Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.

Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы

( Читать дальше )

Доброго всем здоровья и веселого праздника!

В этом топике я покажу как на Питоне можно извлекать полезную информацию из обычного текста и представлять ее на графиках. Большинство аудитории Смартлаба знают Романа Андреева (2 место по рейтингу, после Создателя) как профессионального трейдера, рекомендациями которого пользуются многие смартлабовцы. Ежедневный утренний топик «Ситуация на текущий момент», стал уже многолетней традицией, как чашка кофе с круассаном, и по-праву набирает огромное количество лайков. Его рекомендации помогают людям не только сохранить свой капитал, но и приумножить его. Я, к сожалению, лично не знаком с Романом, но давно являюсь его подписчиком. А еще, мне нравятся его стихи!
Спасибо Роману за его труд! Я же, постараюсь добавить «наглядности» рекомендациям с помощью кода на Питоне, как всегда в несколько строк.

Итак, за дело! Топик длинный и н

( Читать дальше )

Всем доброго здоровья!
Давненько не постил, но случилась тема. Допилил в Jatotrader анализ и визуализацию сделок участников ЛЧИ за 2015-2020 годы.Выглядит примерно так:

Из приятного: 

1) В новой версии подгружаются графики не только по акциям, валютам и «фьючам», но и по всем опционам, торгующимся или торговавшимся ранее.
2) Учитываются начальные позиции участника, а не только сделки в течение Конкурса (правда, цена начальной позиции определяется по цене закрытия дня, предшествовавшему старту участника в Конкурсе)
3) Графики можно крутить «до бесконечности влево» и детализировать до 1 минуты.

Остальное как всегда — сделки участников в таблице сделок и на графике, «эквити» на графике, можно открыть любое количество графиков на одном экране.
Еще из приятного, кто осилит топик полностью, в конце «сиськи» — код на Питоне, как обычно несколько строчек для того, чтобы майнить из

( Читать дальше )

Всем привет!
То о чем так долго мечтали большевики — свершилось!
Представляю QLua-сервер для управления заявками в Квике Квиком. Как обычно, в несколько строк кода.


( Читать дальше )

Всем привет, с наступающим праздником! Который, надеюсь у большинства пройдет, как обычно, в ЖО ЗОЖе (блин, слово-то придумали).
В продолжение топика "КВИК-->Lua-->Python. Трансляция данных из КВИКа в Питон в реальном времени".
В Python-сервер добавлен парсер и визуализатор стакана. Стакан в стиле QSCALP-лайт вариант. Все как обычно в 20 строк кода.

У Тимофея гифки со сторонних сайтов не кажут. Приходится ссылку давать… Или отказываться от главной. Выбрал второе.
Чтобы насладиться созерцанием стакана нам нужны следующие ингредиенты:
1. Квик версии 8.5.2 и выше.
2. Lua-скрипт QuikLuaPython.lua (собственно сокет-клиент)
3. Питон (Jupyter Notebook Anaconda 3)
4. Python_QUIK_Server.ipynb (собственно сокет-сервер)
Считаем, что Квик и Питон у вас уже установлены. Чтобы запустить трансляцию, скачайте папку PythonServer в ней вы найдете все необходимое. Файл Python_QUIK_Server.ipynb поместите в папку Питона (чтобы его видел Jupyter Notebook). Затем, содержимое папки

( Читать дальше )

Всех с пятницей — самоизолятницей!
Представляю общественности Python-сервер (в 9 строк кода) для получения данных из КВИКа в Питон через луа-скрипт в режиме реального времени.
Для примера приведу получение тиковых данных по SIM0.
Нам понадобятся следующие ингредиенты.
1. Понятное дело КВИК, версии ниже 8 или 8.5.2 и выше.
2. Питон Jupyter Notebook (Anaconda 3)
3. Луа-скрипт, взятый из Jatotrader (в нем буквально изменено пару строк)
Как работает сервер можно посмотреть в этом видео (1 мин. 38 сек.) Ну и по правилам хорошего тона, естественно сам текст ниже.


( Читать дальше )

Всех с наступающим (и никаких отступлений!) Днем Защитника Отечества ака Денем Советской Армии и Военно-Морского Флота!
И за тех, кто в море! Ну а те кто в ЗОЖе, начинаем готовить себе замену — искусственного трейдера.
Важнейшей частью любого алгоритма машинного обучения являются данные, на которых происходит обучение, а еще важнее качество этих данных.
Для приготовления искусственного трейдера нам понадобятся следующие ингредиенты:
1.Установленная платформа Jatotrader (FREE или круче) версии 2.9.3 или выше. Можно обойтись и без установки Джато и взять тестовый набор данных отсюда. Описание содержимого файлов датасета — в конце топика.
2.Питон.Jupyter Notebook (Anaconda3)
Короче говоря, Jatotrader мы используем как предварительный обработчик и генератор данных для машинного обучения (МО), а Python для создания модели, обученной на этих данных. Возможности Jatotrader позволяют создавать частотные графики из тиковых данных, примерно такого вида 

( Читать дальше )