алготрейдинг

Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

Привет, новая неделя – новый бэктест. Картинка на превью толсто намекает, что тестировать мы сегодня будем фактор Size. Из всей линейки факторов, малая капитализация – это самая понятная материя, на которой можно заработать выше рынка. X5 Retail сложнее быстро вырасти в 2 раза по сравнению с небольшой палаткой на рынке, ведь эта компания уже большая.

Отдельное спасибо смартлабовцу wrmngr за качественную критику:

Продолжаю потихоньку добавлять новые акции для анализа в портфель и наконец добрался до 100 штук. Собираюсь включить все акции с дневным оборотом более 1% от величины портфеля (осталось примерно 25 штук), после чего заняться ETF. Чем больше акций, тем больше обучающих примеров для тренировки градиентного бустинга и сетей — сейчас около 180 тысяч, а в перспективе их количество увеличится до 250-300 тысяч.

Потихоньку продолжаю заниматься сетями. Раньше жаловался, что они обучаются существенно медленней градиентного бустинга, но после профайлинга оказалось, что тормозит не обучение, а подготовка и загрузка данных. Переписал код — в результате сети стали учатся быстрее градиентного бустинга.

Плюсом сетей является возможность реализации множества выходов — на данный момент экспериментирую с прогнозированием доходности одновременно с СКО по аналогии с GluonTS.

Для поиска гиперпараметров для градиентного бустинга использую байесовскую оптимизацию с помощью hyperopt. Для сетей решил попробовать

          Здравствуйте!

          Публикуем итоги апреля. Месяц прошел благоприятным для всех стратегий управления. Присутствовали стабильные направленные движения по всем торгуемых инструментам Срочного рынка.

Ниже общая эквити одного из счетов. Заданная просадка 30%, с учетом комиссии брокера и биржи. Доходность в апреле +11,63%.

         Так же к марту закончили ресерч нескольких опционных стратегий, в реале обкатываю на личном счете в совокупности с портфелем направленных стратегий. Цель — получать стабильный фин рез на скачках волатильности в отдельных опционах, без переноса через выходные. Но основной профит делают именно алгоритмы, с более длительным удержанием позиции.
          
         Ниже эквити моего счета опционы+алги, в % с17.03.2020:




Всем успехов!