Автоматизация различных операций на бирже сегодня очень популярная тема. Автоматизировать можно всё, что угодно: подготовку отчётов, визуализацию графиков, получение истории цен по выбранному инструменту, совершение торговых операций по заранее заданному алгоритму, оповещения о событиях на рынке и многое другое. В частности, трейдерам бывает интересно автоматически анализировать биржевой стакан текущих цен. Им нужно получать оперативные оповещения о появлении в нём аномальных (относительно других значений) объёмов предложений продавцов или покупателей. Существует гипотеза о том, что если на рынке в текущий момент времени преобладают объёмы покупателей, а также появились большие или сверхбольшие предложения на покупку, то цена инструмента будет расти в краткосрочной перспективе, или, как минимум, не будет падать ниже этих предложений. И, тоже самое, но наоборот: если преобладают объёмы продавцов и в них присутствуют аномальные значения, то цена будет снижаться или не будет расти. Первый скриншот иллюстрирует стакан цен с объёмами предложений продавцов и покупателей, которые трейдер визуально может принять за аномалии. Но как же их определять автоматически? Теоретические основы детектирования аномалий можно изучить в статье: «Как быстро найти аномалии в числовых рядах с помощью метода Хампеля» (forworktests.blogspot.com/2022/12/blog-post.html). Этот метод хорошо себя зарекомендовал на практике для быстрого анализа числовых рядов на наличие в них аномальных выбросов. Объёмы предложений в стакане цен — это тоже числовые ряды, а значит метод Хампеля может быть применён и к ним. Для автоматизации поиска аномалий в объёмах понадобятся: Python (3.9, либо старше), платформа ⚙️TKSBrokerAPI (для работы с API брокера Тинькофф Инвестиции, github.com/Tim55667757/TKSBrokerAPI/tree/develop) и известная сетевая библиотека requests (для отправки сообщений через API Телеграм). На выходе получается «Детектор аномальных объёмов» — Телеграм бот для анализа объёмов спроса и предложения покупателей и продавцов: github.com/Tim55667757/TKSBrokerAPI/tree/develop/docs/examples/AnomalyVolumesDetector Бот следит за объёмами покупателей и продавцов в биржевом стакане, ищет аномалии в числовом ряду объёмов и оповещает о них в Телеграм. Оповещение содержит (см. второй скриншот): текущую цену инструмента и цены с аномальными объёмами. Продолжение вы можете прочитать в статье «Детектор аномальных объёмов — анализируем спрос и предложение с помощью платформы ⚙️TKSBrokerAPI»: forworktests.blogspot.com/2023/02/tksbrokerapi.html (или зайдите в мой блог forworktests.blogspot.com по ссылке в профиле). А как вы анализируете объёмы и волатильность? #автоматизация #биржа #бот #объёмы #покупатели #продавцы #algotrading #telegram #TKSBrokerAPI #trading

Всем привет! Недавно я упоминал про REST API от Тинькофф Инвестиции и про платформу ⚙️TKSBrokerAPI на Python (github.com/Tim55667757/TKSBrokerAPI/tree/develop), для упрощения автоматизации работы с биржей через брокера Тинькофф. Сам я тоже использую эту платформу: для получения кастомных отчётов и автоматизации трейд-роботов и ботов-оповещалок. Сегодня очень порадовал $KROT, который последние дни невероятно волатилен и хорошо подходит для тестов, спасибо ему за это! А также порадовал алгоритм моего нового робота на основе ⚙️TKSBrokerAPI: впервые удалось протестировать его на сильных движениях и заметил в телеметрии, что он достаточно неплохо поймал второй откат на пятиминутках, вошёл в позицию, самостоятельно дождался хорошей возможности и вышел в плюс. На одном лоте +16% прибыли, 280 рублей разницы в цене и 2800 руб. профита :) Неплохой результат, так как до этого удавалось поймать только 0.5-1.5% и я не знал, сможет ли робот дождаться большей прибыли и устоит ли на волатильном рынке. Сейчас убедился на тестовом счёте, что сможет :) Сохраню себе на память запись телеметрии: • 10:25 UTC "message": "BUY-стоп выставлен по цене первого покупателя: [1695 rub], лотов: [1]" • 12:04 UTC "message": "SELL-маркет исполнен по [1975 rub], ср. [1695 rub], лотов [1], профит 16.52%" Однако, конечно же, любому роботу нужна оптимизация, потому что далее через пару часов сегодня, судя по графику, можно было выйти еще рублей на 200 выше, но робот не дождался. #роботы #алготрейдинг #api #автоматизация #TKSBrokerAPI

Всем привет! Есть ли среди вас коллеги-автоматизаторы или интересующиеся этой темой для биржевых операций? Возможно, что кто-то ещё не знает, но у Тинькофф Инвестиции есть интересное REST API для автоматизации биржевой работы: tinkoff.github.io/investAPI Уже сейчас у них в API заложена достаточно обширная функциональность (получение информации о портфеле, выполнение торговых операций, формирование отчётов и многое другое). Они его развивают и есть планы по масштабированию. Однако, при работе с любыми API, всегда возникают технические трудности: высокий порог вхождения, необходимость в изучении документации, написание и отладка кода для выполнения сетевых запросов по формату этого API. Пройдёт много времени, прежде чем у вас дойдёт дело до реализации торгового алгоритма или практической автоматизации. Для упрощения работы с API Тинькофф я разработал платформу ⚙️TKSBrokerAPI на Python (github.com/Tim55667757/TKSBrokerAPI/tree/develop). Если будет интересно, пишите в личку или в комментарии, обсудим возможности API и варианты автоматизации для ваших задач.