StockSharp

( Читать дальше )

Требуется программист c# s#
jooxee@gmail.com

Для того, чтобы эффективно конкурировать с более опытными, быстрыми и крупными игроками желательно научиться получать преимущества от различного софта и технологий, комбинируя их так, как выгодно именно Вам. Инструменты с которыми Вы работаете должны быть удобными и по возможности не дорогими.
Стараясь дергать эти преимущества отовсюду мы часто можем частично работать с самописным софтом(проторговщики, тестировщики и т.д.), который дает нам максимальную гибкость, но разрабатывать стратегии в сторонних программах,  и несомненно можем столкнуться с проблемами несовпадения значений индикаторов, сделок и со сложностью отладки стратегий.
Как многие из Вас знают, я разрабатываю, тестирую и всячески анализирую стратегии на Wealth-lab, а проторговываю с использованием библиотек S#+Plaza2.
Соответственно мне часто приходится бороться с шероховатостями совместимости данных орудий труда современного трейдера, чтобы получить удобный инструмент для работы.


( Читать дальше )

Приветствую!

После прошлого поста мне пришло несколько писем с просьбой о том, чтобы я рассказал и про остальные оптимизаторы. И это понятно нет ни одного курса и методички, по созданию оптимизаторов — хотя и есть хорошие материалы по созданию ScoreCard индикаторов и т.д. которых достаточно для примерного понимания того, как с ними работать.
Но ближе к делу — сегодня буду рассказывать про мое второе секретное оружие, которое экономит мне часы и дни машинного времени!



( Читать дальше )

Много кто описывал тут самодельные штучки по мониторингу позиции в опционах, решил замутить что-то подобное и для себя:  варганил где то неделю, stocksharp для соединения с квиком, trial  версия библиотеки scichart для отображения всего что хотелось и конечно c#  чтобы связать все во едино, програмист конечно из меня никакой, так по молодости что-то для себя пробовал програмировать, так что прошу не судить сторого ;), вот что получилось:
 

К сожалению, пока мутил всю эту дребедень позиция ушла в глубокий минус, так как не особо обращал внимание на ее регулирование, но зато теперь видно все на одном чарте: и то что пролетели мега обем открытых позиций по путам и на сколько должна просесть вола при движении вверх ( добавил улыбку прямо на чарт). Так что будем надеятся что в недалеком будушем отобьем просадку :)

( Читать дальше )

Продолжая тему Lmax хочу выложить концепт, которым заразился в последнее время и лично мне интересно двигаться в данном направлении.

Я говорю про синтетические финансовые инструменты. Мельком я упоминал о них, в одно из своих недавних статей.
Многим известно, что торговать «пары» менее рискованно, чем торговать единичные инструменты(Single Stok), даже используя простейшие стратегии. Торгуя basket trading результаты, могут оказаться, более устойчивые, конечно многое зависит и от тикера.

Считается, что торговать пары лучше флетовыми стратегиями, используя спрэды инструментов с высокой корреляцией.
Для меня психологическая проблема заключалась в том, что на российском рынке трудно воспринимать флетовые стратегии, так как у нас, они работают разве что на Лукойле, да и граалем их мягко сказать не назовешь.

Решением данной проблемы стало осознание того, что большинство российских акций очень сильно коррелированы между собой. Тогда становится очевидно, что спрэд из таких финансовых инструментов будет стремится к возврату к среднему. На валютах происходят схожие процессы. Мало того, что валюта — это уже спрэд (дробь 2-х тикеров) — на них уже намного спокойнее торгуются контр-трендовые алгоритмы (как я демонстрировал в статье про BreakingBad на примере валют).

( Читать дальше )

Всем привет!

Кто не знает, я занимаюсь обучением по алго торговле и системному трейдингу (торговые роботы). Вот как уже 2 ой год мы стабильно продаём обучение (сайт), учим программированию и алготрейдингу.
 

Хотелось бы получить комментарии от трейдеров о том, каким могло бы быть идеальное обучение (все параметры я опишу ниже).

 
Мы делаем свой бесплатный софт по алго (S#) и также развиваем курсы на которых в основном и зарабатываем. Немного опишу саму услугу:

1. Всё обучение проходит по базовым видео-урокам и иногда проходящих вебинарах (полностью дистанционно)
2. Мы учим, как программированию так и построению торговых систем.
3. Есть много дополнительного софта, своя тусовка и т.д.

Польза нашего продукта:

1. Мы пропагандируем системный трейдинг, который позволяет контролировать риски и полностью отстраниться от постоянного переживания.
2. После прохождения обучения, человек может создать свою собственную тс, которая будет приносить ему постоянный доход на бирже для своего капитала.
3. Мы не продаем готовые алгоритмы, а рассказываем как можно полностью построить свой с нуля.

( Читать дальше )

Часть 2

Новая версия тестера-оптимизатора «Исследователь»
 

После реализации своего первого тестера-оптимизатора «Монте-Карло» и изучения его работы пришел к выводу, что он свою задачу выполняет, но не в том качестве, в каком мне хотелось.

В классических методах оптимизации в каждой новой итерации ищется лучшее значение и уже вокруг него проводятся дальнейшие исследования. В моем случае относительно него я обрезал матрицу вариантов стратегий.

Условная схема работы стохастического алгоритма поиска максимума по методу Монте-Карло:
 



( Читать дальше )

Первая версия тестера-оптимизатора «Монте-Карло».
Классический поиск максимума.
За основу своего первого тестера-оптимизатора решил взять логику из статьи «Нелинейная стохастическая оптимизация методом Монте-Карло»  из сборника Санкт-Петербургского Государственного Университета. Кого интересует это направление, советую почитать их сборники. Много интересных разноплановых статей про оптимизацию в самых разных областях.

Так вот. Суть метода в том, что мы создаем многомерную матрицу, состоящую из разновидностей стратегий с разными параметрами. Выбираем из этой матрицы случайным образом стратегии, тестируем их и определяем самую прибыльную стратегию. За критерий прибыльности взял мат ожидание. А так можно комплексный параметр составить. Принимаем точку с этой стратегий в матрице за эпицентр и режем края матрицы максимально удаленные от эпицентра на заданную нами глубину. Тем самым уменьшаем область выборки и по-новому тестируем из полученной уменьшенной области случайные стратегии, повторяем итерацию. Так продолжаем до тех пор, пока не сойдемся к экстремуму.

( Читать дальше )