГОВЫЕ РОБОТЫ

VK Видео:


RuTube:

( Читать дальше )

Навеяно статьей.
В порядке микроисследования несколько иллюстраций.
Расчёты на фьючерсе SR. Только лонг.
Если опираемся только на волатильность. Покупка, если волатильность среднего дня за неделю ниже средней волатильности за месяц. В противном случае — продажа.

Что-то зарабатывается. На всякий случай вот что даёт пассивное удержание лонга во фьючерсе SR:


( Читать дальше )

Всё началось 3 года назад, когда под Новый год мне позвонил знакомый банкир и предложил вместе заняться алготрейдингом. Я думал, что доберусь до этой темы сам через 3-5 лет, не раньше, но тут сыграл случай.

Ранее я то и дело натыкался на хабре и на других ресурсах про поделки кулибиных, которые мастерили свой торговый софт на коленке. Это были самые разные боты: от простейших DCA на питоне, которые делать пара часов, до серьезных проектов, полных математической статистики, теории хаоса и многомерных интегралов.




Эта тема была мне по душе, это объединяло сразу множество интересов: крипта, заработок на торговле, алгоритмы, разработка. Я сам по образованию инженер-оптик, закончил ИжГТУ, факультет «Математика и Естественные Науки», так что сама судьба благоволила делать торговых ботов и применять мат. статистику.

Однако, камнем преткновения всегда является выбор торговой стратегии, а их, как известно, десятки и сотни общеизвестных и бог знает сколько приватных.
Я выделил такие направления, которые рассматривал:

( Читать дальше )

Стратегия полностью автоматизирована и выполняется исключительно торговыми роботами основываясь на технических индикаторах, которые были зразработаны или улучшены при использовании торговых  паттернов. Стратегия  показывает  такие результаты :

 На Pepe: 96% прибыльных сделок и доходность 600% за 1.5 года.

 На Near: 93% успешных сделок и 1700% прибыли за 4 года.

 На Solana: 93% трейдов в плюс и 1225% прибыли за 4 года.

На Avax: 94% прибыльных сделок и 1300% прибыли за 4 года. 🔥

Все результаты подтверждены статистикой, основанной на большом количестве трейдов, с использованием 5-го плеча.
 
4you.us/cdzv   больше готовых стратегий

4you.us/vytcdzvr     видео 

( Читать дальше )

Продолжаем разбираться с тем, как создавать источники для роботов OsEngine. В этом посте обсуждаем класс BotPanel, в котором используются источники.

 

1. Класс BotPanel в проекте.

В проекте OsEngine это здесь:

( Читать дальше )

Код взял с сайта bot4sale.ru/

Спасибо автору за публикацию. Дублирую здесь с некоторыми комментами.
Публикую как есть, за ошибки отвественности нет, не является рекомендацией!

LUA код считает цену опциона по формуле Блэка–Шоулза.

function cnd(x)

-- taylor series coefficients
   local a1, a2, a3, a4, a5 = 0.31938153, -0.356563782, 1.781477937,-1.821255978, 1.330274429
   local l = math.abs(x)
   local k = 1.0 / (1.0 + 0.2316419 * l)
   local w = 1.0 - 1.0 / math.sqrt(2 * math.pi) * math.exp(-l * l / 2) * (a1 * k + a2 * k * k + a3 * (k^3) + a4 * (k^4) + a5 * (k^5))
   if x < 0 then w = 1.0 - w end
   return w
end

-- The Black-Scholes option valuation function
-- is_call: true for call, false for put
-- s: current price
-- x: strike price
-- t: time
-- r: interest rate
-- v: volatility
function black_scholes(is_call, s, x, t, r, v)
   local d1 = (math.log(s / x) + (r + v * v / 2.0) * t) / (v * math.sqrt(t))
   local d2 = d1 - v * math.sqrt(t)
   if is_call then
      return s * cnd(d1) - x * math.exp(-r * t) * cnd(d2)
   else
      return x * math.exp(-r * t) * cnd(-d2) - s * cnd(-d1)
   end
end

Проверено вчера на путах сишки. Расчет совпал с табличными значениями «теор цена» на июньских, сентярьских, декабрьских досках опционов.

( Читать дальше )

Продолжаем разбираться с тем, как создавать источники для роботов OsEngine. В этом посте обсуждаем интерфейс (класс родитель) для всех источников в проекте. А именно то, как IIBotTab используется в проекте.

1. Как посмотреть, где используется класс в проекте?

( Читать дальше )

Видео о том, какие стартовые знания по Си Шарп нужны для того, чтобы стать программистом. А самое главное, на данном этапе можно понять, нужно ли тебе идти в программирование или нет.

VK Видео:


RuTube:


( Читать дальше )

Продолжаем разбираться с тем, как создавать источники для роботов OsEngine. В этом посте обсуждаем интерфейс (класс родитель) для всех источников в проекте.

1. Расположение в проекте.

В обозревателе решения OsEngine это здесь:

( Читать дальше )

Добрый день!

Ищу решение для автоматизированного получения исторических фундаментальных данных по российским компаниям. Нужна история изменения P/E, P/S, ROE, EPS, выручки и других показателей за несколько лет для построения скринера и проведения фундаментального анализа.

Проанализировал два доступных API, но везде есть ограничения:

T-Invest API

• Плюсы: Хороший набор текущих фундаментальных показателей
• Минусы: Отсутствует история фундаментальных данных, выдаёт только актуальные показатели
• Запрос: https://github.com/RussianInvestments/invest-python/blob/main/examples/get_asset_fundamentals.py
• Ответ:

GetAssetFundamentalsResponse(fundamentals=[
StatisticResponse(asset_uid='40d89385-a03a-4659-bf4e-d3ecba011782',
currency='RUB',
market_capitalization=6878249241240.0,
high_price_last_52_weeks=330.45,
low_price_last_52_weeks=219.2,
average_daily_volume_last_10_days=65639361.43,
average_daily_volume_last_4_weeks=60348494.76,
beta=0.8,
free_float=0.48,
forward_annual_dividend_yield=0.0,
shares_outstanding=21586948000.0,

( Читать дальше )