Избранное трейдера OnlyHuman
В этой статье расскажу о том, как воспроизвел и протестировал торговую систему для фьючерсов Московской биржи, основанную на идеях Александра Резвякова. Недавно, просматривая раздел алготрейдинга на Смартлабе, я наткнулся на видео с его выступления на конференции 2024 года под названием "5-6 идей для построения прибыльной торговой системы на фьючерсах". Меня привлекла четкость и понятность предложенных им правил торговли.
Поскольку я активно занимаюсь автоматизацией процессов и стремлюсь глубже изучить возможности Python библиотеки backtesting.py, мне показалось это хорошей идеей для практического применения.
Хотя я лично не знаком с Александром, полагаю, что публичное представление идеи предполагает возможность её независимого анализа и тестирования сообществом трейдеров и программистов.
Основная идея — открывать сделки в строго определенное время и использовать структуру рынка последних дней для принятия решений.
Поскольку тема операций с наличным, физическим золотом в России в последние несколько лет является очень актуальной, решил рассказать о некоем своем опыте в этой интересной теме. Физическое золото и другие драгметаллы представлены у нас в стране двумя видами:
Эти два вида инвестиций, как известно, несколько различаются. Слитки из драгметаллов в России официально продаются только производства российских аффинажных заводов. Приобретены и проданы официально они могут быть только российским банкам. Инвестиционная же монета является официальным платежным средством центрального банка той страны, где эта монета выпущена. На российском рынке имеют легальное хождение инвестиционные монеты не только Банка России, но и других стран. Покупать и продавать инвестиционные монеты из драгметаллов можно не только у российских банков, но и у юридических и физических лиц – резидентов РФ.
Но вернемся к сути вопроса. Недавно у меня возникла необходимость продать свой слиток из драгметалла, а точнее несколько слитков.
import pylunar
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = intraday_df.resample('D').agg({'Open': 'first', 'High': 'max', 'Low': 'min', 'Close': 'last'})
df = df.dropna()
Теперь в df содержатся дневки IMOEX.
*** Вычисляем процентное изменение цены за один день
df['pct'] = df['Close'].pct_change().shift(-1)
*** Изменение цены за один день
df['diff'] = df['Close'].diff().shift(-1)
Делаем стобец для хранения лунных дней
df['age'] = 0.0
mi = pylunar.MoonInfo((55,45,7),(37,36,56))
Здесь цифры (55,45,7),(37,36,56) — широта и долгота г.Москвы
Бывает, что частные инвесторы не доверяют сервисам для ведения портфеля ценных бумаг и ведут учет своих инвестиций в «Экселе» или «Гугл Таблицах».
Если количество ценных бумаг не так велико, то подобное использование таблиц оправдано:
Но у такого метода учета есть и свои минусы, главным образом связанные с необходимостью ручного обновления котировок. Если раз в квартал сделать это несложно и вручную, но чтобы поддерживать актуальность чаще, потребуется много времени: нужно зайти на сайт, где опубликованы текущие котировки, найти нужную цену, скопировать ее и вставить в ячейку таблицу. И так для каждой ценной бумаги в портфеле. Печально и долго.
Зачем вообще нужны актуальные цены в таблицах:
Пробой диапазонов – один из популярных видов трендовой торговли. Его популярность основывается на простоте и эффективности. Достаточно выбрать некий горизонтальный диапазон и обложить отложенными стоповыми ордерами. Куда пробьёт – в то направление и становимся. А отложку на другой стороне диапазона можно даже не трогать – она исполнит роль стоп-лосса, если цене вздумается развернуться.
Строить диапазоны можно как угодно: по экстремумам (хай и лоу цены) за период времени, по последним фракталам, да как угодно!
Чем более узкий диапазон мы обкладываем, тем проще цене пройти несколько таких расстояний.
Биткоин прошёл 5000$ за день? Это круто, если мы поймали это движение из диапазона 500$ (10 к 1!). И так себе, если взять его же получилось из диапазона 2500$ (всего-то 2 к 1).
Лайфхак: торгуйте только диапазоны, являющиеся самыми узкими за определённое количество прошлых диапазонов!
Как всегда, ловите пример.
На своей платформе алготрейдинга я сгенерировал простую стратегию, крутящуюся около нуля (такие я называю «мусорными»).
Привет, друзья!
По мотивам поста от Тимофея о том, насколько полезен ChatGPT в нашей жизни. Все освоил за 5 минут! Далее статья с решением, которую я опубликовал на своем сайте https://osaengine.ru/2024/08/02/%D1%83%D1%87%D0%B8%D0%BC-smartlab-chatgpt.html
Первым шагом необходимо создать новый документ Google Sheets. Перейдите на сайт Google Sheets и создайте новый документ или откройте существующий.
Шаг 2: Открытие редактора сценариевВ вашем документе Google Sheets перейдите в меню “Расширения” и выберите “Apps Script”. Это откроет редактор сценариев, где вы сможете написать и выполнить скрипт для импорта данных.
Шаг 3: Написание скрипта для импорта данныхВ редакторе сценариев удалите все существующие скрипты и вставьте следующий код:
<code>function importMoexData() { var url = 'https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/shares/boards/TQBR/securities.xml'; try { var response = UrlFetchApp.
В статье расскажу, как я делаю деньги из картона и клея и как продавать, если твой клиент – это кот. Если любите котиков, – ставьте лайк.
ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана на основе интервью с сооснователем производства когтеточек Поздняковым К.
В 1 листе картона вырубается матрешка сразу из 5 когтеточек. 1 лист стоит порядка 11 руб. Лесов у нас вроде много, но цена картона почему-то сильно гуляет от доллара (+10 ₽ за 2 недели – легко.)
Форма восьмерки и красота и эффективное использование листа картона.
Чтобы получить 5 готовых когтеточек, понадобится 83 листа картона. Это 83*11 ₽/5шт. = 183 ₽.