торговые роботы

Всем привет!
Лет 15 назад был такой банковский мем «письма Френкель и прочая лирика» (дам ссылку)

И вот история повторяется -  сегодня, после отзыва лицензии в КБ Платина на его официальном  сайте появилась якобы конфиденциальная и компрометирующая ЦБ, правоохранительные органы в части злоупотребления полномочиями и еще с акцентом на крышевания наркотрафика.

Эксперты рынка ознакомились с представленными материалами, посмеялись от души, обсудили...
резюмирую

— Начнем с главного — Киви, по результатам изложенного, вряд ли что-то грозит — обвинение его в многотриллионном финансовом наркотраффике несостоятельно.

( Читать дальше )

Третий месяц отчётного счёта на крипте

 

Рис. 1. Заезжаем в новый офис

 

Итог за месяц:

— 22.9%. На пике + 2. На лое: -24

Итого за всё время: — 9.4%

 

Что было:

Вот в этот месяц что-то не заладилось определённо. Расширяющиеся треугольники бушуют. А я лошара повысил плечо с 1.5 до 2.5. Очень вовремя))

На нескольких трендах не хватило проскальзывания чтобы роботы массово вошли, из-за скорости движения рынка. Увеличил проскальзывание. Такое чувство что ликвидность упала и рынок стал тоньше. От чего собственно и проблемы. У кого-то ж деньги надо забирать)) Видимо кол-во «сеточных» торговцев поуменьшилось)) Вы чего? Как я буду зарабатывать? Все назад в стакан!

 

Эмоционально:

Начало раздражать. Плечо 2.5 близко к моему личному уровню боли нестерпимому на просадках. Вероятно если включу 4твёртое – это предел после которого не смогу спать. Как на ростах эквити, так и на просадках. Поэтому – больше 2.5 ставить не буду.

( Читать дальше )

Всем привет! продолжение статистики по днк! Вчера пропустил торговый день, поэтому отключил всех роботов. В течении 3х недель запущу еще импульсы и может Сову.


Опишу пока самую главную проблему в днк боте ( в мс боте также она присутствует) 
1) Главная и серьезная ошибка это банально робот не может держать 1 лот. Когда время приходит предпоследнего тейка, он красиво делает тейк: 1 лот и через очень маленький промежуток времени дублирует этот тейк. Возможно он специально это делает, чтобы дальше не работать и уйти заниматься своими делами)

ТОРГОВЫЙ СИГНАЛ: ПОКУПКА MGNT, РОБОТ AVP

ВРЕМЯ ДЕЙСТВИЯ: ДО ЗАКРЫТИЯ ТОРГОВ

УСЛОВИЕ: ЦЕНА >= 5698

СТОП-ЛОСС: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ — 127

ТЭЙК-ПРОФИТ: ЦЕНА ВАШЕЙ ПОКУПКИ + 127

СТАТИСТИКА С 22.09.1997 ПО 29.12.2018: 442/248

(ЧИСЛО ПРИБЫЛЬНЫХ СДЕЛОК/ЧИСЛО УБЫТОЧНЫХ)

Свежая книга по алготрейдингу российского автора Евдокима Малыхина.
Поскольку на рынке наблюдается дефицит отечественных книг по теме алготорговли, то каждая выходящая книга читается на одном дыхании с нескрываемым интересом.
Малыхин Евдоким Михайлович серьезный практик, кандидат физико-математических наук и эксперт в области разработки программного обеспечения. И этот факт ощущается уже с чтения первых строк книги. В книге нет никаких кодов торговых роботов или готовых алгоритмов. Она немного о другом — а именно об инженерном подходе к построению алгоритмов и программ. Книга не для новичков, для ее чтения требуется определенный собственный опыт разработки роботов и шишки от граблей.
В ней описано:
— назначение и функции роботов;
— как архитектурировать программы;
— как создавать, аудировать, и развивать свою алгоритмическую систему;
— виды обрабатываемых данных и их особенности;
— масштабируемость и жизненный цикл роботов;
— управление рисками в алготрейдинге (в т.ч. описываются риски программного кода, железа, средств связи, методы вскрытия ошибок до выхода программы в эксплуатацию); 

( Читать дальше )

СИ_модель1

СИ_модель2


( Читать дальше )

Продолжаю улучшать инструмент для визуализации финансовых данных http://pl0t.com добавил возможность встраивать графики в таблицы.

