Постов с тегом "Торговые роботы": 6374

Торговые роботы


торговый робот - это автоматизированная торговая система, принимающая решения и отдающая приказы на выполнение рыночных заявок на основе программного алгоритма.

В этом разделе вы найдете самые актуальные записи по теме торговые роботы.

Рабочий код LUA для QUIK по расчету теор цены опциона на Мосбирже

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 БлэкаШоулза.

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 )
  • обсудить на форуме:
  • Quik Lua

IIBotTab. Использование в проекте. Источники робота OsEngine #4

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.

IIBotTab. Использование в проекте. Источники робота OsEngine #4

1. Как посмотреть, где используется класс в проекте?



( Читать дальше )

Как «попробовать» программировать. Видео.

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 )

IIBotTab. «Интерфейс» источника. Источники робота OsEngine #3

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

IIBotTab. «Интерфейс» источника. Источники робота OsEngine #3

1. Расположение в проекте.

В обозревателе решения OsEngine это здесь:



( Читать дальше )

Где можно получить исторические фундаментальные данные по российским компаниям через API?

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

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 )

Sharpe Ratio - исправляем расчет показателя доходности к риску.

Как оценить доходность стратегии и стабильность результатов? А если надо сравнить между собой две и более стратегии? Сегодня мы рассмотрим коэффициент Шарпа, который определяет соотношение доходности к риску, а также исправим его расчет в OsEngine.

VK Видео:


RuTube:


( Читать дальше )

Почему алготрейдинг не боится "новостей", "геополитики" и т.д.?


     Рубрика «вопрос-ответ».

 

     «Александр, а при тестировании стратегий на какие данные опираетесь:

      — только теханализ

      — теханализ + фундаментальный

      — теханализ + макроанализ

     и так далее?»

 

    При тестировании чисто технически очень сложно, почти невозможно опираться на фундаментальный анализ. Где бы будете брать мультипликаторы 2015 года, а тем более «макроанализ»? Хотя при сильном желании можно и мультипликаторы брать, я знаю случаи, когда брали… И даже имели какие-то валидные результаты. Но по мне — та овчинка не стоит выделки. Голая цена вполне дает пищу для построения систем. Если добавлять к ней то, что вы перечислили, это будет 90% всех усилий ради 10% дополнительного результата. И то не факт, что он будет.





     «1. Как по вашему долго еще можно эксплуатировать неэффективность на нашем рынке в паре юань рубль, что в вашей стратегии автоследования?



( Читать дальше )

Сколько стоит коннектор к бирже.

    • 12 марта 2025, 15:08
    • |
    • 3Qu
  • Еще
Наконец допилил модель автоматической торговой системы (ТС) на Python, все вполне устраивает. Реализация, естественно, планируется тоже на Python. Вопрос стал только за выбором коннектора к бирже — дальше не вопрос. Тут мы и приехали.
Пару лет назад пробовал Python коннектор от Unicorn — открытый код и все такое. Очень, уж, подробно не рассматривал, все что нужно есть, неплохо работает, понравился. Естественно, и сейчас этот коннектор скачал, попытался приконнектиться к бирже: и так его, и этак — не работает. Оказалось, теперь он платный, лицензия — 10$/месяц или 100$/год. Вроде, код открытый — смотри, пробуй — не, лицензия так вшита, что, по крайней мере, быстро не выковыришь.
Не беда, на GitHub несколько бесплатных есть. Скачиваю — смотрю код — там, то DLL непонятного назначения, то сделано криво. Попался один бесплатный, вроде, даже ничего, от известного разработчика (чтобы не рекламировать, называть не буду). Поставил на комп, попробовал, вроде коннектится, все что нужно делает, сделан на основе известных библиотек — вроде никаких подводных камней.

( Читать дальше )

Индикатор MA Color - модифицированный Moving Average

MA Color — это модифицированная скользящая средняя, которая меняет цвет в зависимости от направления тренда.

  • Зелёный цвет: восходящий тренд.
  • Красный цвет: нисходящий тренд.

Индикатор помогает визуально определять направление тренда, особенно на мелких таймфреймах.
Индикатор  MA Color  - модифицированный Moving Average


Settings = {
    Name = "MA Color",
    MAPeriod = 29, -- Период MA
    MAType = 0, -- Тип усреднения (0 = SMA, 1 = EMA, 2 = SMMA, 3 = LWMA)
    line = {
        {
            Name = "MA Up", -- Линия роста MA
            Color = RGB(0, 255, 0), -- Зелёный (рост)
            Type = TYPE_POINT,
            Width = 2
        },
        {
            Name = "MA Down", -- Линия падения MA
            Color = RGB(255, 0, 0), -- Красный (падение)
            Type = TYPE_POINT,
            Width = 2
        }
    }
}

-- Функция расчёта скользящей средней (без рекурсии)
function MovingAverage(index, period, matype)
    if index < period then return nil end  -- Проверяем, есть ли достаточно дан


( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн