исторические данные. StockSharp

Данные - всё???

2018-04-23T15:36:00Z

Шоковые события в нашей стране в интернет части за последние дни заставляют все больше и больше надеятся только на одного человека в этом бренном мире - что присуствует в отражении зеркала.
Некогда один из наиболее популярных сервисов халявно-бесплатных маркет-данных Финам испытывает трудности. И нам остается лишь гадать: временные ли они, с чем они связаны, или сервис прекращает свою работу окончательно (по крайней мере как свободно-доступный)?

На текущий момент мы в курсе испытываемых проблем у ряда пользователей. А так же о том, что сервис частично или полностью недоступен (счастливчики, как я, ликуют - сервис пока работает). Поэтому мы предлагаем ряд вариантов для решения проблемы прямо сейчас через нашу мега программу Гидра:

MFD источник. Работает аналогично Финаму (глубина истории чуть меньше, инструментарий аналогичный). Скачиваем инструменты, добавляем в панель источника, выбираем типы интересующих данных.
Инструкция здесь.
Alor истории. Сервис очень лайтовый. Имеет ограничение по глубине истории.
Инструкция здесь.
Терминалы. Квик. Можно качать свечи напрямую из терминала.
Инструкция здесь.
Покупка готовых данных с биржи, но это вариант не для всех.
Инструкции - звоним по телефону, указанному на сайте биржи.
Order log с Цериха. Качаем, конвертируем его в ленту сделок утилитой.
Подробности здесь.

Надеемся, эти антикризисные меры поиска маркет-данных для РФР вам помогут, и вы сможете продолжить свой путь к миллионам!

Разработка стратегии обратного тестирования.

2023-06-29T13:10:29Z

🤖🤖 Обратное тестирование является важной составляющей разработки и оценки торгового робота. Оно включает тестирование торговой стратегии с использованием исторических данных рынка для оценки ее производительности и проверки ее эффективности перед внедрением в реальные торги. Вот как обычно проводится обратное тестирование в торговом роботе:

👉 1. Исторические данные: Торговый робот использует исторические данные рынка, включая данные о ценах, объемах и других соответствующих показателях, чтобы воссоздать прошлые условия рынка. Данные должны охватывать достаточно длительный и разнообразный период, чтобы учесть различные сценарии и условия рынка.

👉 2. Реализация стратегии: Торговый робот применяет конкретную торговую стратегию или алгоритм к историческим данным. Он выполняет симулированные сделки на основе заранее определенных правил и логики стратегии, включая сигналы для входа и выхода, размер позиции, правила управления рисками и любые другие соответствующие параметры.

👉 3. Измерение производительности: Торговый робот измеряет и записывает производительность каждой симулированной сделки, включая прибыль/убыток, процент выигрышных сделок, отношение риска к вознаграждению, максимальную просадку и другие соответствующие показатели. Он отслеживает кривую капитала, историю сделок и производительность портфеля на протяжении всего периода обратного тестирования.

👉 4. Статистический анализ: Торговый робот выполняет статистический анализ результатов обратного тестирования для оценки производительности стратегии. Этот анализ может включать такие показатели, как годовой доходность, коэффициент Шарпа, коэффициент Сортино, максимальная просадка и другие показатели, учитывающие риск. Он помогает оценить прибыльность стратегии, уровень риска и ее последовательность со временем.

👉 5. Оптимизация и настройка параметров: На основе результатов обратного тестирования торговый робот может пройти процесс оптимизации и настройки параметров для улучшения своей производительности. Это включает настройку параметров стратегии, таких как индикаторы, пороги, временные рамки или другие переменные, с целью максимизации прибыльности стратегии или риско-скорректированных показателей.

👉 6. Тестирование надежности: Торговый робот проходит тестирование надежности для оценки его производительности в различных условиях рынка или вариациях входных данных. Это тестирование помогает оценить надежность стратегии, ее способность противостоять изменениям на рынке и адаптироваться к различным сценариям.

