алготрейдинг

Всем привет.
Сей пост скорее поток мыслей, дабы их структурировать, пообсуждать, а возможно и идею интересную почерпнуть, :)
 
Все кто смотрел мои видюшки уже в курсе, что я тиху по малу пытаюсь прикрутить нейронные сети или мл к торговле, и построить прибыльную систему. Начал я конечно с самых азов и подхода в лоб, но как и предполагалось, ничего у не вышло. Так как весь подход построен на сетях которые обучаются с учителем, нам нужны размеченные данные. Всегда встает вопрос, как же нам получить эти метки. Чем на самом деле являются эти метки? Мне кажется слово триггер будет более правильным описанием того что происходит. Мы делаем некоторое предположение, что после некоторого события, цена пойдет в том или ином направлении, на некоторое минимально ожидаемое расстояние, с некоторой вероятностью. По большому счету мы и пытаемся узнать эту вероятность при помощи нейросетей.

Был проведен эксперемент со стратегией на двух скользящих средних. Пересечение средних — это наш триггер, если цена со 100% вероятностью дошла до минимально заданной цели то мы можем искользовать этот триггер. Далее можно посчитать всякого рода статистику, сколько прибыльных, сколько убыточных сделок. Тут никаких нейросети не нужны, посмотрели результат, увидили что ничерта не работает. :) Однако можно пойти другим путем, берем пересечение прямых, и смотрим куда после нашего триггера пошла цена, вверх или вниз, если видим некоторый перекос в результатах, скажем на истории у нас оказалось 60% прибыльных и 40% убыточных сделок, то тут есть уже над чем подумать. Встает вопрос как узнать будет ли сделка прибыльна или убыточна. Вот тут то и можно попытаться использовать нейронные сети, которые нам могут заменить сложные статистические модели. Мы же всегда работаем с предположениями и вероятностями, если мы скормили модели наши данные, и модель, не дай бог, обучилась и смогла в этих данных что то найти, то мы можем смело сказать, что у нас есть зависимость между нашими данными и результатом. Зависимость эта нам не известна, да и не нужно нам ее знать. Эдакий простой метод и не надо нам все эти заумные статистические, математические методы поиска нужного процесса.

( Читать дальше )

История создания мной данного робота начиналась в 2017 году, изначально было понятно, что для работы данного алгоритма придётся  пережимать  огромные массивы тиковых данных. По воле судьбы меня свели с одним программистом который взялся за создание и разработку данного проекта. Написание велось на языке С#. Речь о том, чтобы написать подобный алгоритм ТСлабовскими кубиками отпал после беседы с Родионом из Русалго (кстати учился у него программированию пока он не пропал). Вообщем программист писал на С# для Метатрейдера. О боже Метатрейдер! Написав алгоритм, столкнулись с массой проблем, начиная с того, что в метаке не вышло пережимать тиковые данные в кластера с нужным фреймом, потом затруднения с оптимизацией и перепросчёте за несколько дней, краш репорты при сборе кластеров за несколько месяцев, вообщем всё хреново, инфраструктура не подходила ни Метатрейдеровская ни ТСлабовская, программист положил болт на шкаф и умыл руки. Параллельно с этим я конечно думал, что походу меня кинули и всё он там написал и запустил, но как на самом деле я конечно никогда не узнаю. Вообщем прошло время, вопрос оставался открытым, по скольку сам я нифига ни шарю в программировании да и времени нет уже разбираться, было решено найти компанию которая сможет реализовать данный проект. Поковырявшись в интернете и списавшись с порядка 5ю разработчиками, за проект взялись только двое. Удивил разброс цен на один и тот же объём работ, ИТ услуги конечно это прям бескрайнее поле в этом отношении. Вообщем за проект взялся Юрий Дернов из РОБОКОММЕРЦ. Открытием для меня стал тот факт, что у них вообще своя собственная платформа, то есть разработчик пишет роботов под свой же софт и конечно же знает как он устроен и всё в одной экосистеме.

( Читать дальше )

Добрый день!

Кто работал с Binance API, запускал свои стратегии (любого уровня) — опиши ваш опыт использования площадки:

*Корректность работы
*Поддержка Binance в решении тех.проблем

Просто — ваше мнение

Буду благодарен!

Краткое описание :

Библиотека Matlab2Lua  позволяет интегрировать Lua скрипты и Маtrix Laboratory Engine.


