Требуется программист – частичная занятость на длительный срок.

Добрый вечер, о нашем проекте:

Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).

Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

  и в TV.

2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

  работают не так как в TV.

4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

  или функции).

5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

  повторяется до полного соответствия индикаторов.

6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.

Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.

Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.

После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.

Задачи

В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:

1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

  двойную работу при портировании.

2. Доработать pybot

  a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

  переустановлении соединения.

    b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

  c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

тестирования.

    d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

Сильно много приведений в стратегии получается.

  e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

    во втором приближении Volume, Williams, Demarker

Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

Что мы предлагаем программисту:

Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

Оплата:

В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

Перспектива:

В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

Добрый вечер, о нашем проекте:

Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).

Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

  и в TV.

2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

  работают не так как в TV.

4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

  или функции).

5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

  повторяется до полного соответствия индикаторов.

6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.

Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.

Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.

После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.

Задачи

В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:

1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

  двойную работу при портировании.

2. Доработать pybot

  a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

  переустановлении соединения.

    b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

  c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

тестирования.

    d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

Сильно много приведений в стратегии получается.

  e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

    во втором приближении Volume, Williams, Demarker

Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

Что мы предлагаем программисту:

Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

Оплата:

В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

Перспектива:

В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

Добрый вечер, о нашем проекте:

Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).

Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

  и в TV.

2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

  работают не так как в TV.

4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

  или функции).

5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

  повторяется до полного соответствия индикаторов.

6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.

Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.

Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.

После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.

Задачи

В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:

1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

  двойную работу при портировании.

2. Доработать pybot

  a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

  переустановлении соединения.

    b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

  c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

тестирования.

    d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

Сильно много приведений в стратегии получается.

  e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

    во втором приближении Volume, Williams, Demarker

Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

Что мы предлагаем программисту:

Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

Оплата:

В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

Перспектива:

В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

Добрый вечер, о нашем проекте:

Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).

Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

  и в TV.

2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

  работают не так как в TV.

4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

  или функции).

5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

  повторяется до полного соответствия индикаторов.

6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.

Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.

Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.

После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.

Задачи

В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:

1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

  двойную работу при портировании.

2. Доработать pybot

  a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

  переустановлении соединения.

    b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

  c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

тестирования.

    d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

Сильно много приведений в стратегии получается.

  e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

    во втором приближении Volume, Williams, Demarker

Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

Что мы предлагаем программисту:

Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

Оплата:

В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

Перспектива:

В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.

Добрый вечер, о нашем проекте:

Мы разрабатываем торговые стратегии в Trading View (TV), но запускать их оттуда весьма сложно. Причин много: задержки в данных, сложности передачи сигналов, необходимость ручной настройки каждого уведомления, сложности самого Pine Script (скриптовый язык, используемый в TV) и т.д.

Перенос стратегий осуществляется при помощи фреймворка Backtrader (https://www.backtrader.com/).

Процесс портирования стратегии выглядит следующим образом:

1. Сначала пишется класс стратегии с использованием тех же индикаторов, что

  и в TV.

2. Стратегия прогоняется по тому же рынку, периоду и временному масштабу (таймфрейму), что и в TV. Полученные графические результаты Backtrader’a сравниваются с результатами TV.

3. После сравнения становится ясно, которые из библиотечных индикаторов

  работают не так как в TV.

4. Отличающиеся индикаторы переписываются с нуля (как классы Backtrader'a

  или функции).

5. Получившийся код проверяется на другом рынке и интервале. Процесс

  повторяется до полного соответствия индикаторов.

6. В получившуюся стратегию добавляются условия размещения ордеров.

7. Результаты торгов сравниваются с результатами в TV на нескольких рынках.

Это всё небыстро и вылазит куча проблем по дороге, т.к. ни одна библиотека индикаторов не совпадает по результатам с TV. Работают без отличий только самые базовые (SMA, ATR, ... т.д.), а остальные приходится переписывать согласно вики от TV.

Для запуска стратегий был разработан pybot. Это небольшой фреймворк на языке Python с использованием asyncio, который позволяет не только получать котировки (как исторические, так и в реальном времени), но и умеет масштабировать данные (т.е. масштабировать данные из 1 минуты в 5-10-15 и т.д. минут), а так же отслеживает целостность данных.

После того, как стратегия отлажена в Backtrader'e она переписывается в асинхронном стиле и запускается на pybot.

Задачи

В целях упрощения и ускорения процесса нужно сделать следующее:

1. Создать адаптер в pybot для запуска стратегий Backtrader'a. Это уберёт

  двойную работу при портировании.

2. Доработать pybot

  a. Есть плавающий баг в отслеживании целостности данных при

  переустановлении соединения.

    b. Нет способа дождаться обновления другого рынка в самой стратегии.

  c. Дать возможность запускать pybot на исторических данных в целях

тестирования.

    d. Рассмотреть целесообразность использования np.array в классе Data.

Сильно много приведений в стратегии получается.

  e. Реализовать возможность управления параметрами стратегии через

объект конфигурации, доступный по HTTP (проще говоря реализовать web интерфейс для управления параметрами стратегии и таймфреймом).

3. Портировать ряд индикаторов: DMI, EMA, SMA и другие с возможностью мультитаймфреймов.

    во втором приближении Volume, Williams, Demarker

Это первое что нужно сделать, в дальнейшем будут разрабатываться другие стратегии, с которыми нужно будет сделать тоже самое или почти то же самое.

После того как мы перенесем наши работающие профитные стратегии с TV на наш сервер- мы их используем для заработка.

Что мы предлагаем программисту:

Стать участникам нашей команды и по ходу развития проекта писать все что для этого потребуется в рамках частичной занятости- работа на результат.

Оплата:

В первую очередь мы ищем человека, разбирающегося в выше перечисленных аспектах. Мы предлагаем заработок на стратегиях вместе с нами без ограничений, без дополнительной оплаты за выполненную работу. (Закинули деньги на биржу, запустили стратегии, подключили все необходимое для автоматической торговли и зарабатываем пассивный доход ( 1000, 5000,10 000 у.е. и более в месяц). Если мы не найдем подходящего кандидата на бесплатной основе, мы будем рассматривать платные варианты, поэтому, если Вам не подходит выше озвученный вариант сотрудничества, назовите свою цену за данную работу и сроки ее выполнения и мы рассмотрим Ваше предложение. Ну и как подтверждение вашего опыта - вышлите нам своё CV.

Перспектива:

В будущем планируется разработка собственного бектестера с высокой производительностью на C++ для оптимизаций, оценки и поиска лучших стратегий. В нём планируются реализовать: walk-forward analysis, генетические алгоритмы оптимизации, алгоритмы оптимизации управления рисками под каждую стратегию и удобный интерфейс с нужными для работы индикаторами. С помощью которого мы сможем не только зарабатывать, но и продавать сигналы.