Почему я слежу за open-source проектом cia76/FinLabPy и считаю, что он важен для работы с Мосбиржей

В последнее время я активно занимаюсь автоматизацией торговли и знакомлюсь с разными решениями, два раза летал на конференции, познакомился с интересными людьми. На этом фоне я наткнулся на проект cia76/FinLabPy , о котором уже давно слышал, но никогда не разбирался подробно. Российская алготорговля переживает странный период: возможности растут, но стандартизации как будто не существует. Брокеры выпускают свои API, но каждый из них живёт в отдельной вселенной — со своим обозначением тикеров, задержками и внезапными отключениями. Про проблемы алготорговли на Московской бирже почти не пишут, хотя есть мнение что 60% оборота биржи создаётся роботами. А вот автор этого проекта Игорь Чечет на своём вебинаре рассказывает о том с какими проблемами может столкнуться частный инвестор, когда приходит в алгоритмическую среду.

https://habr.com/ru/articles/966696/

#алгоритмическая_торговля #backtrader

Шаблон на Python для оценки эффективности торговой стратегии на основе исторических данных — альтернатива TradingView

В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи? Сегодня у нас есть Python и такие мощные библиотеки, как Backtrader . Однако голый фреймворк — это лишь половина дела. Чтобы он стал по‑настоящему народным инструментом, ему нужна удобная обвязка: готовая структура проекта, автоматический импорт стратегий, наглядные отчёты, тепловые карты для оптимизации и бесшовное подключение к API брокеров — не только российских , но надо начать с Мосбиржи. Мы стремимся сделать инструмент таким же удобным, как TradingView . Простота в использовании и доступность всех функций для пользователей без глубокой технической экспертизы — мне кажется вот идеал. Чтобы каждый, кто заинтересован в алгоритмической торговле, мог без усилий внедрить свою стратегию, протестировать её и получить результаты, не проводя часы и дни за настройкой системы. Эта статья — не просто описание проекта, а призыв к действию. Я предлагаю объединить усилия и создать открытый стандарт для алготрейдинга на базе open source Backtrader, заточенный под реалии российского рынка . Главная задача — построить открытый шаблон , который позволит частному инвестору, даже с небольшими навыками в программировании, сосредоточиться на главном — на разработке и тестировании стратегий, а не на борьбе с инфраструктурой. Мы создаём систему для марафона, а не для спринта: для классических стратегий с горизонтом в часы и дни, которая будет работать автономно и не требовать ежедневного внимания. Вкалывают роботы...

https://habr.com/ru/articles/939390/

#алгоритмическая_торговля #backtrader #космотекст

Отбор акций Мосбиржи для Backtrader: загрузка истории через библиотеку Игоря Чечета и её поквартальный анализ на Python

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader . Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей. Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах - там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями - ключ к достоверному тесту. Ликвидность - это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет - автор библиотек AlorPy , TinkoffPy и FinamPy , размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека-обертка - фактически мост между Backtrader и живым рынком. В статье будем скачивать исторические данные настолько глубоко, насколько это возможно и находить самые активно торгуемые акции по кварталам за последние 20 лет при помощи моего Python скрипта. Ваша критика или поддержка идей, приведённых в статье приветствуется. Ищем ликвидность

https://habr.com/ru/articles/912528/

#алгоритмическая_торговля #backtrader

Торговый робот без QUIK и Windows: мой путь к Raspberry Pi и Backtrader на Московской бирже

В предыдущих статьях я рассказывал, как пришёл к идее создания собственного торгового робота. Мотивация проста: ✓ Автоматизация - алгоритм не спит, не нервничает и не занят своими делами. ✓ Дисциплина - робот исключает эмоции, следуя правилам. ✓ Тестирование - любую идею можно проверить на исторических данных, прежде чем рисковать деньгами. Я всегда разделял два этапа: разработку торговых идей (логика стратегии) и реализацию механизма исполнения (отправка заявок, автотрейдинг). Сначала - бэктестинг и базовая оптимизация, и только потом - реальная торговля. Поскольку я нахожусь в активном поиске подходящего решения и уже опробовал несколько рабочих вариантов, то эта статья представляет мои размышления об этом механизме исполнения заявок. Ваша критика или поддержка идей приветствуется. Разбираемся с 🤖

https://habr.com/ru/articles/909852/

#алгоритмическая_торговля #backtrader

Мой первый и неудачный опыт поиска торговой стратегии для Московской биржи

Когда закончил писать механизм своего торгового робота обнаружил, что самое главное всё таки не сам механизм, а стратегия, по которой этот механизм будет работать. Первый тесты на истории показали что с доходностью и тем более с тем как доходность портфеля компенсирует принимаемый риск (коэффициент Шарпа) проблемы, но неудачный опыт тоже опыт, поэтому решил описать его в статье. Первый и самый важный вопрос - при помощи чего проводить тесты торговой стратегии на исторических данных? В какой программе или при помощи какой библиотеки создавать стратегию и потом прогонять её на истории? Раз мой торговый робот создан в среде исполнения JavaScript Node.js, то и тесты в идеале должны проводится на чём-то схожем. Но забегая немного вперёд скажу что получилось по другому - Python пришёл на помощь. Разбираюсь и ищу 📈

https://habr.com/ru/articles/857402/

#Backtestingpy #Backtesting #backtrader #grademark #trading_strategy