👉 7. Тестирование на реальных данных: Для дополнительной проверки производительности и надежности стратегии торговый робот может пройти тестирование на реальных данных. Это включает разделение исторических данных на несколько сегментов, таких как периоды обучения и тестирования, для более точного моделирования реальных условий торговли. Стратегия периодически оптимизируется и оценивается с использованием свежих данных для обеспечения ее дальнейшей эффективности.

👉 8. Сравнение производительности и оценка: Торговый робот сравнивает результаты обратного тестирования разных стратегий или их вариаций, чтобы выявить наиболее перспективные. Он оценивает стратегии на основе их риско-скорректированных доходностей, последовательности, просадок и других соответствующих показателей. Это помогает выбрать самую успешную стратегию для реальной торговли или для дальнейшей настройки.

💥💥 Обратное тестирование предоставляет ценную информацию о производительности, прибыльности и характеристиках риска торговой стратегии в прошлом. Это помогает трейдерам и разработчикам оценить жизнеспособность стратегии, принимать обоснованные решения и получить уверенность в ее использовании в реальной торговле. Однако важно отметить, что прошлые результаты не гарантируют будущие результаты, и необходимо постоянное мониторинг и адаптация для учета изменяющихся рыночных условий.

Разные свечи - одна программа!

2022-09-08T13:19:13Z

Свечи в биржевой торговле постоянный и необходимый атрибут.
Сегодня нет трейдеров, которые не обращаются к свечным графикам и не отслеживают изменения рынка на его основе.
История «свечного» отображения поведения рынка уходит корнями в прошлое, в Японию 18 века, когда последовательностью «свечей» начали наглядно изображать ценовой максимум и минимум в течение определённого периода, а также цены на начало и конец данного периода.
Нет смысла описывать состав свечи, так как любой трейдер знает эти основы.
Говоря в контексте анализа, свечи - основа всех основ, опытный трейдер может только глядя на график определить меняющуюся ситуацию.
Иногда трейдер не просто определяет ситуацию на рынке, но и способен предугадать изменения, так как рынок склонен, при схожих условиях, одинаково реагировать на «раздражители».
Как я писал ранее, обилие инструментов для торговли всего лишь предоставляют возможность заключения сделок, превращая торговлю исключительно интуитивное и спекуляционное действие.
Серьёзная, не масс-торговля, требует систематического подхода, то есть нельзя просто взять терминал и начать торговать, изначально необходимо обладать знаниями.
Эти знания строятся не только на практической части - торговле, но и включает в себя глубокий анализ рынка, его поведение на те или иные события.
Такое отражения наглядно демонстрируют свечи.
Для большинства пользователей свечи - максимум и минимум за период, однако многообразие свечей способно удивлять.
Каждый из вида свечей несет для трейдера свое значение, и способно предоставлять ему полный объем информации по нужному активу или группе активов.
Итак для анализа могут понадобятся различные свечи, однако получить маркет данные для них - достаточно проблемно.
Большинство программ и ресурсов для скачивания маркет данных не предоставляют такую информацию, а те что могут предоставить не позволяют получить данные сразу по нескольким типам свечей.
Второй проблемой становиться необходимость конвертации данных в нужный формат для графического представления свечей и «наглядного» анализа.
Не стоит забывать о стоимости таких программ, которые редко бывают даже «условно бесплатные».
Как писалось ранее, S#.Data решает эти проблемы.
Она позволяет не просто построить свечи различных типов, но и сохранить их, что не мало важно для дальнейшего использования.
Практически все источники не транслируют напрямую маркет данные по таким свечам, соответственно проблема для большинства программ становится неразрешимой, однако S#.Data решает ее путем построения таких уникальных свечей посредством других скаченных маркет данных. Например из Тиков.

- Так например свечи объема, которые отображают объем сделок за выбранный период, и дают информацию о активности инструмента.

