Удобно когда бот шлёт сообщения в телеграм, а не в лог файл. Как это можно сделать в python? Очень просто.



Шаг 1. Устанавливаем либу loguru. Вам же нужно логирование в боте? Через loguru настраивается парой строчек.
Шаг 2. Устанавливаем либу notifiers которая шлёт сообщения куда угодно тоже парой строчек.
Шаг 3. Настраиваем

# подключаем либы
from loguru import logger
from notifiers.logging import NotificationHandler

# прописываем параметры телеграм бота, от чьего имени и куда слать, где их взять думаю сами разберетесь
params = {
    'token': 'dfdfsfasdfljsahdfkljhasdfklj',
    'chat_id': 'dfkdsflksdjfls;kfjas;ldkf'
}
tg_handler = NotificationHandler("telegram", defaults=params)

# добавляем в logger правило, что все логи уровня info и выше отсылаются в телегу
logger.add(tg_handler, level="INFO")

Я у себя настроил уровень info. Использую его как раз для сообщений в телегу. А вот debug сообщения в телегу уже не приходят. Нечего эфир засорять. Подробнее про уровни логов можно почитать в справке docs.python.org/3/library/logging.html#logging-levels

Шаг 4. Отправляем сообщение

logger.info("Слава роботам! Убить всех человеков!")

Если не нужны логи, можно слать просто через notifiers.

Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:

• Моделирование портфелей по кросс-секции и временным рядам;
• Квантильная методика формирования портфелей в % от выборки или фиксированное число инструментов;
• Возможность гибко задавать веса в портфеле по дополнительному фактору (почти smart beta);
• Можно вырывать данные для аналитики на каждом промежуточном этапе: сделки, размер позиций, комиссии, доходность портфелей;
• Возможность относительно точно учесть комиссионные расходы;
• Пока самая простая визуализация и метрики.

Как выглядит итоговая отрисовка:

Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер

 

Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы:

( Читать дальше )

Я уже давно использую для бектестов python и pandas. pandas это библиотека для работы с матрицами и её прелесть в том, что она оперирует векторами и работает ГОРАЗДО быстрее, чем обычные циклы. Для того, чтобы сохранить это достоинство при бектестах я использую логарифмическую доходность (log-return на английском). Не ручаюсь за русские термины, так как узнал про них из англоязычных статей. Написанное ниже не истина в первой инстанции, а моя попытка разобраться как это всё работает чтобы применять на практике. Если я не прав, напишите. Я хоть и защищал кандидатскую диссертацию, но не по математике или экономике.

Немного теории

Логарифмическая доходность — разница стоимости актива в разные промежутки времени в процентах. Рассчитываеся по такой формуле:  



Формула для расчёта логарифмической доходности, логарифм натуральный

Теперь на примере акций теслы. Цена по дням:  

( Читать дальше )

Нашёл тестовое задание на разработчика в один фонд. Само задание можно посмотреть в файле. Нужно написать робота для крипто биржи Deribit. Из требований:
1. Написать на python 3
2. Нужно использовать asyncio так как API Deribit работает через websockets
3. Для управления зависимостями использовать poetry
4. Запуск робота через docker и docker compose
5. Написать пару тройку юнит тестов
6. Данные по сделкам сохранять в mysql базу данных.

Не долго думая решил его закодить, потренироваться лишний раз в программировании, заодно разобраться в API Deribit.

Базу данных использовал sqlite. Юнит тесты пока не делал.

Бот можно использовать как пример работы с API Deribit. Код работает как есть без всяких гарантий.

Ссылку на гитхаб можно найти у меня в телеграме: t.me/zenoftrading/68

Буквально вчера праздно копался в интернете и случайно обнаружил довльно интересный подход к оптимизации портфеля. Люди взяли простейшую нейронную сеть


На вход подается исторические данные по закрытию и доходность. На выходе получают значение весов каждой бумаги в портфеле. После чего считают шарп как функцию ошибки. Т.е. они ничего не предстказывают, а просто находят наилучшее решение для текущих данных.

Работает это все только в лонг, и как утверждают авторы лучше чем марковец. Сам подход использования сетей показался интересным. :)
Что думаете, имеет право на жизнь?

Cсылка на источник:
paperswithcode.com/paper/deep-learning-for-portfolio-optimisation

Решил написать список книг, которые считаю нужными к прочтению.  

