Тема автоматизированных систем для торговли на бирже довольно популярна в рунете в последние несколько лет. Однако начинающим инвесторам создать своего торгового робота может быть нелегко. Сегодня мы расскажем о том, как это можно сделать без лишних затрат. Читать полностью »
Современные биржи – очень технологичны и привлекают внимание ИТ-специалистов (об этом говорят, например, активные обсуждения моих статей по теме). Многих интересует тема написания торговых роботов – кто-то хочет самостоятельно попытаться заработать на бирже, кто-то не прочь делать это на заказ. Сегодня мы поговорим о том, как стоит подойти к созданию первого такого продукта – обсудим возможный стек технологий, снижение порога входа и способы минимизации возможных потерь.Читать полностью »
Мы продолжаем говорить о создании торговых роботов с помощью платформы StockSharp. В первом материале речь шла о создании проекта и отрисовке основных элементов торговой системы. В заключительном материале цикла займемся непосредственной реализацией торговой стратегии.Читать полностью »
В нашем блоге мы много пишем о технологиях и полезных инструментах, связанных с биржевой торговлей. Один из них – бесплатная платформа StockSharp, которую можно использовать для профессиональной разработки торговых терминалов и торговых роботов на языке C#. В данной статье мы покажем, как использовать графический фреймворк, входящий в S#.API, с целью создания торгового терминала с возможностью запуска алгоритмических стратегий.Читать полностью »
Я прочитал авторитетную книгу о торговых стратегиях и написал своего торгового робота. К моему удивлению, робот не приносит миллионов, даже торгуя виртуально. Причина очевидна: робот, как гоночный автомобиль, нуждается в «тюнинге», в подборе параметров, адаптированных к конкретному рынку, конкретному периоду времени.
Так как параметров настройки у робота достаточно, перебрать все их возможные комбинации в поисках лучшей, слишком затратная по времени задача. В свое время, решая задачу оптимизации, я не нашел обоснованного выбора алгоритма поиска квазиоптимального вектора параметров торгового робота. Потому решил самостоятельно сравнить несколько алгоритмов…
Читать полностью »
Редакция портала QuantStart написала материал о том, что следует знать при начале разработки собственной системы для тестирования торговых стратегий. Некоторые из затронутых в статье вопросов мы разбирали в блоге ранее, поэтому на этот раз подготовили адаптированный пересказ тезисов о том, с какими проблемами сталкиваются разработчики, в чем разница между бэктестерами разных типов, и каковы их плюсы и минусы.Читать полностью »
Изображение: DAVID HOLT, CC BY 2.0
Согласно статистике портала Stack Overflow, сфера финансов вошла в десятку самых популярных у разработчиков отраслей. Сегодня мы расскажем о том, чего следует ожидать специалистам, которые планируют начать карьеру в финансовых компаниях.Читать полностью »
В нашем блоге на Хабре мы публиковали адаптированные переводы материалов из блога The Financial Hacker, посвященные вопросам создания стратегий для торговли на бирже. Ранее мы обсудили поиск рыночных неэффективностей, создание моделей торговых стратегий, и принципы их программирования. Сегодня речь пойдет об использовании подходов машинного обучения для повышения эффективности торговых систем.
Первым компьютером, выигравшим мировое первенство по шахматам стал Deep Blue. Это было в 1996 году, и прошло еще двадцать лет, прежде чем другая программа, Alpha Go, сумела победить лучшего игрока в Го. Deep Blue был модель-ориентированной системой с вшитыми правилами игры в шахматы. AplhaGo — это дата-майнинговая система, глубокая нейронная сеть, натренированная с помощью тысяч партий в Го. То есть для того, чтобы сделать шаг от побед над людьми-чемпионами в шахматах, к доминированию над топовыми игроками в Го понадобилась не улучшенная железка, а прорыв в области программного обеспечения.
В текущей статье мы рассмотрим применение подхода дата-майнинга к созданию торговых стратегий. Этот метод не учитывает рыночные механизмы, он просто сканирует ценовые кривые и другие источники данных для поиска предиктивных паттернов. Машинное обучение или «искусственный интеллект» нужны для этого не всегда. Напротив, очень часто, наиболее популярные и прибыльные методы дата-майнинга работают без всяких рюшечек в виде нейронных сетей или поддержки векторных методов.Читать полностью »
Автор блога Financial Hacker рассказал о том, как на самом деле устроен процесс разработки высокочастотных стратегий для торговли на бирже — от важности анализа возможных задержек, до вопросов получения данных и тестирования (все с примерами кода). Для примера используется стратегия арбитражной торговли на американских биржах. Мы подготовили адаптированный перевод этого материала.Читать полностью »
В своей статье на ресурсе QuantStart, эксперт по разработке финансовых приложений Фрэнк Смитана (Frank Smietana) рассказал о существующих фреймворках для создания софта для бэктестинга торговых стратегий и дал несколько советов по выбору подобных инструментов. Мы адаптировали этот полезный материал.Читать полностью »
