Избранное трейдера Value
Собрали подборку сайтов, которые позволят вам эффективнее вкладывать деньги. Тут и выбор акций, и расчет доходности облигаций, и анализ портфелей. Неважно, инвестор вы или трейдер: что-то из нашего списка точно вам пригодится.
Все упомянутые ресурсы бесплатны или дают бесплатный доступ хотя бы к части функций. Пользуйтесь и добавляйте в избранное, чтобы не потерять.
На тарифе «Премиум» в ленте новостей под кнопкой «Тинькофф» команда аналитиков и редакторов ежедневно публикует полезный материал: оперативные новости, которые влияют на рынок, аналитические обзоры компаний, дайджесты на неделю, подробные таблицы с расписанием отчетностей по понедельникам. Клиенты могут прочитать обучающие материалы, рекомендации, тематические подборки идей и бумаг.
Invest-Idei. Агрегатор инвестиционных идей, в основном от российских брокеров. Можно посмотреть обоснование каждой идеи, а еще можно увидеть рейтинг брокеров и сообществ по точности инвестидей.
Статья о том, как получить ежедневные исторические данные по акциям, используя yfinance, и минутные данные, используя alpha vantage.
Как вы знаете, акции относятся к очень волатильному инструменту и очень важно тщательно анализировать поведение цены, прежде чем принимать какие-либо торговые решения. Ну а сначала надо получить данные и python может помочь в этом.
Биржевые данные могут быть загружены при помощи различных пакетов. В этой статье будут рассмотрены yahoo finance и alpha vantage.
Yahoo Finance
Сначала испытаем yfianance пакет. Его можно установить при помощи команды pip install yfinance. Приведенный ниже код показывает, как получить данные для AAPL с 2016 по 2019 год и построить скорректированную цену закрытия (скорректированная цена закрытия на дивиденды и сплиты) на графике.
# Import the yfinance. If you get module not found error the run !pip install yfianance from your Jupyter notebook import yfinance as yf # Get the data for the stock AAPL data = yf.download('AAPL','2016-01-01','2019-08-01') # Import the plotting library import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # Plot the close price of the AAPL data['Adj Close'].plot() plt.show()
Начал вчера работы по реализации "Брошенной стратегии". Хорошо когда есть наработки: взял готовые куски кода, немного доработал под новые нужды, соединил их вместе и уже все готово — почти все необходимые данные передаются в DLL, расставляются по местам и готовы к использованию. С этим почти закончено, остальное будет делаться по ходу пьесы, и по мере необходимости.
С передачей данных закончено, а стратегия даже не начиналась. Система новая и архитектора системы пока не ясна, есть несколько вариантов, выбрать из которых не так просто.
Пока суд, да дело, решил написать о передаче данных из Quik в С++DLL.
О том как сделать простую С++DLL для работы с Quik-Lua написано на сайте https://quikluacsharp.ru здесь и о передаче данных из Lua — здесь и в других материалах сайта. Наверняка многие из вас все это видели и знают, а некоторые это даже применяют. Я это все не использую, не очень разбирался, но, тем не менее, сам сайт