И так же легко можно построить их график

- Программа позволяет получить Renko свечи. График рэнко наглядно определяет основной тренд. Такой график полезен для того чтобы определить ключевые уровни поддержки и сопротивления, так как усредняет основную тенденцию, не отражаются мелкие колебания цены, это позволяет сосредоточить внимание на действительно значимых движениях.

Так же после получения маркет данных строим график.

- Не менее важные свечи - Range свечи. Особенностью данного графика является то что новые свечи строятся в зависимости не от таймфрейма, а от диапазона, который прошла цена. Соответственно пользователю удобнее отслеживать именно колебания цен.

И так же выстраиваем график.

- Помимо выше перечисленных, достаточно привычных для трейдеров свечей и их графиков, Hydra позволяет получать уникальные, но нужные в анализе данные.

Так например PnF свечи (крестик-нолик)

Или свечи Heiken Ashi Candles, применяемый для отслеживания тренда рынка.

Таким образом, S#.Data позволяет не просто получать готовые маркет данные, но и строить такие данные, получение которых не представляется возможным. Более того, она позволяет сразу строить графики, объединяя в себе все этапы для анализа рынка, сокращая финансовые и временные затраты трейдера.

На этом все. До Встречи в новых статьях.

Конвертация исторических файлов QScalp в формат StockSharp

2013-09-26T15:26:21Z

Привет всем алготрейдерам!

Хочу поделиться своим решение для тестирования скальперских и ХФТ стратегий. Долгое время я использую замечательный привод Морошкина (бесплатную версию [smile] ). И недавно решил автоматизировать несколько стратегий на базе StockSharp.

Но для этого нужны исторические данные, в частности стаканы. У StockSharp есть программа Гидра, которая по идее позволяет качать все необходимое, но ее нужно держать постоянно включенной. Для меня это не вариант, так как я постоянно занят, и интернет не всегда стабильный.

Но недавно я узнал, что QScalp сам пишет историю и бесплатно ее выкладывает через брокера IT Invest.

В итоге, я написал конвертор данных QScalp в формат StockSharp!

Просто установите программу и скачайте исторические данные формата QSH для QScalp по одной из ссылок ниже

http://www.itinvest.ru/s...are/spo/qscalp/history/

ftp://athistory.zerich.com/

Теперь осталось только указать в конвертере путь к скаченным файлам и к папке хранения исторических данных StockSharp, и нажать кнопку “Запустить”!

Вуаля, теперь у вас есть высококачественные исторические данные для тестирования своих стратегий!

PS Торопитесь пока бесплатно ;))

PPS Шутка))

Всем удачной торговли!

Присоединиться и редактировать код можно по https://github.com/stocksharp/Qsh2Bin

скомпилированную программу по https://github.com/StockSharp/Qsh2Bin/releases

О сервисе исторических данных Финам! Важная информация!

2020-04-20T18:06:49Z

Уважаемые пользователи! С сегодняшнего дня компания Финам изменила способ доступа к сервису "Экспорт данных".
Теперь данный сервис недоступен для автоматического скачивания.

Для нас это означает, что с текущего дня наша программа S#.Data (Hydra) не сможет скачивать данные с Финама.
То есть, к сожалению, сервис скачивания данных через Гидру с Финам больше недоступен. Подробнее можно узнать из обсуждения на форуме Финам

Мы приносим извинения нашим пользователям за неудобства, но просим учесть, что отключение сервиса произошло не по нашей вине и помимо нашего желания.
Мы продолжим работать над нашими продуктами и постараемся найти оптимальное решение, чтобы предоставить вам качественный сервис.
Также, если у вас есть на примете сервис, который может заменить Финам, мы с удовольствием выслушаем вас.
Комментируйте эту новость или пишите на info@stocksharp.com

С благодарностью пользователям, StockSharp

В историческом коннекторе (HistoryEmulationConnector) не работает orderLogItem.IsMatched()

2019-02-17T22:34:56Z

Добрый день.

