Торговые роботы

1. Virtu Financial

Компания Virtu Financial обрабатывает более 40 миллионов сделок в день, что составляет более 25% всех акций, торгуемых на американских фондовых рынках. Внедрение алгоритмической торговли и высокочастотных операций позволило снизить средний спред на 30%, что соответствует экономии в $1,2 миллиарда для инвесторов. В 2021 году прибыль Virtu составила около $1,5 миллиарда, а общий объем торгов достиг $3,0 триллиона.

2. Two Sigma

Two Sigma управляет активами на сумму около $60 миллиардов, использует алгоритмические модели и машинное обучение для анализа рыночных данных. В результате внедрения технологий эффективность торговых операций возросла на 20%, а средняя годовая доходность фонда составила 15%. Только в 2020 году фонд заработал около $2,7 миллиарда, благодаря улучшению своих алгоритмических стратегий.

3. Renaissance Technologies

Фонд Renaissance Technologies, управляющий активами более $100 миллиардов, достигает ежегодной доходности около 39%. Использование ИИ для анализа данных увеличило эффективность торговых операций на 25%. Это привело к дополнительной прибыли около $2,5 миллиарда в год, а в 2021 году фонд прибыл на $13 миллиардов, что стало результатом успешной оптимизации стратегий и применения алгоритмических моделей.

( Читать дальше )

Сегодня будем рассматривать пример, в котором будем последовательно выходить из позиции через лимитки в рынке, выставляя лимитки одну за другой. Вход у нас будет по развороту на свечках, опирающихся на волатильность (через ATR).

Итоговая логика робота на графике выглядит так:

1. Открываем робот-пример. CandlesTurnaroundPattern.

На ГитХаб в репозитории OsEngine это находится здесь:

https://github.com/AlexWan/OsEngine

Внутри проекта здесь:

( Читать дальше )

Навеяно статьей о революционной модели для предсказывания числовых рядов "В СибГУТИ разработали алгоритм для быстрого и точного прогнозирования курсов валют, погоды и других процессов".

... Автор метода универсального кодирования и предсказания данных, порожденных стационарными источниками...Рябко Б.Я. открыл асимптотически оптимальные методы прогноза и проверки основных классов статистических гипотез для стационарных эргодических процессов...

Самое смешное, что как эта статья в частности, так и 90% материалов и статей о трейдинге — неосознанно либо осознанно, предполагают и используют методы статистики созданные для стационарных, эргодичных и нормально распределенных процессов.

В то время как в реальности, для рынков и цен - ни одно из этих условий не выполняется.

И получается такое вот отличие прогнозов и ожиданий от реальности:

Привет.

Большая работа, которая была сделана, при её детальном анализе, повлекла несколько системных выводов:

1. Вне зависимости от того, какую торговую систему вы придумали — она работает, если она работает на 100+ инструментах. В таком случае, можете запускать её в бой с закрытыми глазами: при достаточности капитала вы обречены на успех. Короткое следствие: если ваша торговая система неприменима для других инструментов — она говно. Выкрасить и выбросить.
2. Как и говорил ранее, всё есть подгонка. Без исключений. Если ваша подгонка не работает — вы слабоумный мудозвон. Адью.
3. Системный, качественный, правильный алготрейдинг — это в 3% случаев из 97% гении, которые, в свою очередь, сами 3% из 97% — члены команды. Успех возможен для одиночек-гениев, а иначе — ищите команду, которая покажет вам на ошибки. Вторые 3% будете. Не считайте себя гением, я вас уверяю — гениев на смартлабе НЕТ. Они не вошли в 0,09%.
4. То, что я сделал в прошлом году — теоретически работает. ТЕОРЕТИЧЕСКИ. Но, вероятно, надёжнее было потратить энергию и вычислительные ресурсы на майнинг.

( Читать дальше )

Приглашаю всех алготрейдеров из нашего (и не нашего) сообщества прийти в гости. Наговоримся и насмотримся друг на друга за весь прошлый год.