Вообще он подходит для любых данных что то типа Python Notebook, но я использую его и вообще изначально создал чтобы лучше видеть именно финансовые данные. Например расчет оптимальной ставки (критерий Келли) 

Бесплатный, использовать можно из любых языков программирования или даже из JSON. Без установки каких либо зависимостей, отчет это обычный html файл. Позже сделаю подробней демонстрацию...

Это не Excel и не визуальный конструктор, он требует знания языка программирования и предназначен для использования из сред разработки напр. VS Code или IntelliJ IDEA и т.п.

Напр. табличка с некоторыми расчетами



Таблица сравнения экономич показателей по странам

Ну и любые типы графиков и ноутбуков можно с ним строить, скриншоты разных расчетов и экспериментов

Всем привет. Продолжения истории с Днк.Вчера по гмк на удивление робот держал 1 лот, но были отключены режимы мультипрофита и л профита, возможно ошибка в каком то их этих режимов. Буду дальше тестировать.

Итак, код обучения и прогнозирования нейросетью рыночных котировок на 5 минут.

import sqlite3 as sql
from scipy.stats import logistic
import math
import numpy as np
import numpy.random as rnd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

sdata =[]
sql1= "select ticker, date, open, high, low, close, vol \
    from Hist_1m where ticker_id=1 order by Date;"
con=sql.connect('C:/Users/ubase/Documents/StockDB/StockDB21.sqlite')
cur=con.cursor()
cur.execute(sql1)
sdata=cur.fetchall()
con.commit()
con.close()

Ldata = len(sdata)
N = 8000 # Количество сделок
ld = 5 #Продолжительность сделки
NNinterval = 20 # Количество входов NN

# Генерация случайных чисел
rng = rnd.default_rng()
rm=rng.integers(0, Ldata, N )

class Candle:
    tr = 0
    dt = 1
    o = 2
    h = 3
    l = 4
    c = 5
    v = 6
    
cl = Candle
DataC =[sdata[i][cl.c] for i in range(0,Ldata)]

# sigmoid линейность до 0.5
def sigmoidnorm(x, alfa = 0.9, xmin = -1.3, xmax = 1.3):
    return (xmax - xmin)*((1 / (1 + math.exp(-x*2.0*alfa))) - 1.0) + xmax

x = [0.002 * i - 3 for i in range(0,3000)]
y = [sigmoidnorm(x[i]) for i in range(len(x))]


plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()

# формируем сделки.
def DealsGenL(rm,ld):
   #Lm = len(rm)
   ix = []
   x = []
   pr = []
   
   for i in range(0,N):
        if rm[i] + ld < Ldata and rm[i] - NNinterval - 1 > 0:
            delta = (sdata[rm[i]+ld][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]+ld][cl.c]*100
            x0 = [sigmoidnorm((sdata[rm[i] - j][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]][cl.c]*100) \
                 for j in range(0, NNinterval)]
            ix.append(rm[i])
            x.append(x0)
            pr.append(delta)
   return ix, x, pr


Ix, X, Pr = DealsGenL(rm,ld)



Ib = 0
Ie = 100

plt.plot(X)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


plt.plot(Pr, label = 'Prof')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()


regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes = [30,20,15,10,5], \
                    max_iter=500, activation = 'tanh')

regr.fit(X, Pr)
Out = regr.predict(X)

plt.plot(Pr, Out, '.')
plt.grid()
plt.show()

И вот результат прогнозирования:

( Читать дальше )