Доконал я, таки, свою Windows 10, стала еле ползать. Вначале восстановил штатной системой восстановления — не понравилось. Тогда сделал чистую установку. Вроде нормально, полетела. Поставил VS 2019, и очередь дошла до Python — что ставить?
Уже несколько лет использую Python для всех задач анализа данных и моделирования торговых систем. До того использовал разное — Excel, MathLab, SciLab, R. Python, имхо, оказался наиболее удобным и быстрым инструментом для решения всех околорыночных задач.
В свое время долго выбирал среду под Python, и, в конце концов остановился на Anaconda. Это самое оно для начинающих — все сразу сконфигурировано и готово к употреблению, уже сразу в базе ~700 пакетов, и не надо заморачиваться с их установкой. Кроме того, уже готовы к употреблению несколько сред разработки, я пользуюсь только одной — Spyder — не то, чтобы другие хуже, просто потребности не возникало.
В общем, для тех, кто только начинает работать с Python или не хочет заморачиваться с пакетами и средами, Anaconda — самое оно.
Однако, есть и недостатки. Очень большой объем на диске, долго ставится. Все 700 пакетов вам никогда не понадобятся, и по любому, позднее какие-то пакеты вам все равно придется устанавливать самостоятельно. Множество сред разработки тоже никогда не понадобятся, однако, чтобы получить общее представление о том, что есть под Python, для начальных этапов не вредно.

( Читать дальше )

Хороший вариант для тех, кто ушел в инвесторы, но руки чешутся поработать внутри дня.

В арсенале опытного трейдера много закономерностей, на которых можно заработать. Задача не прозевать нужный момент.

Торгуем только по факту. Видим знакомую ситуацию – торгуем! Не видим – сидим спокойно.

Что делать, если не видишь знакомых ситуаций? Появляются сомнения, что выбранная торговая система не работает. Ты просто плохо смотришь!

Практика:

Деревья не растут до небес и акции не могут двигаться в одну сторону без остановок. Если инструмент вырос или упал более чем на 2,6% к 12ч дня при этом не было какой-либо проторговки во время движения. То самое время для коррекции к предыдущему движению. Глубина коррекции 0,5%. Это и есть наш заработок.

Почему 2,6%? Почему обеденное время? Какая еще проторговка? Ответы на эти вопросы и другие нюансы даст практика.

Для отслеживания нужного момента в помощь Market Scanner.

( Читать дальше )

Здесь периодически возникают статьи про применение нейронок в трейдинге.

Я решил поделиться примером того, как в одном пайплайне (единая структура программного кода) можно построить, обучить и протестировать нейронку в торговом алгоритме.

Статья будет более полезна и понятна тем, кто имеет хоть небольшой опыт работы с Python.

Итак, наша задача проверить, есть ли вообще надежда на успешное применение нейронных сетей в трейдинге, проверить гипотезу на простом алгоритме, понять, как можно в случае успеха перенести все на боевую среду (реальный торговый робот), и желательно, продемонстрировать все это понятно и доходчиво.

Чтобы в конце концов сделать вывод о перспективности применения нейронок, будем соревноваться с индексом РТС.

Сразу сделаю дисклеймер, все рассматриваемые и полученные в статье результаты являются лишь простым примером, и применять их на реальных деньгах не рекомендую. И я не буду давать теорию по нейронным сетям и работе с ними. Всё это находится/читается/выучивается.

( Читать дальше )

В одной из прошлых заметок мне нужно было скачать исторические котировки по 650 активам. Часть из них на российском рынке, часть крипта и большая часть на рынке США. Всё, что касается крипты, валют и американского рынка качал с yahoo finance. Российский рынок качал с финама. Естественно качал с помощью питона. Дальше расскажу как это можно повторить.

Yahoo finance и python

Пакет yfinance. Гитахб github.com/ranaroussi/yfinance Установка командой: pip install yfinance

Можно качать не только дневные данные. Интервалы из документации: 1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m,1h,1d,5d,1wk,1mo,3mo На практике данные меньше дневных сильно ограничены. Например, часовые доступны за 60 последних дней.

