Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

( Читать дальше )

Пару лет назад на Кипре стало возможным получить добровольно статус налогового резидента без необходимости проводить там свыше 183 дней в году.



Это так называемое правило 60+ ( в России кстати тоже действует подобный механизм, только 90+)

Общий смысл в том, что если ВЫ находились на территории Кипра хотя-бы 60 дней в календарном году, имеете там формальное трудоустройство и/или владение компанией и собственное или долгосрочно арендованное жилье, И НЕ ПРОЖИВАЕТЕ В ИНОМ ГОСУДАРСТВЕ СВЫШЕ 183 ДНЕЙ.....
Вы можете получить подтвержденный статус налогового резидента Кипра.
Что Вам это дает ???

ИСКЛЮЧЕНИЕ ИЗ НАЛОГООБЛАГАЕМОЙ БАЗЫ ДОХОДОВ ОТ РЕАЛИЗАЦИИ ЦЕННЫХ БУМАГ, ФИСС (не всех), ДИВИДЕНДОВ, CFD в сочетании с отсутствием необходимости уплаты Кипрского налога на оборону (антиофшорная поправка 200х)

( Читать дальше )

Всем, привет! Неделя выдалась «боевой», надеюсь все живы-здоровы!
В продолжении топика «Искусственный трейдер. Часть 1. Подготовка данных для машинного обучения (видео)»
Рассмотрим python-код «парсера» и «визуализатора» данных. Скажу сразу, что этот код вы можете легко модифицировать для анализа ваших данных любого другого формата.
Сам датасет формируется при помощи платформы Jatotrader, которая во время воспроизведения исторических данных сохраняет параметры частотных графиков для дальнейшего анализа и построения модели машинного обучения  в Python.
Для работы с тестовой выборкой нам понадобятся:
1. Установленная платформа Jatotrader FREE (или круче) версии 2.9.3 (или выше). С ее помощью вы сможете создавать любые тестовые наборы для любых инструментов. Либо воспользоваться, в качестве примера, готовым набором для фьючерсного контракта RIH0 с 20.12.19 по 28.02.20 (по два частотных графика 500 и 125 тиков на бар для каждой торговой сессии).

( Читать дальше )

Пора начинать. Теперь мы сделаем опционную книгу в экселе. Это несколько модулей. В первом модуле мы будем видеть и рассчитывать стоимость опционов и всех греков. Второй модуль ниже. Рассчитывается коридор бинарной сетки. Граница, где у нас будут ордера, изменение в пунктах, и расчетная дельта. И наши пометки где мы поставили и сколько ордеров. Три, сюда мы записываем текущую цену БА. Можете связать терминал с экселем, а можно вручную. Четыре, тут мы записываем каких, сколько, по чем, опционов мы купили. Текущую цену с рынка и расчетную с таблицы 1. Правее рассчитываем суммарно все греки. Пять, все сделки с БА, когда, сколько, почем. Шесть. Финансовый результат бумажный и рыночный. Семь. Параметры рынка на текущий день. Вола опционов рынка, цена по которой БА коснулся сетки, приращение этого касания, гамма в долларах, тетта БА (ДХ), тетта опциона, сумма этих тетт, вега позиции, изменение веги позиции, вола в деньгах и финансовый результат, а так же график этого результата. Шесть, фин рез по рынку и расчетный. По ходу дела еще будем добавлять.  https://cloud.mail.ru/public/4Mgx/32ZL2imQf 

( Читать дальше )

Вы просили записать, вы писали в соцсети — я сделал. 
Важное и полезное видео про:

Необходимые документы для подтверждения в Interactive Brokers


Кто еще не открыл счет смотрите прошлый пост:
https://smart-lab.ru/blog/592833.php

сайт брокера — открыть счет
https://ndcdyn.interactivebrokers.com/Universal/servlet/OpenAccount.IBrokerGuestLogin?partnerID=U2615191&invitedBy=nadya111

Также есть группа ВК https://vk.com/ibkrrus

Пишите у кого есть вопросы и я со временем запишу новое видео
Кому полезно, поставьте лайк посту. Благодарю!

Перевел тут (в автоматическом режиме) питонячий китайский фреймворк для алготрейдинга.

