Прошлую итерацию этого гайда делал в 2024 году. Пришло время сильно дополнить его новыми фишками.

Потратил часы времени для того, чтобы очистить формулы от большого количества мусора. Оптимизировал работу для того, чтобы Excel куда быстрее обрабатывал информацию.

Чего только стоил тот факт того, что можно не подгружать по каждой бумаге режим торгов и это оказался вообще ненужный элемент. На просторах интернета многое смотрел, но так и не нашёл ни одной статьи с этими формулами без ненужного подтягивания режима торгов.

Нашёл большое количество решений по реализации моих хотелок и делюсь с вами.

 

На какие вопросы ответит эта статья:

 

• Зачем нужно использовать Excel таблицы при инвестировании

• Подготавливаем Excel к работе

• Принцип работы формул с привязкой к API Московской биржи

• Как работают формулы Excel с ссылкой на API Мосбиржи

• Как устроена таблица для отслеживания информации по облигациям с фиксированным купоном

• Как устроена таблица для отслеживания информации по флоатерам

( Читать дальше )

Мы собрали для вас все макро-прогнозы от брокеров и управляющих компаний и свели их в одну таблицу.
 
Сохрани себе, проверишь в конце года у кого что сбылось.

@mozgovikresearch

Если вы пользуетесь Гугл календарём, то стандартное напоминание выглядит как «ДР у Петра» и очень хорошо что Гугл теперь отображает и саму дату рождения — ещё несколько лет назад этого не было. Приходилось гадать — сколько лет‑то человеку?

Стандартное отображение Гугл календаря в 2025 году о дне рождения

Хотя задача упрощается и дата рождения уже перед глазами, а контакт можно открыть одним кликом, но всё равно приходится считать в уме — это круглая дата или нет?

В 2025 году с отображением даты рождения стало гораздо проще, но проблема стара как сам Google Calendar. В 2019 году я уже писал о попытках решить её разными способами: через громоздкие скрипты и старые методы Calendar API в 2022 году. Но многое из того давно сломалось, а Calendar API устарело.

Поэтому сейчас решил сделать через People API аккуратную автоматизацию, которая будет показывать в календаре не только «ДР у Ивана», но и сколько ему исполняется.

( Читать дальше )

Я тут слышал у многих проблемы с получением котировок, после того, как Финам там что-то запретил у себя скачивать?
Вобщем я с ИИ посидел часов 10 и мы написали программу. Ну как мы. Я ни строчки не написал, но руководил и поставил себя автором.
Ну оно так и бывает. Вобщем, кому нужно, вот версия 1.0 такого добра:




( Читать дальше )

Четкая система. Всего четыре быстрые проверки — и у вас есть торговая идея.

🟡 Продолжение — если цена закрывается выше или ниже OHLC предыдущего дня, то высока вероятность продолжения тренда

🟡 Разворот — если цена достигает предыдущего максимума или минимума, но возвращается, закрываясь внутри диапазона, это либо остановка, либо разворот.

🟡 Консолидация — если цена остается между максимумом и минимумом предыдущего дня, ждите пробоя и реакции на один из экстремумов, которая подскажет дальнейшее направление

🟡 Уровень 50% — используйте середину свечи предыдущего дня для входов по премии и скидке

Торговые идеи с поправкой на ежедневное смещение отрабатываются лучше.

Источник тг-канал «Биткоин на кофейной гуще»

Каждый инвестор рано или поздно сталкивается с необходимостью ведения учёта своего портфеля, особенно если брокеров несколько. В первом приближении для этого подходит Excel: многим знаком, работает локально и почти всегда установлен на компьютере. Подходит для расчета доходности, учета дивидендов.

Однако механическая работа со временем утомляет, а возможности Excel для автоматизации онлайн получения котировок ограничены. Google Таблицы решают эту проблему: это изначально облачный инструмент. Чтобы получить актуальную цену акций, достаточно одной формулы.

В этой статье мы разберём, как Google Таблицы могут дать инвестору больше свободы. Я покажу на примерах, как с помощью встроенных инструментов и простых гугл скриптов (Google Apps Script) превратить таблицу в полноценную платформу для анализа и автоматизации вашего портфеля. А ещё разберем получение котировок в обоих инструментах.

( Читать дальше )

Многие частные инвесторы ведут свои портфели в Excel: это удобно, бесплатно и всё — на вашем компьютере. Но у Excel есть слабое место: он не умеет напрямую «разговаривать» с современными сайтами. Если нужно автоматически подтянуть котировку с конкретной страницы в интернете, встроенные веб‑функции часто не справляются: они не умеют обходить современные защиты.

В этой статье я покажу простой и надёжный способ заставить Excel получать котировки практически с любого сайта — на примере курса USD/RUB с investing.com. Идея не требует глубоких технических знаний: вместо того чтобы пытаться что-то делать со страницей в Excel, мы используем на своём компьютере небольшой скрипт‑посредник. Excel просто запрашивает у него одно число, а посредник уже «ходит» на сайт, берёт данные, при необходимости обрабатывает их и возвращает в понятном для Excel виде.

Короткая схема работы:

┌───────────────────┐      ┌──────────────────────┐      ┌──────────────────┐
│ 1.

( Читать дальше )

 

Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.

➡️ Робот, который живёт в стене: мой опыт автоматизации торговли на Python

Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.

Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор библиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека-обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.

( Читать дальше )

Торговля акциями требует гибкости, особенно когда речь идет о тестировании стратегий технического анализа на прошлых данных. Я выбрал Python и библиотеки backtesting.py и aiomoex, потому что они позволяют анализировать рынок без сложных платформ и ограничений. Python дает свободу автоматизации, backtesting.py обеспечивает удобный и быстрый механизм тестирования стратегий, а aiomoex позволяет скачивать данные напрямую с Московской биржи без привязки к брокеру.

Важно, что backtesting.py получил обновление после четырех лет без обновлений, что делает его актуальным инструментом. И в отличие от MetaTrader, StockSharp, TSLab и Quik, которые работают с Московской биржей, но требуют Windows, если брокер имеет API, то можно запускать скрипт на любом сервере, включая облачные решения и Raspberry Pi.

В этой статье я протестирую самую свежую стратегию теханализа Джона Ф. Элерса (John Ehlers), направленную на устранение запаздывания скользящей средней. Разберемся, как её адаптировать к акциям Московской биржи и протестировать с помощью Python.

( Читать дальше )

Для читателей этого блога скажу не много нового. Пусть будет более или менее полезным повтором пройденного.

• Дисциплина вместо прогнозов. Мы не знаем, что будет в будущем, и, если гадаем, то больше для поддержания беседы и внимания. Зато научились быстро и шаблонно реагировать на понятные нам события. Оставляя без внимания все остальные.

• Потенциал роста цены облигации значительно меньше потенциала падения. Нельзя торговать облигациями как акциями, где подъемы и просадки сопоставимы.

• Соответственно, при любых негативных новостях вокруг эмитента – продажа. Пусть и по не лучшим ценам. Не задумываясь, восстановятся эти цены или нет (часто они предательски восстанавливаются).

• Дефолты привязаны к платежам. Крупные платежные события – напряжение для эмитента облигаций. Поэтому избегаем, насколько возможно, гашений, оферт, крупных амортизацией.

• 25-35 имен в портфеле. Считается, что для диверсификации внутри одного рынка достаточно 20 позиций. Если речь о ВДО, т. е. о низкой ликвидности и внезапных неприятностях, лучше ±30.

( Читать дальше )