Избранное трейдера Dmitriy Dmitrich


iss.get_trades_for_session( 'futures', 'forts', 'RIH8', 2 ) # доступны значения 0, 1, 2

Успешно прошел курс по Машинному обучению, а так же прослушал соответсвующие лекции в Школе анализа данных Яндекса. Следующая задача — реализовать на Python те расчеты, которые я сейчас выполняю в Excel. Опыт программирования близок к нулю, поэтому процесс будет небыстрым. Для начала создал репозиторий. В перспективе хочу попробовать немного модифицировать текущую торговую систему с использованием машинного обучения.
Коллеги, всем добрый день! Представляю вашему вниманию свою небольшую разработку в области автоматизации торговли. Будет правильно, если упомяну автора концепции данной программы — это всем небезызвестный Артём Крамин (пост). Я думаю, многие старожилы данного форума помнят его автоматический исполнитель приказов. К сожалению, Артём перестал поддерживать своё детище, более того, мне не удалось найти ни одной работающий ссылки на дистрибутив его программы, поэтому ничего не оставалось, как
написать данную программу самому. У Артёма программа была реализована на языке С#, у меня — на Java. Писал данную программу, в первую очередь, для себя, но выкладываю её для всеобщего использования, может кто-нибудь найдёт данное ПО полезным для себя.
Лично я в свое время очень активно использовал TSLab, но цена на него значительно выросла. Платить 4500 р. в месяц, откровенно говоря, жалко + если еще добавить стоимость виртуального сервера (это ещё порядка от 500 до 2500 р. в месяц), получается довольно
приличная сумма. Если у кого-то есть стойкое желание сократить свои затраты на торговлю и хоть как-то автоматизировать процесс своей торговли (без знания языка программирования), то решение, предлагаемое мной, может оказаться крайне полезным. Напомню основную
концепцию данной программы.
Добрался до 5 недели Курса Яндекса и ВШЭ по машинному обучению. После достаточно напряжного начала, когда было необходимо поставить и освоить кучу программ, далее обучениях пошло достаточно просто — лекции вполне доступные, а задания решаются в несколько строчек кода, особенно если немного покопаться в описании библиотек.
Дополнительно решил послушать лекции Школы анализа данных Яндекса — материалы во многом пересекаются, но охват больше и раскрывается много интересных интерпретаций алгоритмов машинного обучения и их взаимосвязей.