Избранное трейдера Dmitriy Dmitrich
После написания топика «Quik, DDE, Excel» [1], где была поставлена задача вывода данных доски опционов не непосредственно в Excel, что является очень неудобным для конкретных приложений, а в свой DDE-сервер. Свой DDE-Сервер обладает тем преимуществом, что данные из него можно направлять куда угодно, и как угодно.
С тех пор прошло 3 дня. Черновая болванка программы уже написана, отлажена, работает, и выполняет все возложенные на нее задачи. Как я опрометчиво обещал, проект DDE-Сервера будет предоставлен всем желающим [2](см. список ссылок). Проект выполнен на C++ в среде VS2017. DDE-Сервер на данном этапе выполнен в виде консольного приложения, и все что он делает, это выводит получаемые из Quik по DDE данные на консоль. В принципе, он должен работать с любой таблицей Quik, но делался под вывод доски опционов.
Я этот проект бросаю в таком виде, и уже начинаю на его основе делать приложение для решения своих конкретных задач. На этом наши пути расходятся. Проект поставляется в виде — как есть, и никакие изменения в него мною вносится уже не будут. Теперь это уже ваша задача. Вы можете модифицировать проект под решение ваших конкретных задач.
Любой инвестор хочет получить больше денег от инвестиций. Однако там, где есть доход, есть и налоги. Если снизить размер налогов, в вашем портфеле останется больше денег и вы быстрее придете к своим целям.
Российский налоговый кодекс позволяет снизить НДФЛ от инвестиционного дохода, не платить его или вернуть уже уплаченный налог. Для этого есть разные способы.
Рассказываем про основные варианты оптимизации налогов согласно НК РФ. Сегодня поговорим про брокерские счета, а в следующей части расскажем про ИИС и связанные с ними вычеты.
Добавляйте в избранное, чтобы не потерять!
Вычет по сроку владения («трехлетняя выгода»)Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].
В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.
Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:
Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.
Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.
Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.
Лишь повышение интервенций во 2 кв. сможет защитить рубль при дальнейшем падении нефти
За март цены на нефть существенно просели: в среднем цена Brent опустилась до 34 долл./барр., на фоне чего рубль ослаб до 74,5 руб./долл. (среднее значение за месяц). Отметим, что формально по бюджетному правилу перейти к продажам валюты власти должны были бы лишь с 7 апреля, однако упреждающие продажи они начали еще в начале марта, к чему потом добавились операции в рамках сделки по Сбербанку.