Я прочел много, большинство — мусор, а из прикладных выделить могу следующие:
◾Стив Нисон «Японские свечи». Рассказывается про считывание и основные паттерны.
◾Ланс Бергс «Price Action». Я всегда пытался связать теханализ и поведение людей и этот сборник статей об этом. 
◾Макс Гюнтер «Аксиомы биржевого спекулянта». Много неочевидных истин, которые помогут остаться на рынке) 
◾Марк Дуглас «Зональный трейдинг». О психологии трейдера. Это must read, мое мышление было полностью перевернуто и я стал даже спать по ночам) 
◾Ротбард «Государство, деньги и центральный банк». Шикарный труд о текущей денежной системе. Для общего развития 

Также я изучал частично метод VSA и теорию Доу, но по статьям в инете. Теория Доу это основа, поэтому с нее можно начать. Там немного))) 

( Читать дальше )

12 лет назад в ЖЖ блистал такой человек Blastarr_no_1. Он красочно рассказывал, как зарабатывал деньги десятками миллионов рублей, и в итоге заработал на кризисе 2008-2009 более 1 млрд рублей. Потом он сообщил всем что ушёл в политику и удалил свой ЖЖ. Выдумка или правда — так и осталось тайной. Вот тут 10 лет назад я делился у себя в блоге мыслями после прочтения его блога. По ссылке внутри поста на бластара можно не переходить, после удаления этот логин зарегали какие-то лохотронщики.

Этот человек тогда накатал методичку торговли которую назвал ABC of stock trading. Сейчас ее сложно где-либо найти кроме смартлаба. Из тех, кто сейчас на рынке, мало кто помнит такие далекие времена, поэтому я решил на всякий случай напомнить, вдруг вас заинтересует.

Итак, Методичка ABC от blastarr_no_1 «Основные принципы спекуляции» в 5 частях:

smart-lab.ru/blog/250818.php
smart-lab.ru/blog/250820.php
smart-lab.ru/blog/250824.php
smart-lab.ru/blog/250827.php
smart-lab.ru/blog/250831.php

Чтобы не просрать этот пост, добавляйте его в избранное❤️

Как читать книги. Руководство по чтению великих произведений

Мортимер Адлер.
Электронная книга https://t.me/kudaidem/1429

( Читать дальше )

Пока просветленные пишут что короны нет, корона не страшнее гриппа, а власти придумали пандемию чтобы отжать малый бизнес(Правда, попутно зачем-то экстремально понизили ставки и дают кредиты на поддержание этого самого бизнеса), подоспела статистика от Росстата по демографической ситуации на октябрь.

Можно много кричать, убеждать что к короне приписывают врачи, потому что им доплачивают, но картинка вырисовывается абсолютно обратная.

На сайте Росстата (https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/LmfEjEzy/edn10-2020.htm) есть помесячные данные по смертям, рождениям, бракам и разводам в разрезе регионов, начиная с 2015 года. По начало 2020 года данные по смертям разбиты на причины(С апреля 2020 такой разбивки нет. Не понятно с какой задержкой такие данные публикуются). За 2020 год в отчеты добавляется информация по умершим от коронавируса, как основной причины смерти, так и у которых его наличие не повлияло на смерть.
 
Ежегодные данные есть начиная с 2000 года: (https://rosstat.gov.ru/folder/12781). Они здесь не по регионам и не по месяцам, но их мы тоже посмотрим.

( Читать дальше )

Когда заходишь в фейсбук, он напоминает, что ты выкладывал в этот день в прошлом. Я люблю эту функцию, она поднимает воспоминания, которые ты бы сам не стал вспоминать просто так. Особенно, когда тебе показывают фотографии или видео из прошлых лет. 
Сегодня мне фейсбук показал видео 7 летней давности, где мы с женой сидим на East Palmetto Road в тайском кафе Nori. У стола стоит коляска с дочкой, которой еще нет 1 месяца.

В этот любой активно думающий человек мыслями уносится в прошлое и пытается вообразить: что я думал, что чувствовал, что бы я сделал, хотел бы я оказаться там, что бы я поменял и так далее… Флешбеки из прошлого заставляют многих людей сожалеть об упущенном времени и упущенных возможностях. Люди часто думают, что хотели бы вернуться в прошлое и прожить этот отрезок жизни лучше. Обычное такое желание говорит о сожалениях, и о том, что вы сами считаете, что прожили годы напрасно.

Вот я смотрю на прошлое видео в фейсбуке и задумываюсь: о! Классно! Приятные воспоминания. Сейчас за окном -7, солнце едва поднимается над горизонтом, а тогда было тепло, пальмы, океан в километре… Но хотел бы я туда, в прошлое, чтобы все повторить или изменить?

И ответ НЕТ будет весьма утвердительным и незамедлительным. Почему? Потому что с тех пор, когда у меня появились дети, прошлое для меня стало необратимым даже в моем воображении. Потому что вернуться в прошлое, означает потерять тех детей, которые есть сейчас. Не знаю как у вас, или как будет у вас, но мне так нравятся дети такие как есть сейчас, что я не хотел бы ничего менять. Да, и я не хотел бы, чтобы дочке 7 лет снова стал 1 месяц, потому что я много успел в неё вложить!

Думаю, пройдет 15 лет, и всё изменится. Я буду хотеть вернуть то, что есть сейчас. Потому что новых детей у меня уже не будет, а вот эти классные маленькие дети вырастут и станут взрослыми людьми. И скорее всего мы все будем жалеть о том, что в свое время слишком мало времени проводили с детьми. Но, вероятно, так будет происходить ровно до тех пор, пока не появятся внуки😁 И так до бесконечности.


( Читать дальше )