hse_student

12

подписчиков

2

подписки

Создаю своего собственного бота для автоматизированной торговли на Мосбирже и верю, что им не заменит человека

Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией

hse_student
hse_student

6 октября в 8:35

Подбор примера расчёта издержек на сделке.Сигнал был верный, а я всё равно в минусе. Куда уходят деньги $SBER $VTBR $YDEX $LKOH $GAZP $MOEX $NVTK $SNGS $MTSS $ROSN Разбирая сделки бота, я заметил неприятную вещь: иногда модель угадывает направление, а по итогу выходит ноль или минус. Причина часто не в модели.Есть два расхода, которые на бумаге не видны. Первый: комиссия брокера, и платишь её дважды, за вход и за выход. Второй: проскальзывание. Хотел купить по одной цене, а купил чуть дороже, потому что цена успела сдвинуться или в стакане не хватило объёма.Покажу на условных цифрах. Допустим, бот поймал движение в 0,3%. Комиссия 0,05% на вход, 0,05% на выход и ещё 0,05% на проскальзывание. Итого 0,15%, и от заработка остаётся ровно половина. Если же движение было 0,1%, сделка с верным сигналом закрывается в минус.Для редких сделок это мелочь. Для бота, который торгует часто, это может съесть всю прибыль.Поэтому результаты стратегий я сравниваю уже после издержек. Красивая цифра до комиссий мне ничего не говорит.А вы считаете комиссии и проскальзывание, когда оцениваете свою доходность?#бот_с_нуля #инвестиции #тоговый_бот #трейдинг Не является ИИР
3
4
hse_student
hse_student

5 октября в 9:05

Бэктест показал 300% годовых? Скорее всего, в нём ошибка $CHMF $MAGN $NLMK $NVTK $SIBN $TATN $PHOR $ALRS $SNGSP $GAZP Красивую кривую доходности на истории можно получить почти из любых данных. Поэтому, когда вижу такую цифру, первым делом ищу, где модель подсмотрела будущее.Самая частая причина простая. Сигнал считается по утренней новости, а в данных за этот день уже лежит цена закрытия. Модель «угадывает» движение, потому что знает, чем закончился день. На истории всё отлично, в реальной торговле результат рассыпается в первую же неделю.Вторая причина: модель подогнали под прошлое. Настроек так много, что она запомнила историю, а рынок не поняла.Против этого я проверяю модель так. Обучаю на одном куске истории и тестирую на следующем, которого она не видела. Потом окно сдвигается вперёд, и всё повторяется. Называется walk-forward. Цифры получаются скромнее, зато им можно верить.Мой бот пока в песочнице, красивых иксов у него нет: что-то в плюсе, что-то в минусе. Зато проверяю я его только так.Вам попадался бэктест, который выглядел шикарно, а в жизни не заработал? Расскажите, в чём оказалась причина. #бот_с_нуля Не ИИР
3
4
hse_student
hse_student

4 октября в 7:17

Нейросеть уверенно назовёт цену Сбера через неделю. Верить ей я бы не стал $SBER $YDEX $GAZP $LKOH $MOEX $VTBR $GMKN $PLZL $ROSN $MTSS Если спросить чат-бот, куда пойдёт акция, ответ будет красивым: уровни, вероятности, даже причины. Читается так, будто его писал аналитик. Но языковая модель подбирает следующее слово так, чтобы текст звучал правдоподобно. Цена для неё такое же слово. Ничего она не считает, а уверена в себе одинаково, когда права и когда нет. Поэтому цифры из таких ответов я сверяю. Котировку с терминалом, дату отчёта или заседания ЦБ с первоисточником. Перепутать и не заметить она может легко. В моём боте сигнал даёт LightGBM, обученный на истории событий с 2022 года. Проверяю его только на периодах, которых он при обучении не видел. Пока всё в песочнице, и результат неровный: что-то в плюсе, что-то в минусе. Нейросеть я использую, чтобы быстро разобрать длинный отчёт. Решение о сделке ей не отдаю. А вы проверяете цифры от нейросети? Расскажите, чем сверяетесь, полагаетесь ли на нейросети в стратегиях? #бот_с_нуля Не является ИИР
4
5
hse_student
hse_student

