торговые роботы

Добрый вечер, коллеги!

Давеча случилось чудо событие — удалось построить линейно-квадратичный прогноз будущего приращения цены по предыдущим приращениям.
И такой нарядный, что статистически значимо превосходит линейные прогнозы, а прибавка к эквити составляет +25% (в смысле умножить на 1.25, что немало, но это только начало).

Соответственно:
1. Если приращения цен образуют многомерное нормальное распределение (и пох на корреляции), то наилучший прогноз будущего приращения цены = условное МО = линейная функция от предыдущих приращений цен
2. Если нелинейный прогноз систематически работает лучше — про Гаусс можно смело забывать

Что вы думаете по этому поводу, коллеги?

P.S. Вопрос скорее к опционщикам, т.к. «нормальные» трейдеры (за редким исключением) не основывают свои ТС на гипотезе нормальности приращений цен

На Санкт-Петербужской бирже, по мнению нейросети Investington, сейчас актуальны следующие позиции:

QRTEA, оптимальная цена для покупки — 1.04$. Цель — 1.1086$. Предсказанная вероятность роста 83.5%
DMTK, оптимальная цена для покупки — 2.5$. Цель — 2.6723$. Предсказанная вероятность роста 88.4%
LPSN, оптимальная цена для покупки — 4.21$. Цель — 4.5424$. Предсказанная вероятность роста 76.3%


Результаты поста от 2023-04-19

CARA, купили по 4.19$. Продали 16 мая по 4.5634$. Итоговый процент +8.91%
QRTEA, купили по 0.76$. Продали 1 мая по 0.8278$. Итоговый процент +8.92%
LPSN, купили по 5.42$. Продали 10 мая по 5.8467$. Итоговый процент +7.87%

Итого: из 3 сигналов 3 оказались верными.


Что это такое? || Отчет

📊 Обзор роботов на фондовом рынке и рынке криптовалют за май 📈

Май оказался весьма обнадеживающим месяцем для роботов на фондовом рынке и рынке криптовалют, привнося с собой неплохие результаты в плане доходности. Многие роботы смогли продемонстрировать положительные результаты, особенно те, чьи настройки были направлены на торговлю (SI) и нефтью. Такое положение дел объясняется благоприятным движением рынка в данных секторах.

Однако, стоит отметить, что некоторые роботы показали небольшие потери в настройках, связанных с российским индексом (RI). Это может быть обусловлено неудачной адаптацией этих роботов к текущим условиям рынка. Не следует впадать в панику, ведь мы уже имеем в планах заменить одну из настроек по RI на новую, интересную и более прогрессивную настройку, которая сейчас находится в стадии калибровки. Это позволит улучшить результаты торговли и успешно адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.

Перейдя к рынку криптовалют, большинство роботов продемонстрировали положительные результаты в мае.

( Читать дальше )

На Санкт-Петербужской бирже, по мнению нейросети Investington, сейчас актуальны следующие позиции:

TWOU, оптимальная цена для покупки — 3.64$. Цель — 3.8618$. Предсказанная вероятность роста 83.3%
LPSN, оптимальная цена для покупки — 4.18$. Цель — 4.5337$. Предсказанная вероятность роста 83.4%
DMTK, оптимальная цена для покупки — 2.34$. Цель — 2.482$. Предсказанная вероятность роста 82.1%


Результаты поста от 2023-04-18

BBBY, купили по 0.32$. Продали 19 апреля по 0.3465$. Итоговый процент +8.28%
BYSI, купили по 1.32$. Продали 16 мая по 0.981$. Итоговый процент -25.68%
CARA, купили по 4.245$. Продали 16 мая по 4.5$. Итоговый процент +6.01%

Итого: из 3 сигналов 1 оказались верными.


Что это такое? || Отчет

▶ ЗОЛОТО. GOLD-6.23 (GDM3).
 
15.05.2023 г. на последней минуте вечерней сессии в 23.49 мин.
в рамках основной торговой системы (ТС) рыночным ордером
был взят ШОРТ по цене 2030.6 п.п. (точка входа не постфактум 
опубликована на Смартлабе 15 мая 2023 г. в 23:55 по мск.).

16.05.2023 г. прибыль была зафиксирована на открытии 
Срочного рынка рыночным ордером по цене 2027.1 п.п.
Профит от текущего трейда составляет 3.5 п.п. (+2,7%).

Статистика по ТС на Золоте за 6 месяцев. Профит составляет +44,9%

Статистика по ТС на Золоте за 1 квартал 2023 года. Профит +10,9%

Официальный Паблик с общедоступной информацией о торговых системах
★«DARK TRADING — РУССКОЯЗЫЧНОЕ СООБЩЕСТВО ТРЕЙДЕРОВ»★ 

Торговая система (ТС) на 100% Спекулятивная, она не определяет
приоритетное направление движения цены инструмента следующего
дня (дней). Как-только профит зафиксирован, точка входа по ТС
считается отработанной и брать тут-же позицию в сторону движения
цены закрытого трейда – это высокая вероятность получения убытка

( Читать дальше )

353 публичных торговых сигналов: счет моих роботов 221:132

Закрылись еще 4 публичные сделки моих роботов:

• Робот PVVI, купивший акции Polymetal (POLY) 10.05.2023 по 683.5 рубля, закрыл сделку по стоп-лоссу, цена продажи 661.5 рубля.
• Робот AVP, купивший акции Сбербанка (SBER) 11.05.2023 по 232.2 рубля, закрыл сделку по стоп-лоссу, цена продажи 227.2 рубля.
• Робот AVP, купивший акции Лукойла (LKOH) 11.05.2023 по 4836 рубля, закрыл сделку по стоп-лоссу, цена продажи 4747 рубля.
• Робот AVP, купивший акции Распадской (RASP) 11.05.2023 по 290 рублей, закрыл сделку по стоп-лоссу, цена продажи 282.4 рубля.

На текущий момент было 353 публичных сигналов на покупку. 125 от робота AVP, 191 от робота PVVI и 37 от робота CandleMax. Вот ссылки:

• тс: покупка HYDR робот AVP

( Читать дальше )

На Санкт-Петербужской бирже, по мнению нейросети Investington, сейчас актуальны следующие позиции:

CVNA, оптимальная цена для покупки — 11.06$. Цель — 11.7645$. Предсказанная вероятность роста 88.2%
DMTK, оптимальная цена для покупки — 2.45$. Цель — 2.6267$. Предсказанная вероятность роста 86.1%
QRTEA, оптимальная цена для покупки — 1.01$. Цель — 1.0839$. Предсказанная вероятность роста 75.2%


Результаты поста от 2023-04-17

LPSN, купили по 5.525$. Продали 15 мая по 4.3$. Итоговый процент -22.17%
VERU, купили по 1.06$. Продали 20 апреля по 1.1479$. Итоговый процент +8.29%
CARA, купили по 4.345$. Продали 15 мая по 4.125$. Итоговый процент -5.06%

Итого: из 3 сигналов 1 оказались верными.


Что это такое? || Отчет

Вот он: github.com/grey-horse-rus/Fin
Назначение — скачивает с Yahoo Finance историю цен на акции (я выбрал для примера Apple), а потом пытается обучить нейросеть предсказывать следующее число по N предыдущим. Понимаю, что это крайне примитивно. Подскажите, куда развиваться дальше, как понять рынок. Кодинг как таковой мне нравится, но сначала надо сформулировать для себя конкретную задачу.

Перед прочтением этой статьи — ВАЖНО следующее: основная цель данной статьи заключается в том, чтобы показать как просто можно создать торгового робота, который может торговать российскими акциями или зарубежными акциями. Важно понимать, что создавая бота, вы лично несете ответственность за принимаемые им решения, инвестиционные операции и связанные с ними риски. Я не несу ответственности за решения, которые вы можете принять после прочтения этого материала. И я не даю никаких инвестиционных рекомендаций или советов. Не забывайте, что боты способны принести большие убытки, поэтому используйте их с осторожностью.

Пару слов обо мне

Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код:‑)

Выбор брокера и библиотек

Как вы знаете, брокеров много))) но нам нужны те, у которых есть API — программный интерфейс через который наш торговый робот сможет отправлять заявки на покупку и продажу акций.

( Читать дальше )

Работая на NYSE, ежедневно просматривал сотни графиков акций в поисках нескольких интересных, пригодных для работы на сегодняшний день, это был 2014 год.

Таким образом, прошло полтора года, начало получаться, net и gross начали уверенный рост. И тут я увидел российский рынок, я просто офигел. Насмотреность графиков на одном из самых конкурентных рынков, при взгляде на российский рынок, повергла меня в шок. На российском рынке после работы на nyse, мне казалось, не заработать мог только ленивый. И это оказалось действительно так.
Родились несколько простых моделей основанных на пробой бара и поддягивание трейлинга по предыдущему бару.

Единственное, что отличало, что классических подходов поиска точек входа и выхода на одном и то же таймфрейме, это то, что точки входа и точки выходы оптимизировались не зависимо друг от друга и могли иметь собственный тайм фрем, т.е. например, точка входа формировалась на пятнадцати минутном тацмфрейме, а трейлинг вёлся на часовом.

Самое интересное, что модели входа и модели трейлинга были всегда одни и те-же, необходимо было оптимизировать только метод оптимизации, так сказать, произвести поиск производной оптимизации (как в математике). В итоге получилась система которая воприоре зарабатывает, вопрос только сколько?

( Читать дальше )