Есть следующий код

При приходе OrderLogItem orderLogItem = Combination orders ... ->
orderLogItem.IsCanceled() = true,
orderLogItem.IsRegistered() = false,
orderLogItem.IsMatched() = false.

Причем, при чтении из локального хранилища -

такой проблемы нет.

При приходе OrderLogItem d = Combination orders ... ->
d.IsCanceled() = false,
d.IsRegistered() = false,
d.IsMatched() = true.

Редактируемый код и исторические данные представлены в другом топике
https://stocksharp.ru/fo...ota-so-stakanom-zayavok/

Корректная настройка исторического коннектора

2019-02-04T02:49:48Z

Добрый день.

Как заставить коннектор HistoryEmulationConnector

1) Реагировать на изменение стакана, используя исторический ордер лог?
CreateDepthFromOrdersLog = true не помогает. Подсказку про MarketDataMessage не понимаю как применить.

2) Реагировать на новые сделки, используя исторический ордер лог?
CreateTradesFromOrdersLog = true не помогает. Аналогично с подсказкой про MarketDataMessage.
3) Реагировать на новые сделки, используя исторический стакан заявок?

Свечи с криптобирж

2018-03-27T14:52:09Z

Я правильно понимаю, что исторические данные с криптобирж получить невозможно?
если можно, то какие биржи?
участник крауда

Создание WeightedIndexSecurity из исторических данных (получить исторический спред 2-х инструментов)

2017-12-21T20:39:37Z

Здравствуйте.

Подскажите, как правильно создать WeightedIndexSecurity из исторических данных?

Имею:
Security _leg1Security = new Security() { Id = "SBER@TQBR" };
Security _leg2Security = new Security() { Id = "SBERP@TQBR" };

DateTime from = new DateTime(2017, 1, 3).ChangeKind(DateTimeKind.Utc);
DateTime to = new DateTime(2017, 1, 4).ChangeKind(DateTimeKind.Utc);

private TimeSpan _timeFrame = TimeSpan.FromMinutes(1);

В переменных _leg1TimeFrameCandles и _leg2TimeFrameCandles исторические 1-мин свечи, загруженные из локального хранилища.

_portfolio = new Portfolio
{
Name = "Test Account",
BeginValue = 1000000,
};

WeightedIndexSecurity _spreadSecurity = new WeightedIndexSecurity() { Id = "Index1", Board = ExchangeBoard.Forts };
_spreadSecurity.Weights.Add(_leg1Security.Id.ToSecurityId(), Convert.ToDecimal(1));
_spreadSecurity.Weights.Add(_leg2Security.Id.ToSecurityId(), Convert.ToDecimal(-1));

var securityList = new List<Security> { _spreadSecurity };
var portfolioList = new List<Portfolio> { _portfolio };

_historyEmulationConnector = new HistoryEmulationConnector(securityList, portfolioList);
_spreadCandleSeries = new CandleSeries(typeof(TimeFrameCandle), _spreadSecurity, TimeSpan.FromMinutes(1)) { BuildCandlesMode = BuildCandlesModes.Build };

ConfigManager.RegisterService<ISecurityProvider>(_historyEmulationConnector);

CandleManager _spreadCandleManager = new CandleManager(_historyEmulationConnector);
_spreadCandleManager.Processing += DrawSpreadCandle;

_spreadCandleManager.Start(_spreadCandleSeries); (Исключение - System.InvalidOperationException: "Инструмент S#:SBER@TQBR, Native:,Type: не найден.")

private void DrawSpreadCandle(CandleSeries series, Candle candle)
{
Debug.WriteLine(string.Format("series= {0}, candle= {1}, candleseries= {2}", series.Security.Id, candle.Security.Id, _spreadCandleSeries.Security.Id));

var data = new ChartDrawData();
data.Group(candle.OpenTime).Add(_spreadChartCandleElement, candle);

try
{
Chart.Draw(data);
}
catch (Exception ex)
{
}
}

Как получить исторический спред этих 2-х инструментов?