3 октября в 15:34

Мой бот пока ничего не доказал $TATN $SIBN $CHMF $MAGN $NLMK $ALRS $MTSS $PHOR $SNGSP $PLZL Под прошлым постом мне написали, что говорить о результатах бота можно минимум через полгода, а таких, как я, уже более миллиона. Тут не поспоришь. Тестирую с мая, всё в песочнице Т-Инвестиций. На реальные деньги пока не выпускаю, сначала надо убедиться, что он вообще умеет зарабатывать. Какие-то стратегии у меня в плюсе, какие-то в минусе, и сижу я сейчас в основном над вторыми. Разбираю каждую убыточную сделку по отдельности. Смотрю, понял ли бот новость правильно, не подглядела ли модель будущее при обучении и не подвёл ли вход или выход. Иногда сигнал был верный, а я всё равно в минусе, и вот это самое неприятное, потому что причину искать дольше всего. Буду выкладывать всё это сюда. Если бот в итоге заработает, будет видно весь путь с самого начала. Если нет, вы узнаете об этом раньше, чем кто-то продаст вам курс. Следующий пост в рубрике #дневник_бота , я выложу уже с цифрами. А с какой проблемой вы столкнулись первой, когда пробовали автоматизировать торговлю? Не является ИИР
1
2
hse_student
hse_student

3 октября в 9:37

21 акция, которыми торгует мой бот, и почему именно они Когда я собирал торгового бота, первым вопросом был выбор бумаг. Брать весь рынок нет смысла: у части компаний мало ликвидности, а новостей о них почти нет. Боту нужны акции, по которым новости выходят каждый день и цена на них реагирует. Получился такой список. Банки и финансы: $SBER $VTBR $MOEX Нефть и газ: $GAZP $LKOH $ROSN $SIBN $TATN $SNGS $NVTK Металлурги и добытчики: $MAGN $NLMK $GMKN $PLZL $ALRS Остальные: $YDEX $MTSS $PHOR Логика простая. Нефтянка сильнее всего зависит от санкций, цен на нефть и курса рубля, новостей по ней больше всего. Металлурги реагируют на экспортные пошлины и спрос в Китае. Банки и Мосбиржа чувствительны к решениям ЦБ по ставке. Яндекс, МТС и ФосАгро я добавил, чтобы модель училась не только на сырьевых историях. Для каждой бумаги у бота есть история событий с 2022 года: санкционные пакеты, заседания ЦБ, дивидендные новости. Каждому событию присвоена оценка от сильно негативного до сильно позитивного, и на этих данных обучается модель. Раз в неделю буду публиковать, какие сигналы бот дал по этим бумагам и что произошло с ценой на самом деле. #дневник_бота Какие бумаги вы бы добавили в список? Интересно, по каким компаниям вы сами следите за новостями. Не является ИИР
7
8
hse_student
hse_student

3 октября в 8:57

Это мой первый пост в Пульсе Меня зовут Максим. Я студент третьего курса направления «Экономика и анализ данных» НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге. Работал стажёром-аналитиком в консалтинговой компании, занимаюсь проектами по автоматизации бизнес-процессов с использованием нейросетей. Инвестирую. Сейчас разрабатываю торгового бота для мосбиржи. Бот анализирует новостной фон и на основе машинного обучения формирует сигналы по 21 акции. Цель проекта: проверить, насколько такой подход применим к российскому рынку. В блоге буду публиковать: Еженедельные результаты работы бота под тегом #дневник_бота. Разборы новостей и отчётности компаний. Материалы о применении ИИ в бизнесе. Собственные сделки и выводы по ним. Если занимались созданием торговых стратегий на основе ИИ, подскажите какие алгоритмы использовали и как модно улучшить торгового бота
2
3