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?

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.

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.

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.

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.

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.

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.

⚡️Если вы используете для торговли веб-интерфейс торгового терминала QUIK, обратите внимание, что ссылка для входа в систему изменилась.

Используйте новый адрес страницы для авторизации 👉🏼 kitfin.webquik.ru/

📌Подробнее о подключении к WebQUIK.