Собираюсь посетить данное мероприятие в качестве гостя моих друзей из АЛОР грузчика стоек с телевизорами и выставочного стенда АЛОР брокера. Буду весь день у их стойки.

Попробуем как-нибудь там развлечься с Вами. Водку мне, правда, проносить строго запретили… Поэтому придётся крепко поразмыслить, что там делать целый день…

Мы пока обсуждаем, что там точно у стенда будет. Обсуждаем конкурсы, в том числе и разыгрывать Symphony (https://vk.com/video-195406323_456239042?ref_domain=o-s-a) возможно будем. Обсуждаем розыгрыш призов поменьше, вроде вводного курса по OsEngine и Арбитражам. Обсуждаем возможный «Нетворкинг» для алготрейдеров отдельный, ибо мне думается, что несколько десятков человек таки придут, и возможно нам надо завалиться в бар с караоке место потише, чем «Ультралакшериресторанопати Тимофея». Ну и возможно, будут другие маленькие прелести. Об этом буду по ходу утверждения писать.

( Читать дальше )

Просто интересно. 

Сегодня будем рассматривать пример, в котором будем докупать актив, когда он идёт в сторону нашей позиции, и усредняться на откате. Делать это будем при помощи докупки актива в текущую позицию. Методами BuyAtMarketToPosition и SellAtMarketToPosition.

Итоговая логика робота на графике выглядит так:

1. Открываем робот-пример. AlligatorTrendAverage.

На ГитХаб в репозитории OsEngine это находится здесь:

https://github.com/AlexWan/OsEngine/blob/master/project/OsEngine/Robots/PositionsMicromanagement/AlligatorTrendAverage.cs

Внутри проекта здесь:

( Читать дальше )

Заранее прошу поставить лайк- внизу статьи я прикрепил уникальные программы которые сейчас реально сложно найти + мой собственный софт и примеры кода, который я сделал специально для вас.

В этой статье Вы узнаете как обучить и поставить на торговлю в терминал нейросеть без знания программирования(простой способ — в самом низу). В данной статье не говориться как сделать прибыльную нейросеть, но если будет много лайков — я напишу про это подробней. В одной из следующих тем, например — я хочу написать про генераторы торговых стратегий — поэтому ставьте лайк, чтобы у меня была мотивация.

Поехали!

( Читать дальше )

В некоторых типах торговых алгоритмов при перезапуске тестера нужно обнулять переменные или массивы. Это нужно в довольно редких случаях, но Вы должны знать, как это делать. В этом посте посмотрим пример, в котором это реализовано.

 

1. Идём в пример PriceChannelScreenerOnIndexVolatility.

Он писался для лекций по стадиям волатильности и в нём есть переменные, которые нужно сбрасывать в начале теста, и робот довольно сложный…

На ГитХаб это здесь:

https://github.com/AlexWan/OsEngine

В проекте это здесь:

( Читать дальше )

Всем привет!

Пришло время рассказать про главную фичу программы AutoTrade — система управления счетами (multi accounts manager) или trust manager. Что это такое. Допустим, вы круто торгуете и решили подключить к своей торговле счет друга. Или даже взять клиентские счета в управление. Либо вы уже управляете счетами (фондом) и вам надоело переключаться между терминалами. Теперь при нажатии кнопки Купить, вам надо купить сразу на нескольких счетах. На криптобиржах для этого прижилось название «копитрейдинг». Так вот наш софт это умеет делать очень хорошо и аккуратно следить за исполнением каждого ордера и не вываливать все в рынок.

Как это работает

С каждого квика/транзака/plaza2 все клиентские счета заносятся в справочник Клиенты.




Далее эти счета объединяются в Группы. Например, группа Stocks — счета для торговли на споте. Группа ALL — все имеющиеся счета и т.д.



( Читать дальше )