В первую очередь хочу сказать спасибо пользователям SmartLab, которые откликнулись на предыдущий пост с просьбой присоединиться к тестированию моего самописного сервиса по статистическому анализу акций Мосбиржи - StatEdge.ru.   

За последние недели я серьезно расширил функционал. Теперь на платформе в пару кликов доступны:

Спектральный анализ (Фурье): для поиска скрытых ценовых циклов.

Структура рынка: индикаторы тренда и волатильности, упакованные в понятный визуальный дашборд.

Мониторинг объема и стакана: визуализация баланса спроса и предложения, а также отслеживание его динамики.

Скринер рынка (90+ бумаг): фильтрация по статистическим показателям.

Коррелятор: для поиска идей по диверсификации портфеля.

График «Лестница»: экспериментальный алгоритм математического поиска ценовых коридоров, точек пробоя и многое другое. 

Эксперимент: Мудрость толпы vs Рынок

Отдельно хочу рассказать про функцию «Народ». Это полноценный социологический эксперимент на базе сервиса.

Пару недель назад я рассказывал о разработке собственного скринера акций, основанного на статистическом анализе рыночных данных.

Предыдущие части тут:

Часть 1  |  Часть 2  |  Часть 3

За это время проект значительно продвинулся. Первая рабочая версия уже доступна в интернете.

Да, это пока MVP — некоторые функции еще дорабатываются, а интерфейс будет постепенно улучшаться. Но бесконечно полировать продукт без реальных пользователей невозможно, поэтому пришло время открыть его для первых тестировщиков.

Сейчас я набираю 20 человек, которые готовы протестировать сервис в реальных условиях и поделиться обратной связью.

На время тестирования доступ ко всем возможностям сайта будет полностью бесплатным. Получить промокод на бесплатный доступ можно в Telegram-канале проекта (промокод — вынужденная мера, чтобы контролировать нагрузку).

Tg: StatEdge 

Сайт: statedge.ru

Почему именно 20 человек? Хочу убедиться, что все ключевые функции работают стабильно под реальной нагрузкой, собрать замечания и понять, какие возможности действительно востребованы. Если тестирование пройдет успешно, доступ будет постепенно открыт для большего числа пользователей.

Оглавление

Часть 1 - Основная идея

Часть 2 — Обзор первого функционала

Коротко о содержании предыдущих частей: я инженер-конструктор, который решил написать собственный сервис для статистического анализа акций Мосбиржи. На данный момент готов MVP и идет активное обогащение функционалом.

1. Добавил Prophet

Пара слов о том, что это такое: 

Prophet — это библиотека автоматического прогнозирования временных рядов на основе аддитивной модели, где нелинейные тренды сочетаются с годовой, недельной и дневной сезонностью. Библиотека изначально создана специалистами Meta (признана в РФ экстремистской) для бизнес-задач с выраженной сезонностью.

Сначала я хотел разместить его как «игрушку», но потом подумал: почему бы не фиксировать каждый прогноз и сравнивать его с фактическим значением рынка? 

Приведу пример того, как это выглядит сейчас:

Оглавление:

Часть 1 - Основные идеи и концепция 
Часть 2 — Вы тут
Часть 3 — Добавил Prophet и Карту 

Вкратце о первой части статьи: был заложен MVP-скелет для сервиса, с возможностью обогащать его функциями и данными. Я получил обратную связь от некоторых пользователей SmartLab и постарался ее учесть. 

1. Логика расположения элементов

Сервис представляет из себя сайт-виджет с интерактивным меню. 

Оглавление
Часть 1- Основная идея (вы тут)
Часть 2 — Обзор первого функционала

Несколько слов обо мне

Я — инженер-конструктор. Долгое время работал в различных КБ и на производстве, параллельно обучаясь анализу данных (Data Analysis). На бирже с 2019 года. Прошел стандартный путь: активный трейдинг, роботы, позиционная и долгосрочная торговля. Со временем пришло болезненное осознание: без внятной математической модели и капитала сидеть на бирже означает просто прожигать время и нервы.

Идею своего «цифрового помощника» я вынашивал долго, а когда «созрел», решил собрать его сам.

1. С чего я начинал? 

Первое время в попытках «понять рынок» я тратил десятки часов на создание excel файлов с анализом и поиском закономерностей, влезал в Machine Learning и нейросети, писал бектестеры на Python по роликам на YouTube, но каких-то осязаемых результатов это не давало. 

За время «поисков» у меня накопились вопросы, на которые я не нашел ответов в популярных сервисах вроде TradingView или в терминалах брокеров. Основная боль: важные статистические показатели либо разрознены, либо им вообще не придается значения. У TradingView, например есть замечательная вкладка с теханализом: