В одном из предыдущих постов писал про Google Colab — бесплатный доступ к интерактивной среде Jupyter Notebook на языке Python с кучей библиотек для анализа данных (и самой популярной — Pandas: обучалки-введение).
   Низкий порог входа в мир серьёзного анализа данных -тем и привлекателен этот зоопарк. Несколько строк кода и уже можно анализировать-смотреть данные (акции, облигации, фьючи, макро).

   Если вы пробовали писать скрипты в Excel, кастомные индикаторы в Мультичартсах или Метастоках, то освоить язык Python в интерактивной среде Jupyter Notebook (Google Colab — даёт бесплатный доступ) — посильное занятие.
   Для американского рынка есть библиотека (-ки), которые позволяют подкачать биржевые и экономические данные — я писал об этом. Кстати к 

( Читать дальше )

Доброго времени суток уважаемые!

В этом году Google преподнёс всем отличный подарок  — открыл бесплатный сервис Google Colab.
Google Colab — это сервис где каждый (нужен акк Google, например от Gmail) может попробовать силы в машинном обучении (искусственный интеллект и другие умные слова).

Бесплатно!

Нам он интересен чем — можно заниматься стратегиями, расчётами и строить сложные графики. А ещё Google Colab не закрыт для внешнего интернета — скачиваем котировки и данные с других ресурсов.
Даже если вы очень далеки от этого — попробуйте, это просто.
Я расскажу о первых шагах.

Сам Google Colab — это интерфейс Jupyter Notebook (бывший IPython).

Задача простая — скачать котировки SPY, нарисовать график, посчитать число падений close-to-close больше 3х процентов за 7 лет.
1. Имеем акк gmail (короче google account)
2. Идём сюда: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb  (открывается страница приветствия)
3. File -> New Python 3 notebook
4. Само рабочее пространство (notebook) представляет из себя набор строк («ячеек» — cells) куда вводится код на языке Python, который можно выполнять (треугольник знак «воспроизведения» слева от каждой строки). Наш код будет вот такой:

( Читать дальше )

Вчера с подачи автора вот этого поста smart-lab.ru/blog/442477.php начался большой шум вокруг темы «а честно ли было получено первое место (ник победителя DISCIPLINE) на ЛЧИ». Глубокий разбор продемонстрировал: первые утверждения поста далеки от действительности.

Из оригинального поста и комментариев к нему следовало:
1. Итог торговли в части ликвидных ценных бумаг «хорошо если около нуля» (дословно).
2. Львиная часть дохода заработана на неликвиде

Оба тезиса не подтверждаются.

Я посчитал статистику здесь: https://smart-lab.ru/blog/442500.php
Без учёта комиссий.
Из неё выходит, что даже если взять за основу список ликвидных ценных бумаг автора — то доход победителя ЛЧИ от торговли ликвидом составил: 358073 руб., т.е. 62% от итогового результата (574807 руб.). По-моему это более чем «хорошо если около нуля». Если же немного либерализовать список, что бы в остатках был реальный неликвид, то соотношение будет где то 70 (ликвид) к 30 (неликвид).

( Читать дальше )

Коллеги!
Я «плюсанул» пост Vanuta smart-lab.ru/blog/442477.php, где автор выдвинул предположения, что победитель ЛЧИ DISCIPLINE  накручивал результат через неликвид (как я понял основную мысль). Мы все заинтересованы в борьбе с подобными явлениями (накрутка ЛЧИ и тп).

Позднее прочитал другой пост от Sergey Pavlov ( smart-lab.ru/blog/442481.php ), где эти расчёты были подвергнуты сомнению.

Пришлось пересчитать самому (на графике % от общего профита\убытка, который дал инструмент, картинка кликабельна):

Пояснение к графику: каждый столбик это 100*(доход(+)/убыток(-) в рублях от операций с данным инструментом) /  574807 рублей.

574807 руб.  — это общая сумма дохода (мой расчёт, на основе сделок) победителя ЛЧИ

( Читать дальше )

   IQFeed -  это не самый дешёвый (но и не самый дорогой) провайдер исторических (и real-time) данных финансовых бирж и разнообразных trading venues. Со своими плюсами и минусами.

   В этой короткой статье расскажу, как закачать исторические данные из IQFeed при минимальном знании языка Python.

( Читать дальше )

Суть: Коллеги, предлагаю нативный совместный (shared) доступ (API) к провайдеру исторических биржевых данных IQFeed www.iqfeed.net за $20 в месяц.

Только исторические данные (тики бид-аск-трейд, минутки OHLCV и выше). Не real-time, не Level II.

Проект: некоммерческий, складчина. Технически уже всё работает.

Просьба: если тема Вам не интересна, но Вы знаете кому может быть полезна – дайте ему знать. Отдельное спасибо за ссылки-репосты.

История: Тики (bid-ask, миллисекунды, код сделки, extended hours) — до 180 дней, Минутки… Дневки, Недельки — с середины 2000х (минутки, как правило, с 2007го). Мировые фьючерсы (большинство). Опционы.  Американские, Канадские, Лондонские акции (non-adjusted). Индексы… список столь длинный (сотни тысяч позиций), что проще проверить в режиме Free trial (см. в конце).

Форекса — нет (не подписаны, у Айкьюфида так себе данные по качеству).
Данные специально неотфильтрованы.

( Читать дальше )