торговые роботы

Всем добрый день. Кто-нибудь здесь делает сети на Python для анализа и прогнозирования котировок? Хотелось бы задать кое-какие вопросы, если можно.

1. Всё ПО пишем сами, включая операционку, мало ли что там накидали программисты из нежружественных стран в своих библиотеках и компиляторах. У нас должен быть полный контроль. На первое время можно на Байкалах торговать и отлаживаться, а в идеале конечно своя аппаратная платформа.

2. Таймфрейм, «Чтобы предсказать движение бильярдного шара по столу, нужно знать динамику всей Вселенной, каждого атома». Н.Талеб.
Но нам то всего одну свечку нужно предсказать чтобы забрать 0.2% профита, это проще чем движение шара, так что достаточно всех ордерлогов с 80% самых крупных бирж.

3. Период тестирования. Однозначно бесполезно тестировать до начала спецоперации, рынок изменился. Весь мир в труху. Весь мир изменился.


( Читать дальше )

посвящается Г.Остеру

1. Таймфрейм: однозначно D1. В книгах про торговые системы других почти не встречается, а книги плохого не посоветуют — большинство авторов миллиардеры. Если ваша система не может по переподпукиванию OHLC (а лучше только по Close) предыдущего дня точно предсказать начало войны, ковидный обвал или внезапные санкции — вы просто плохо стараетесь, примените самообучающуюся нейросеть и интегрирование аналитического матанализа методом Гаусса-Лейбница.

2. Период тестирования: в книжках пишут, что рынок нестационарен. Поэтому больше квартала назад нет смысла заглядывать, что прошло — того не вернешь. Лучшее пытайтесь предсказать будущее: включайте/выключайте систему при хороших/плохих предчувствиях, интуиция не обманет.

3. Оптимизация системы: не жалейте киловатт-часов, подбирайте параметры так, чтобы просадки не превышали 0%. Сигнал системы должен строго совпадать с цветом свечей, иначе это казино. Если не получается с 10 параметрами — удвойте их количество, не сдавайтесь. Все что вы придумали в этой жизни должно использоваться системой. Не выбрасывайте идеи, ведь каждая может быть последней.

( Читать дальше )

Таварищъ Artemunak написал хороший пост про алго smart-lab.ru/mobile/topic/902788/
Со многими выводами согласен, но есть отличия.
1. Тесты нужно проводить на истории 3, лучше 5 лет. 10 лет избыточно и существенно сокращает количество стратегий. Хотя 10 лет это хорошо)
2. Таймфрейм 5 минут, т.к. у часовиков и дневок большие просадки.
3. Стратегия создается под отдельный тикер, и она не обязана работать на разных классах инструментов. Это очень важный пункт.
4. Нужно быть готовым к полугодовым просадкам
5. Средняя сделка от 0.2%
6. Отбор страт по критерию прибыль в год/макс просадка. Есть лучше, но это базовый критерий7. Ботов должно быть 50-100 штук. Входить лучше облаком параметров.

1. Всё надо тестировать на длинной истории, 10+ лет. Тесты на паре лет и меньше сразу в мусорку, если у тикеров нет длинной истории то удлиняем в прошлое похожими по возможности, если лень заморачиваться то сразу нах с рынка.

2. Системы со средней сделкой меньше полпроцента не стоит даже разрабатывать. Все недооценивают проскальзывания. Даже маленькие изменения в рынке могут слишком сильно изменить расклад у таких систем. Просто попробуйте увеличить комисс или убрать часть прибыльных сделок и увидите наглядно что будет с такими системами.


( Читать дальше )

Взял свою стратегию для SBRF. Тестировалась на начало-середину 22-го года — отличная стратегия. Загрузил в нее новые данные по SBRF-3.23 — стратегия работает, но оч плохо, раза в 3-4 хуже, чем на начало-середину 22-го года.
Ладно. Ради интереса, без каких-либо перенастроек, загрузил в нее историю фьючерса Si-3.23. И че увидел — отлично работает, и бирже-брокеру отдает только 1/3 дохода.

Конечно, 1\3 дохода отдавать брокеру западло, но попробуем с этим поработать.
Кстати, а почему стратегия раньше на SBRF работала хорошо, а на современных данных по SBRF-3.23 стала работать так плохо? А на Si-3.23, вдруг, работает хорошо, хотя, на Si ее раньше никто не проверял?
Интересно, а что вы думаете по этому поводу? Почему так? Что изменилось?

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

Состояние счета Comon на текущий момент:



( Читать дальше )

Добрый день!

Появилось свободное время и решил возобновить свое победоносное шествие по роботам.

Какие то роботы отсеялись, так как не оправдали ожиданий, но работа по улучшению и добавлению новых настроек ведется ежедневно.

Хорошо себе зарекомендовали настройки по канальным роботам по РИ

( Читать дальше )

Собственно вот



Поясню — это индекс стратегий с весами от СЧА подписчиков, т. е. отражающий средневзвешенную доходность стратегий на основе предпочтений клиентов. Начальная дата 20.10.2021 взята неслучайно — это дата исторического максимума индексов Мосбиржи, включая индексы полной доходности. В-частности, с той даты Индекс МосБиржи полной доходности «нетто» (по налоговым ставкам российских организаций) упал на 32,2%.

Предвижу возражение: доходность индекса +1,4% (=(100%+228.37%)/(100%+223.89%)-100%) не учитывает комиссию комона и проскальзывание, а значит клиенты, подключенные к сервису  20.10.2021 в среднем в минусе. Не спорю, это так. Но все же этот минус гораздо меньше, чем 32,2%, как у упомянутого выше индекса Мосбиржи.

Но можно было и получше. Вот мой индекс с равномерными весами по разным типам стратегий



( Читать дальше )

💥S#.Data предоставляет функциональность, которая поддерживает автоматическое скачивание исторических рыночных данных с многих источников данных. Однако иногда веб-сайты не предоставляют API для автоматизации этого процесса. К счастью, помимо скачивания, вы можете импортировать рыночные данные напрямую из файлов CSV.

💥TradingView — это платформа для построения графиков и социальная сеть, используемая многими трейдерами и инвесторами по всему миру для поиска возможностей на глобальных рынках. Основная функция сайта — различные наборы исторических данных, которые можно скачать в виде файлов CSV для дальнейшего использования (например, тестирование на исторических данных, анализ).



💥Для использования функции экспорта свечей с веб-сайта TradingView необходима премиум-подписка. Рассмотрим этот процесс пошагово, чтобы понять, как мы можем импортировать эти рыночные данные в S#.Data.



( Читать дальше )