Перейдём к делу, как качать котировки:

import yfinance as yf

data = yf.download(«TSLA», start=«2017-01-01», end=«2017-04-30»)

Как добавить интервал:

data = yf.download(«TSLA», start=«2017-01-01», end=«2017-04-30», interval='1h')

Данные скачиваются в датафрейм. Датафрейм можно сохранить в csv:

data.to_csv('tsla.csv')

Для тикеров с московской биржи нужно добавить постфикс .ME. То есть SBER и GAZP превращаются в SBER.ME и GAZP.ME Для валют тикеры выглядят вот так RUBUSD=X Для криптовалют BTC-USD

( Читать дальше )

Анализ рынка от А до Я

Анализ внутридневной торговли. В этом месте я хотел бы рассказать вам, как подходить к ежедневному анализу рынков от начала до конца.

Первое, что нужно сделать в своем ежедневном анализе, — это взглянуть на макроэкономический календарь и посмотреть, какие новости и события происходят в течение дня. Вам нужно отметить время появления новостей. Вы же не хотите оказаться втянутым в сделку, которая была спровоцирована всплеском во время новостей.

Затем вы хотите посмотреть на общую тенденцию или общую картину актива, который вы собираетесь анализировать. Вы можете сделать это, посмотрев на 240-минутный или дневной график. Таким образом, вы увидите, есть ли восходящий тренд, нисходящий тренд или поворот. Если есть сильный восходящий тренд, то вы хотите совершать только длинные сделки. Если есть сильный нисходящий тренд, то вы должны совершать только короткие сделки. В случае ротации вы можете совершать как длинные, так и короткие сделки. Вы должны быть в курсе общего тренда, потому что внутридневные уровни обычно не настолько сильны, чтобы остановить или изменить сильный тренд. Если сильные покупатели или продавцы агрессивно толкают цену в одном направлении в течение нескольких дней, им будет все равно, есть ли на их пути «слабый» внутридневной уровень.

( Читать дальше )

исходные данные: На счету много ликвидных акций и прибыли в рублях, а год только разгорается. 13% лучше отдать в декабре, чем в мае, верно?
Брокер начисляет купоны и дивиденды сразу на текущий счёт в банке. (здесь писал об этом, Альфа ответила, что у неё есть. БКС тоже так делает)

задача: вывести часть прибыли так, что бы брокер не удержал накопленный НДФЛ

решение: 
1) ищем ликвидные облигации по ближайшей выплате купона.
На смарт-лаб можно отфильтровать по этой дате, каждые две недели по какому-нибудь ОФЗ выплаты.

2) покупаем в день отсечки облигации, автоматически с нашего счёта (брокерского) удерживается НКД.
Покупаем за счёт маржинальных средств, т.е. ликвидные акции остаются в залог. (у Альфабанк таких почти 200 на весну 2021)

( Читать дальше )

 Посвящается моему читателю со стандартным комментарием к моим постам: «Них… чего» не понял, но очень интересно!"

Пост ДОПИСАН 20.03.21, несколько графиков обновлены на актуальные сегодня.
Раздумывал несколько дней: «а надо ли публиковать здесь такое, когда такие страсти кипят на Смартлабе??»
Ну ладно, иду на риск! Всё как в трейдинге — исход изначально неизвестен :)) 

Наверно сегодня не совсем подходящий день для такого, но полистай потом на досуге — может найдёшь чё.

АТТЕНШН!
Это «вэри биг лонгрид» = очень-очень длинная сказка с большим количеством красочных иллюстраций.
(Нет, на самом деле — скучное чтиво, т.к. в основном это выдержки из дневника. Поэтому и разбавляю шуточками, хотя до «Виктора Петрова» мне ещё далеко).

РЕМАРКА №0 (только для взрослых = 5+ лет опыта на рынке)
Прошла квартальная экспирация.
«Мой друг» с путами 72250 на Si (код Si072250BO1) потерял все вложенные средства (предполагаю как и раньше, что он просто покупатель опциона). Вход был по 950, объём 60000к, т.е.

( Читать дальше )

В опционах для направленной торговле есть уровни понимания..
1-голые покупки/продажи… влияние волатильности на цену… когда дорого продавай/дешево покупай..
2-типовые конструкции(спреды, бабочки, кондоры и проч)..
3-разгонные матрицы (бустеры, елки/ступеньки)..
4-граальные комбинации Каленковича(чисто российские истории для фьючей)..
5-риски Каленковича..

Кажется я дорос до 5 уровня..

Старенький видос поведал о многом..

Как же я теперь это все понимаю: