Системное программирование. Разработка с нуля. Разработать backtest-систему для арбитражной стратегии на спредах: - **Вход:** спред расходится до 2-3% → открытие позиции - **Выход:** спред сходится до 0% → закрытие позиции **Цель:** Найти оптимальные точки входа/выхода из гипотез нейросети для максимальной прибыли при минимальных рисках. --- ## 📦 Данные - **Источник:** База данных с тиками каждые 5 секунд - **Период:** 1-3 недели (недели имеют разную волатильность) - **Структура:** timestamp, цена инструмента 1, цена инструмента 2 --- ## ✅ Что нужно сделать 1. **Backtest-модуль** – Расчет спреда по тикам – Симуляция открытия/закрытия позиций – Учет комиссий и проскальзывания 2. **Оптимизация параметров** – Порог входа: 1-3% (шаг 0.1%) – Порог выхода: 0-1% (шаг 0.1%) – Тестирование гипотез от нейросети 3. **Метрики** – Total Return, Sharpe Ratio, Maximum Drawdown – Win Rate, Profit Factor – Анализ по неделям (недели различаются) 4. **Результаты** – CSV/Excel с результатами всех гипотез – Графики: equity curve, drawdown – Ранжированный список оптимальных параметров --- ## 💻 Технологии - Python 3.8+ - pandas, numpy - Подключение к БД (SQLite/MySQL) - matplotlib/plotly для графиков --- ## 📊 Критерии оценки Приоритеты ранжирования гипотез: 1. **Максимальная прибыль** при просадке < заданного лимита 2. **Максимальный Sharpe Ratio** 3. **Минимальная просадка** при положительной доходности --- ## 📝 Формат работы **Вход:** - Доступ к БД с тиками - JSON/CSV с гипотезами от нейросети - Начальный депозит **Выход:** - CSV с результатами backtest - Графики (PNG/HTML) - Топ-N оптимальных гипотез.