алготрейдинг

Здравствуйте. Продолжаю публиковать состояние счета и сделки.

Система закрыла половину позиции в RUAL
Вновь открытых позиций на сегодня нет.


( Читать дальше )

В том числе такие примеры мотивируют на проекты в этой области.  Не то чтобы вот только такого рода, но в том числе :)  (с 8 минуты 40 секунды)

#t=08m40s

В свое время на хабре прочитал вот эту статью - Поверхностно об основах рыночной архитектуры и алготрейдинге / Хабр (habr.com)

Там вовсе не поверхностно, но очень обзорно, вполне понятно.
А самое главное, что мне всегда нравилось (да думаю не только мне).
Обожаю конспирологию — а в статье как раз прочитал много именно такого «реального», намек на то, как оно на самом деле но на форексовских кухням вам про это не расскажут :)

Если кто читал эту статью, может кто знает, кто её атвор? Может он и на смартлабе блог ведет?

В первых опытах (Binance, фьючерс BTCBUSD. Первые опыты.) сделал интрадейную систему для фьючерса BTCBUSD. Система получилась хорошая, даже комиссию окупала. Прибыли, правда ноль, но лиха беда начало. Решил уйти на более продолжительные сделки и торговать на более продолжительных движениях, и вот что получилось.

Инструмент BTCBUSD. Тест 3 месяца. Торговля одним фьючерсом. Только Лонг. Какие к черту шорты, если еще нет вообще никакого результата.
По х — номер сделки, по у -накопленная прибыль в пунктах. 
Сделок — 92, средняя прибыль на сделку без учета комиссий ~22 пункта (они же, баксы)
Комиссию окупает. За вычетом комиссий — прибыль за 3 месяца — больше 77 тыс рублей (в попугаях еще длинней). Это составляет, мне подсказали, больше тонны сахарного песка. Это в худшем варианте, а лучшем, комиссии в 2 раза меньше, а сахара в полтора раза больше.
Дополнительны данные по истории на более длинный период подкачать так и не собрался, но будет все тоже самое.
Тест опять никуда не годится, никаким предварительным расчетам не соответствует и опять в помойку.
Беда с этим тестом одна, что я ни делаю, все автомат Калашникова интрадей получается. А нужны продолжительные прибыльные сделки.

Здравствуйте. Продолжаю публиковать состояние счета и сделки. Начало тут.

Система зафиксировала прибыль в OZON
Открыла позицию в лонг в PIKK.



( Читать дальше )

За январь боты сделали 25% (что не так уж и круто, учитывая, что сразу после праздников было более 30). Январь традиционно хороший месяц для моих роботов, сильные движения дают неплохо заработать. Уже, наверное, четвертый январь подряд приносит неплохую прибыль. Что радует, так это то, что в ботов уже более 6 месяцев не вносились никакие изменения, а они продолжают отлично зарабатывать.

Приехал в командировку в Питер, потом в Москву и обратно.

Разложение по сингулярным значениям (SVD) может быть применено к одному активу в алгоритмической торговле. Вот пример того, как SVD можно использовать для анализа ежедневной доходности одной акции.

Сжатие данных: Рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции за определенный период времени. SVD можно использовать для уменьшения размерности данных, чтобы их было легче анализировать. Например, SVD можно использовать для определения наиболее важных факторов, определяющих доходность акций, таких как экономические показатели или настроения на рынке. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти факторы при принятии инвестиционных решений.

Извлечение признаков: SVD также можно использовать для извлечения признаков при анализе отдельного актива. Например, рассмотрим матрицу, которая представляет ежедневную доходность одной акции и нескольких экономических показателей. SVD можно использовать для извлечения наиболее важных характеристик данных, таких как взаимосвязи между запасами и экономическими показателями. Затем эта информация может быть использована для разработки торгового алгоритма, который учитывает эти взаимосвязи при принятии инвестиционных решений.

( Читать дальше )

Разложение по сингулярным значениям (SVD) — это широко используемый математический метод в области алгоритмической торговли. Это разложение вещественной или комплексной матрицы на сингулярные значения и соответствующие сингулярные векторы. SVD широко используется для сжатия данных, шумоподавления и уменьшения размерности, что является важными задачами в области алгоритмической торговли.

В алгоритмической торговле огромное количество данных, генерируемых финансовыми рынками, требует эффективной обработки и анализа. SVD используется в этом контексте для уменьшения размеров данных, чтобы их можно было анализировать и моделировать более легко и эффективно. Уменьшая размерность данных, SVD облегчает выявление закономерностей и взаимосвязей, которые могут быть не сразу очевидны из необработанных данных.

Наиболее распространенное использование SVD в алгоритмической торговле — это извлечение признаков. Уменьшая размерность данных, SVD позволяет трейдерам определять наиболее важные характеристики, которые управляют рынком. Затем эта информация может быть использована для разработки торговых алгоритмов, которые используют эти функции для принятия более обоснованных решений.

( Читать дальше )

Здравствуйте. Продолжаю публиковать состояние счета и сделки. Начало тут.

Система частично зафиксировала прибыль в RASP, RTKM
Открыла позицию в лонг в MVID.



( Читать дальше )