Публикуем на GitHub конвертер ордерлога (qsh) в Level I! Бесплатные исторические данные.

Выложили на GitHub код конвертера исторических данных формата qsh в Level I (объем и цена тика, направление сделки, объем  и цена лучшего спроса и предложения).


QSH это формат хранения исторических данных (ордерлог, сделки, котировки) разработанный Николаем Морошкиным. Спецификацию формата и сами исторические данные можно найти на сайте QScalp. Спасибо парням за публикацию данных, вы делаете благородное дело!


Как работать с данными:


  1. Скачиваете исторические данные в формате QSH
  2. Указываете в конверторе директории к историческим и сконвертированным данным
  3. Выбираете исходный формат данных – ордерлог или сделки. В первом случае будут собираться полные данные Level I, во втором просто тики с направлением сделки
  4. Запускаете конвертацию. В зависимости от объема данных и мощности ПК многопоточная конвертация может идти от нескольких часов до нескольких дней.


Данные можно отрисовать и проверить, используя индикатор Level1MarketDataIndicator:


Читать дальше →

Публикуем исходные коды торговых стратегий на GitHub!

Начинаем публиковать исходные коды на GitHub.

Начнем с торговых стратегий. Все стратегии полностью работоспособны и могут быть использованы в исходном варианте как для тестирования и оптимизации, так и для реальной торговли.


В настоящий момент доступны следующие стратегии:

1) Классическая арбитражная стратегия


Arbitrage


Описание: Покупка и продажа спреда пары спот-фьючерс на основе индикатора Bollinger Bands.


Исходные данные: Свечки или тики. Рассмотрены оба варианта.


Алгоритм: Спред пересекает канал Боллинджера снизу вверх — продаем спред, сверху вниз — покупаем спред. При пересечении средней линии Боллинджера выходим из позиции.

2) Стратегия Черепах (Turtle Rules)


TurtleTrades


Описание: За основу взята стратегия Черепах — www.benvanvliet.net/Downloads/turtlerules.pdf


Исходные данные: Свечки или тики. Рассмотрены оба варианта. Свечки используются для расчета индикаторов. Для более точного входа в позицию и расчета стоп заявок можем


Читать дальше →

Как я сделал тестер-оптимизатор для нахождения прибыльных стратегий на Бирже - 2

Multidimensional Space Trading Strategies


Рис. 1. Оптимизация многомерного пространства алгоритмов торговых стратегий.


Оптимизация торговых стратегий

В процессе алгоритмической торговли постоянно возникает необходимость настройки параметров алгоритмов торговых стратегий. Сочетания всех возможных параметров превращается в большое многомерное пространство вариантов стратегий (см. Рис. 1). Чтобы получить самые прибыльные и стабильные стратегии нужно исследовать это пространство и подобрать оптимальные параметры для торговли.


Самый лучший способ исследования любого множества — это полный перебор всех его элементов Brute Force. Однако учитывая колоссальные объемы данных с которыми приходится сталкиваться при оптимизации, как правило, оказывается просто невозможно провести подобное исследование полным перебором. Приходится применять различные аналитические алгоритмы, которые позволяют сократить фактический объем исследований в процессе поиска экстремумов.


Большинство таких алгоритмов хорошо известны:


Читать дальше →