У понятия алгоритмический трейдинг (с англ. Algorithmic trading) есть два значения: - Алготрейдинг –автоматическая система, позволяющая открывать сделки в рамках созданного алгоритма, без участия трейдера; - Алгоритмическая торговля – способ исполнения большой заявки, при котором заявка автоматически делится на части, и подается последовательно по установленным правилам. algo-trading.png В первом случае алгоритмы нужны, для получения прибыли, используя автоматический анализ рынка и открытия позиций. У таких алгоритмов есть и другие названия такие как: «торговый робот» или «советник». Во втором случае алгоритм используется для того, что бы упростить работу трейдера при ручной торговле при совершении сделок в больших объемах. Компания StockSharp преследуя свою цель облегчить работу трейдера и вывести ее на более высокий и прибыльный уровень, разработала несколько программ, помогающих трейдеру в этом. Среди этих программ S#.Designer. algo-trading-systems.png Она позволяет создавать торговых роботов для алгоритмической торговли. Наша компания создала программу, которая поможет начинающему трейдеру создать свою стратегию при помощи кубиков. По сути это конструктор, требующий от трейдера лишь понимание рынка и выработанной стратегии, которую достаточно просто воплотить и внедрить в торговые процессы. Подробнее с программой можно ознакомиться на нашем сайте.
Разберем пример построение торговой стратегии в программе Designer на основе показаний индикатора MACD. Смысл индикатора заключается в следующем : 1. Если гистограмма индикатора MACD пересекает нулевую линию сверху вниз, это является сигналом на продажу. 2. Переход гистограммы из отрицательной зоны в положительную служит сигналом на покупку. Исходя из этого следует, что необходимо наложить условия, при котором будет совершаться сделка, а именно, если значение индикатора на последующей свече меняет свой знак, то подается сигнал на совершение сделки. Для создания стратегии необходимо: - Загрузим программу Designer. 1.png - Выберем блоки “Переменная”, “Свечи” и “Панель графиков”, соединим их. 2.png - Выберем инструмент, по которому будем тестировать стратегию. 3.png - Построим график свечей. 4.png - Выберем блок “Индикатор” и “Панель графиков”. Соединим блок “Индикатор” и “Свечи”. 5.png - Построим график индикатора MACD. 6.png - Выберем блок “Переменная” и присвоим ему числовое значение 0, для дальнейшего сравнения со значением индикатора. 7.png - Выберем блок “Сравнение” и в свойствах пропишем условие проверки: выполнение при проверки при значении индикатора MACD больше 0. - Добавим два блока “Переменная” и блок “Сравнение”. Одной из переменных в свойствах блока, зададим значение -1 - оно будет отражать переход значения кривой MACD из отрицательной в положительную область. Второй “Переменной” в свойствах зададим значение 0, что будет отражать первоначальное значение индикатора. - В блоке “Сравнение” пропишем условие , выполнением которого будет являться, что начальное для тайм фрейма значение индикатора больше текущего. - Соединим блоки “Переменная” через сокет тригер с блоками сравнение , как показано на рисунке. 8.png - Выберем кубик “Логическое условие” и “Переменная”. 9.png - В кубике “Логическое условие” будет проверяться условие выполнения двух сравнений, пропишем в свойствах кубика “Логическое условие” условие “И” и соединим кубики как показано на рисунке. В кубике “Переменная” пропишем значение равное -1, и соединим через сокет тригер с кубиком “Логическое условие” и через выход со входам кубика со значением 0. Это позволит при выполнении условий , перезаписывать значение “флажка”, отражая в какой области значений находится кривая индикатора MACD. 10.png - Выберем блок “Открыть позицию”, в настройках выберем направление “Купить”, и соединим с сокетом данные и тригер как показано на рисунке. 11.png - Выберем два блока “Переменная” в которых пропишем объем и портфель для торговли. Соединим их с соответствующими сокетами блока “Открыть позицию” 12.png - Аналогично построим ветвь для исполнение “Продажи”. 13.png - Стратегия готова, запустим ее. 14.png Как видно из разобранного примера, создание страетгии в программе Designer доступно даже для начинающего пользователя. Простота и удобство выборов блоков стратегии, а так же их удобная настройка, позволяют сократить время создания. Встроенная возможность скачивания маркет данных и тестирование программы, позволяет сделать ее незаменимым инструментом алготрейдера. Приятного использования
В прошлой статье были разобраны общие принципы работы с программой S#.Data (Hydra), от ее установки на компьютер пользователя, до скачивания истории маркет данных с двух источников ФИНАМ и MFD. В сегодняшней статье мы подробно разберем функцию записи в файл скачанной истории биржевых котировок и настройку шаблона для конвертации данных котировок в текстовой файл, с целью, когда маркет данные используются в других программах алгоритмической торговли и анализа торговых стратегий. Как уже говорилось ранее, программа способна хранить истории торгов в специальном бинарном формате S#.Data (BIN), что обеспечивает максимальную степень сжатия истории торгов, или в текстовом формате CSV, что удобно при анализе рыночных данных в других программах. Рассмотрим порядок выгрузки истории биржевых котировок в разные форматы файлов: Загрузим программу S#.Data (Hydra). Мы уже имеем данные истории торгов, загруженные ранее. 1.1.jpg Выберем, к примеру, источником биржевых данных, ранее скачанные маркет данные с ресурса MFD. 1.2.jpg У нас загружена история котировок акций Сбербанка. 1.3.jpg Нажмем правую клавишу мыши, и выберем пункт «Посмотреть скаченное». 1.4.jpg Выберем справа пиктограмму «сохранить», чтобы сохранить историю биржевых котировок. 1.5.jpg В выпавшем списке выберем необходимый для нас формат. Например - Excel. 1.6.jpg После записи данные биржевых котировок можно просмотреть, открыв файл. 1.8.jpg Сохраним теперь скачанные маркет данные в формате txt. 1.9.jpg Нажмем кнопку «сохранить» и увидим, что появилось меню настройки шаблона записи истории биржевых котировок. Данная функция реализована в программе S#.Data (Hydra) с целью предоставить возможность пользователю сохранить данные котировок в удобном виде, для упрощения использования маркет данных в других программах. 1.9а.jpg Заменим все «:» в программе на «-», и нажимаем «Предпросмотр». Заметим, что вид записи изменился. 1.9б.jpg Сохраним и откроем файл с скаченными маркет данными. 1.10.jpg Рассмотренный сегодня функционал программы S#.Data (Hydra), позволяет говорить о том, что скачанные маркет данные можно применять на любой платформе, что облегчает работу с торговыми алгоритмами. Настройка шаблона представления биржевых котировок позволяет настроить вид скачанных биржевых данных под себя, делая их более удобными для анализа торговой стратегии. Стоит заметить что программа в том числе поддерживает возможность выгрузку истории биржевых котировок в базы данных SQL, что позволит анализировать данные средствами данного языка. Напишите нам в комментариях, какие вопросы вы хотели бы рассмотреть в наших следующих статьях.
Часто задаваемые вопросы по программе Designer: 1. Как выгрузить маркет данные в программу? 2. Как и где указать инструмент для тестирования стратегии? 3. Как создать условие в стратегии? 4. Сложносоставные индикаторы, способы их расчленения.