Якщо вам здається привабливою робота алготрейдера і вам би хотілося займатися програмуванням торгових роботів, то ми надамо декілька корисних порад з даного питання, допоможемо визначитися з першими кроками, підкажемо, яким чином краще розвиватися, а також висвітлимо деякі технічні деталі процесу і інші значущі теми.
Оскільки ви тільки плануєте зайнятися розробкою торгових роботів і напевно поки ще не маєте досвіду написання алгоритмів з використанням мов програмування, то ідеальним варіантом буде використання спеціальної платформи для алготрейдінга. Застосування платформ-конструкторів не вимагає знань і навичок в програмуванні, а значить, ви зможете навчитися будувати найпростіших торгових роботів і отримаєте необхідний початковий навик для подальшого розвитку. Перш за все, вкрай важливо підібрати підходящу платформу, на основі якої буде створюватися робот. Вони представлені досить широко, однак в даній статті мова піде про трьох найпопулярніших з них: TSLab, WealthLab і StockSharp.
З чим же пов'язаний такий вибір?
Першорядну роль відіграє мова програмування. У разі даних платформ використовувався C #. Освоїти мову програмування - не сама тривіальна задача. Це вкрай непростий процес, який вимагає великої кількості часу. Звичайно ж, цілком логічно бажання вивчити один універсальну мову, за яким надалі можна було б працювати на постійній основі, при створенні торгових роботів. Мова, на якому буде зупинений вибір, повинен бути застосовний для всіх типів алгоритмів з необхідною розробнику складністю і сумісним з актуальними платформами. До мов такого роду і відноситься C # (сі-Шарп). Він здатний забезпечити виконання безлічі функцій і його застосовують для значного числа платформ, зокрема: WealthLab, StockSharp, TSLab. OpenQuant, multicharts. Людина, яка в змозі запрограмувати на C #, може з легкістю міняти платформи при виникненні подібної необхідності. До того ж, завдяки схожості інтерфейсу, освоювати нові платформи буде зовсім нескладно.
Проведення тестових заходів і створення торгового робота
Головним чином, є необхідність в платформах, які давали б можливість тестування стратегії і її запуску вже в формі робота. Так як змінювати платформи між цими двома процесами представляється вкрай незручним заняттям. Було б дуже накладно, якби довелося складати торговий алгоритм на основі однієї платформи для трейдингу, налагоджувати на інший, тестувати на третій і запускати в повноцінну роботу на четвертій. Застосування WealthLab, StockSharp і TSLab дозволяє реалізувати всі процеси на базі однієї з обраних програм.
Доступність інформації та технічна підтримка
Можливість порадитися в складній ситуації грає величезне значення для початківця. Допомогти можуть тематичні форуми, там завжди знайдеться кілька людей, які можуть дати потрібну пораду. І дані платформи в цьому ключі максимально доступні.
Оновлення та розвиток платформи для алготрейдінга
Фондові ринки не стоять на одному місці, вони - постійно мінливий організм, де регулярно знаходяться нові можливості для ведення різних типів торгових процесів. Реалізація нових алгоритмів, оновлення бібліотек, методи роботи з високочастотної торгівлею, всі ці можливості відкриваються при розвитку алгоритмічних платформ і це вкрай важливо. Якісь із раніше популярних платформ втрачають свої позиції, але на їх місце приходять інші, більш сучасні.
Складно сказати, яка з них відстане або, навпаки, вирветься вперед, але в даний час існує достатньо підстав, щоб вибрати саме одну з таких (WealthLab, StockSharp і TSLab). Всі представлені платформи для алготрейдінга періодично оновлюються і розробки прислухаються до думки користувачів, реалізують нові можливості і усувають неполадки.
На наш погляд, приділяти увагу іншим методам для написання роботів, як, наприклад, QPILE, LUA, або застосування платформ з EasyLanguage, в даний час не має великого сенсу, так як вони недостатньо підходять для новачків і не відповідають всім вимогам даного огляду.
В рамках даної статті ми не будемо заглиблюватися в технічну складову кожної з платформи для алготрейдінга і ступеня їх застосування, оскільки все базується на індивідуальних вимогах і завданнях, які планується реалізовувати.
У чому полягає різниця платформи для алготрейдінга TSLab, StockSharp і WealthLab?
Розглянемо основні переваги та відмінності платформ для створення алгоритмічних торгових систем.
TSLab - конструктор роботів без програмування
У TSLab проблеми з цим відсутні, тим більше що дана платформа для алготрейдінга підтримує мову C #, як вже писалося раніше. Але від користувачів все це знаходиться досить далеко. Тому ті, хто знає мову, той і зможе розширити стандартні можливості завдяки застосуванню API, що дозволить створювати більш складні і просунуті алгоритми.
StockSharp S # - повноцінне програмування торгових роботів
В даному випадку, навчання займає набагато більше часу і вважається більш складним поряд з TSLab або WealthLab. Так, якщо ви ніколи не програмували, то вам буде потрібно, як мінімум, півроку на освоєння програми, де самим початковим етапом буде вивчення основ програмування, потім можна буде перейти до вивчення бібліотеки і тільки потім вже до безпосереднього написання роботів.
Якщо робити вибір між TSLab і StockSharp, то чому варто віддати перевагу?
Перш за все, необхідно розуміти, що вони являють собою повні протилежності, і яка з них більше вас приваблює - може бути зрозуміло тільки вам. Якщо оцінювати їх якості, то неправильно говорити, що одна з них краща за іншу. Все залежить від навичок і цілей трейдера. Жодну з них при цьому не можна назвати універсальною. І там і там є прогалини, але компанії працюють на їх усунення, намагаючись знайти найбільш підходящі рішення. Найкращим з варіантів є той, коли трейдер може почати роботу в візуальному конструкторі, а потім продовжити їх написання на одній з мов програмування. В такому випадку на даний момент перевага у TSLab, оскільки початківці можуть спочатку освоїтися з конструктором, а після плавно перейти до освоєння і програмування через TSLab API.
Варто також зауважити, що StockSharp на поточний момент закінчують роботи зі створення і впровадження S # .Studio - візуальної студії, яка спростить процес написання роботів для користувачів.
WealthLab - приклад «генетичної» оптимізації
Wealth Lab Developer був орієнтований на ринки Європи і Америки. Можливо, тому, при всій його популярності в Росії, офіційного коннектора до російських терміналів все ще не існує, що, безсумнівно, є значним недоліком.
З огляду на все вищесказане, зрозуміло, що вибір платформи для алготрейдінга залишається безпосередньо за вами, так всі варіанти мають не тільки свої безперечні переваги, але і досить серйозні недоліки, які, можливо і вплинуть на прийняття рішення.