Больше года назад я решил, что было бы неплохо стать квантом. При этом для этого нужно иметь немало довольно разностороннего опыта. Поэтому какое-то время я проработал программистом, а теперь вот работаю Data sciencetist ом. Основные инструменты там - Python и R.
Довольно давно уже я делал курс ExcelTrader. Это классная программа, особенно когда нужно быстренько построить модель торговой системы и потыкать в нее карандашиком. Или разово произвести какие-то вычисления. Но все же, без углубления в vba, эксель статичный, хоть и полезный инструмент.
Как я уже говорил, я сейчас плотно сижу на R и этот язык очень прикольный. В нем простой синтаксис и куча различных пакетов под любые задачи. Например, можно легко написать торговую систему, протестировать и оптимизировать ее в считанные секунды, вывести всю статистику в виде графиков и табличек и все это буквально в 30-40 строк кода. Нейронную сеть можно вообще в 5 строк уместить. И все это вполне несложно можно связать с родным мт4.
Я планирую поделиться полученными знаниями и записать курс по языку R, аналогичный курсу про excel. Вот небольшая очень схематичная краткая программка, чего можно будет ждать от курса.
1. Уровень: новичок
Основы языка, работа с переменными и данными, с таблицами данных.
Основные манипуляции с данными, полезные функции
Работа с графиками, вывод различной информации в графическом виде
Статистическая информация по данным и ее расчет, различные виды статистического анализа
Создание собственных функций и библиотек
Загрузка и сохранение данных. Загрузка из файлов, из сети.
2. Уровень: бывалый
Построение простой торговой системы и ее тестирование, вывод результатов в виде графиков и таблиц
Применение индикаторов
Оптимизация торговой системы
Связка с платформами MetaTrader 4 и MetaTrader 5 и использование скриптов R в коде советников и индикаторов MetaTrader
3. Уровень: продвинутый
Работа с семантикой, с текстом
Парсинг новостей и прочих данных из сети, их анализ и использование для торговли
Написание торговой системы, анализирующей настроения в сети для «торговли против толпы»
Написание стратегий для работы с корзинами валют. Корреляции валютных пар.
Анализ влияния новостей
4. Уровень: бог
Нейронные сети
Применение нейронных сетей для торговли
Различные алгоритмы оптимизации параметров советника
Стресс тесты советников
Монте-карло, walk-forward и прочие тесты
Кроме того, в процессе мы изучим несколько различных пакетов для R (это аналог библиотеки для mql). Мы познакомимся с:
ggplot2 – пакет для построения графиков
coda - вывод результатов симуляций Монте Карло
quantmod для скачивания котировок и построения графиков
rusquant для получения данных с сайта Finam
quantstrat для тестирования торговых стратегий
и некоторые другие.
На выходе у нас получится несколько рабочих скриптов для расширенного анализа работы советников, пара советников, а также знания о том, как:
- написать, протестировать и оптимизировать простую торговую стратегию без многочасовых и многодневных ожиданий завершения оптимизации;
- написать продвинутую торговую стратегию, которая анализирует различные данные в интернете;
- написать продвинутую торговую стратегию, которая использует для вычислений нейронные сети;
- применить к данным торговых результатов стратегий различные методы статистического анализа (в том числе банальное определение торгует ли в данный момент система так, как торговала на периоде теста)
- применить возможности использования R в ваших советниках и индикаторах на mql (в том числе нейронные сети и прочие «продвинутые» вычисления)
Добавлено: 28-08-2018 06:02:43
Часть 1
Урок 1.1. Знакомство с R
Домашнее задание
Урок 1.2. Арифметические и логические операции
Домашнее задание