Некорректная загрузка исторических данных Финам

2017-06-30T07:40:11Z

Добрый день
Попробовал загрузить свечки с Финама с помощью FinamHistorySource, как бы все ничего, но почему-то параметры свечи (открытие, закрытие...) округляются до целого.
См картинку . При этом с сайта файлом данные качаются нормально. Финамовский глюк или SS? Хорошо бы исправить.

WL источник для Гидры

2013-10-09T18:52:31Z

Источник загружает данные оттуда же, откуда и pro версия wealth-lab.

Поддерживаются свечки всех мастей.

Вроде как, с фиделити можно много разной инфы утянуть в том числе и макро, но в источнике нельзя.

Поддерживается Гидра версии 4.1.19.1

Установка (все почти также, как и для яху-гугл)

И снова идем на ГИТХАБ

Обращаем внимание на то, что б была включена ветка "master" и жмем "download zip".

После того, как скачали, идем в архиве в папку bin\Release или bin\Debug и ищем там Файлы:

WealthLab.DataProviders.Common.dll
WealthLab.dll
Fidelity.Components.dll
StockSharp.Hydra.WLTask.dll

Копируем его в Hydra\Plugins

Также ищем папку в архиве log4net_1_2_10_0 или Log4Net_old
Копируем оттуда log4net.dll и кидаем ее в корень Гидры с заменой.

Дело в том, что компоненты велс лаба собраны с более старой версией log4net, чем гидра.
Выпилить оттуда эту библиотеку нельзя, равно как и из гидры. Но заменить в гидре можно, тем более что в они фактически и не используется.

Запускаем Гидру. В списке Источников должен был появиться WL-source.
Если не появился, жмем добавить источник.

Настройки.

Есть два режима: обычный и перезагрузка.

В режиме перезагрузка, будут качаться все отсутствующие данные, начиная с указанной начальной даты.

Временной отступ - для обычного режима. При отступе равном, например, 50, будут качаться все отсутствующие данные за последние 50 дней.

Полезно, например, если вы считаете какой-нибудь индикатор за последние 50 дней, а все что раньше, вас не интересует.

Инструменты

При первом запуске, в главной директории Hydra появится текстовый файл WLSourceTickers.txt

Записываем в него id необходимых инструментов через пробел, например:

AAPL@SMART SPY@SMART APOL@NASDAQ GOOG@SMART

SMART это умная система роутинга ордеров по ECN'ам. Типа как exchange board. Можно не обращать внимания.

Для импорта инструментов в гидре жмем добавить.

Инструменты спарсятся и добавятся в базу.

Перед началом закачки нужно не забыть добавить желаемые данные - свечки нужного ТФ.

ЛЧИ Viewer 2015

2015-09-21T13:43:42Z

Обновление у программы ЛЧИ Вьювер для нового сезона ЛЧИ 2015.

Теперь можно смотреть на одном графике несколько инструментов одновременно:

Аналитика - новая фича Гидры для квант анализа и дата майнинга

2014-03-17T18:08:58Z

В S#.Data (Гидра) появилась новая фича Аналитика. Она позволяет производить анализ над данными, что скачала Гидра. Стандартно входят 2 скрипта: Анализ объема с разбивкой по часам и анализ объема с разбивкой по цене:

Множество примеров о том, как делать красивые графики на компоненте SciChart.

Сам код так же пишется внутри Гидры:

Для того, чтобы пойти чуть дальше, и попробовать заместить R и Python, добавлена библиотека Math Numerics. В одной программе (Гидра) теперь можно и скачивать данные, и анализировать, и производить визуализацию.

Для тех, кто пользуется серверным режимом S#.Data, теперь можно анализировать данные, не закачивая их к себе на диск.