Полное описание :

Библиотека позволяет Lua и Матлаб обмениваться данными при помощи функций :

lua variable = Get( string Matlab varname );  — получение переменной из среды матлаб по имени, поддерживаются Double Array, Cell Array of Strings, Double Value, Integer Value, String Value. Возвращает -1 в случае неудачи.

int Eval ( string MatlabСommand ) — передает команду в MatLab Command Line, в качестве переменной типа string; возвращает -1 в случае неудачи, и 1 в случае успеха.

int PutVal( string Name, string/number Value) — передает в Матлаб значение Value типа string или number под именем Name. 1- успех, -1 — неудача.

int PutDouble( string Name, table T) — передает в Матлаб под именем Name таблицу Луа, заполненную численными значениями. Ответ — аналогичный.

int PutCell( string Name, table T)  — передает в Матлаб под именем Name таблицу Луа, заполненную строковыми или численными значениями, подлежащими преобразованию в строки. Ответ — аналогичный.

( Читать дальше )

Обмен данными между Lua и Сpp осуществляется через Lua-стэк, то есть через специальным образом структурированное (по принципу Last In — First Out) пространство. 




Иллюстрация процесса добавления переменных в Cтэк (Push) и извлечения переменных из Стэка (Pop).

Иными словами, Lua стэк — это одномерный массив переменных (список, строка) с прямой (от 1 до n) индексацией.



Заполняется стэк командами lua_push (С-side) :

void lua_pushnumber (lua_State *L, lua_Number n);

const char *lua_pushstring (lua_State *L,  const char *s);

и другими. 


Новой переменной в стэке Луа длинной n автоматически присваивается индекс [n+1] или [-1], где n+1 — абсолютный индекс переменной, а -1 — индекс новой переменной относительно конца (!) стэка. 




Доступ, к переменным, соответственно осуществляется функциями lua_to (C-side) :

lua_Number lua_tonumber (lua_State *L, int index);

const char *lua_tostring (lua_State *L, int index);

где L — указатель Lua-стэка, а index — абсолютный или относительный индекс переменной в стэке.

( Читать дальше )

После всех вычислений, приведенных в этой и этой публикациях, можно углубиться в статистический анализ и рассмотреть метод наименьших квадратов. Для этой цели используется библиотека statsmodels, которая позволяет пользователям исследовать данные, оценивать статистические модели и выполнять статистические тесты. За основу были взяты эта статья и эта статья. Само описание используемой функции на английском доступно по следующей ссылке.

Сначала немного теории:

О линейной регрессии

Линейная регрессия используется в качестве прогнозирующей модели, когда предполагается линейная зависимость между зависимой переменной (переменная, которую мы пытаемся предсказать) и независимой переменной (переменная и/или переменные, используемые для предсказания).

( Читать дальше )

Благодаря высокой волатильности на рынках торговые роботы на фьючерсах заработали за 1-й квартал +71%, причем основной профит был сделан в марте на росте валюты и обвалах акций. Таким образом, за 6,5 лет публичной торговли на комоне доходность составила +514%. Наконец-то волатильность вернулась на рынок и продлится еще как минимум 2 года, на мой взгляд, с точки зрения анализа циклов волатильности.

Доходность алгоритмического портфеля на фьючерсах:



2019 год был сложным для моих алгоритмов, валюта и акции Сбербанка весь год стояли в боковике, что негативно отразилось на доходности. Я еще с прошлого года ожидал этих кризисных обвалов как сейчас, и увеличил риски, чтобы нормально рубануть в кризис, но боковик затянулся и обновилась максимальная просадка по эквити. При этом у инвесторов не было такой просадки как у меня, т.к. риски у них небыли завышены. Слава Богу, вола сейчас вернулась и удалось вернуть награбленное рынком и выйти на новые максимумы по доходности.

( Читать дальше )

Внизу не закрыты объемы только 25 и 22,6. Конечно 20 еще, но это вряд ли на след неделе. На завтра готовлюсь шортить с открытия мосбиржи, тк вчерашние шортисты в европе, которых высадили, наверное попытаются отыграться. дальше с 14-00 лонг, хотя цена до амеров может двигаться сонно-пресонно. Ускорение лонга примерно в 18-00 на закрытии европы. И к концу пятницы шорт — не забудьте, но малым объемом как всегда.

Одинокий боец идущий в огонь в рукопашную или взвод роботов не знающий страха, у кого больше шансов выжить?

Всех приветствую!
Не планировал писать квартальные отчеты, однако! Ожидания прошлого года оправдались. Затишье сменилось лютой волатильностью, которая за первый квартал почти удвоила счет +95%. 


Общая эквити тут.

( Читать дальше )