Что он может:

1) Тестить и пускать в лайв страты (а-ля plug and play)
2) Есть коннекторы к крипте, каким-то китайским брокерам, IB, Alpaca
3) UI на pyQT5
4) Качать/хранить котировки

в общем все что надо для базового (и не только) алготрейдинга. все это бесплатно и под MIT лицензией

Перевод пока так себе, но лучше чем китайский оригинал. Теперь хоть что-то можно понять в интерфейсе.  Запустил пару предустановленных страт, загрузил данные, написал простенькую стратегию — все работает, багов не нашел пока. Постепенно улучшаю перевод в ручном режиме.

vnpy — лучшее из python open source для трейдинга что я видел. Понятная и логичная структура, ожидаемая архитектура, хорошо написанный UI. Часть логики коннекторов написана на C++ (поэтому гитхаб и говорит что оно С++, но это не так)

( Читать дальше )

Сорри, что задержал с выплатами. Конец месяца, начало нового — тяжелое время. Сильно перегружен кучей забот, а тут особенно. 
Итак, смотрю на таблицу всех отчетов: https://smart-lab.ru/q/shares_fundamental3/ и сравниваю ее с списком победителей, ищу те акции, по которым еще не определил победителя.

NMTP этот комментарий. Как всегда всего 1.
NKNC этот юзер за серию комментариев
AFLT Алексей забрал за этот комментарий 
SFIN Всего 1 комментарий 
PRTK тоже тока 1
UWGN тоже 1 комментарий
MSTT выбираем этот комментарий
AQUA На удивление было несколько комментариев, выбрали этот
SVAV Всего 1 комментарий
ROLO Забрал 500 1 коммент
NNSB Тоже конкуренции нет 
TTLK Удивлен активным обсуждением. Отдадим 500 Патриции за этот комментарий 
AMEZ Снова Алексею отдаем за этот комментарий. Удивлен опять, что было несколько мнений.
PHOR Зарабатывает этот комментарий
LKOH Было много комментариев, но по отчету только один
RASP лучшим был этот
MOEX опять все тот же комментатор
TGKN Приз отдаем Татьяне Громовой
MRKZ Приз отдаем Татьяне Громовой
MRKY Отдаем Петру Варламову
GCHE Этот комментарий
MTSS Опять Татьяна Громова, этот комментарий
GMKN Антон Самойлов берет, этот комментарий
BANE Александр Е снова на коне
ROSN Этот комментарий от Антона Самойлова
CBOM Человек нашел ошибку в отчете, поэтому заработал 500
BSPB Этот комментарий
TCS Бланш забрал 500 

LSRG AFKS VSMO KMAZ TGKB TATN — не было норм комментариев или они мне не понравились.

ОГРОМНОЕ СПАСИБО ВСЕМ УЧАСТНИКАМ НАШЕГО ФОРУМА, КТО ДЕЛАЕТ ЕГО ИНТЕРЕСНЫМ И СОДЕРЖАТЕЛЬНЫМ!!!

Небольшой батл между любимчиками недавних дискуссий. Как оказалось, это может привести к расшатыванию труб и обрушению карточных домиков из опционных иллюзий. Но тем интереснее.

Итак, пусть V(S,t) — стоимость опциона для заданных параметров (страйк, вола, срок, т.п.). S — цена БА, подчиняется логнормальному процессу:



Если у нас есть позиция с купленным опционом и проданным БА, то функция стоимости нашего портфеля будет такая:





( Читать дальше )

В одном из предыдущих постов писал про Google Colab — бесплатный доступ к интерактивной среде Jupyter Notebook на языке Python с кучей библиотек для анализа данных (и самой популярной — Pandas: обучалки-введение).
   Низкий порог входа в мир серьёзного анализа данных -тем и привлекателен этот зоопарк. Несколько строк кода и уже можно анализировать-смотреть данные (акции, облигации, фьючи, макро).

   Если вы пробовали писать скрипты в Excel, кастомные индикаторы в Мультичартсах или Метастоках, то освоить язык Python в интерактивной среде Jupyter Notebook (Google Colab — даёт бесплатный доступ) — посильное занятие.
   Для американского рынка есть библиотека (-ки), которые позволяют подкачать биржевые и экономические данные — я писал об этом. Кстати к 

( Читать дальше )

Недавно начал учить язык программирования Python. Жаль, что я к нему приступил в 36 лет, а не в 16. Он прекрасно подходит для анализа исторических данных. Выкладываю скрипт, который заходит на сайт финама, скачивает оттуда котировки акций и записывает их в файл quotes.txt. Для того, чтобы всё работало, должен быть установлен Питон https://www.python.org/.
---
В интернете есть информация, как качать котировки с Финама не вручную, а с помощью скрипта. Вот эти статьи. Ими я пользовался при написании своего кода:
Программный сбор данных о котировках
Загрузка котировок валют с сайта finam.ru
Дополнительно пришлось хорошенько поработать головой, чтобы адаптировать эту информацию для моих нужд. Там кое-что устарело и коды авторов потребовали доработки. Также в моём скрипте вы найдёте цифровые символы, которые соответствуют каждой акции. Например Алроса лежит на сайте финама под цифрой 81820.

( Читать дальше )