Навеяло этим постом от очередного энтузиаста: https://smart-lab.ru/blog/620330.php

Коллеги! Предлагается помнить, что нас довольно много, и ответственно относиться к предоставляемым возможностям бесплатно забирать данные с бирж и добрых брокеров.

Ну вставляйте вы вызовы sleep() в циклы, это же не ХФТ у вас!

С той стороны тоже могут сидеть не вполне пряморукие товарищи, которым может быть проще прикрыть эту всю халяву, чем делать так чтобы она всегда работала, кто бы какой своей поделкой в неё не долбил. Опять же чуть что начнёте возмущаться.

И если вы не в состоянии корректно написать закачивалку данных, то может вообще не стоит заниматься алготорговлей, это же минимум в сто раз сложнее!

Всем привет!

Вдохновился данным постом ( https://smart-lab.ru/blog/616708.php ) и решил немного подпилить код, пока карантин делать нечего.

Кто не знал как скачивать котировки по одной компании вручную — сайт для скачивания котировок по одному тикеру (финам):
www.finam.ru/profile/moex-akcii/gazprom/export/

Тут через питон скачиваем котировки из текстового файла, в который вносим желаемые тикеры компаний:




Сайт для скачивания среды программирования Python (PyCharm), пойдет обычная версия:
www.jetbrains.com/ru-ru/pycharm/download/#section=windows

Файлы из видео, в том числе и со списком тикеров:
yadi.sk/d/R3BSbFjV3Pfydg

Код программы:

import requests
import datetime
import pathlib
import apimoex
import pandas as pd
 
board = 'TQBR'
 
with open("C:/PYEX/TICK.txt", "r") as TICKs:
    TICKs = [line.rstrip() for line in TICKs]
pathlib.Path("C:/PYEX/Database/{}".format(board)).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
process = 0
with requests.Session() as session:
    for TICK in TICKs:
         process = process + 1
         print((process / len(TICKs)) * 100, ' %')
         data = apimoex.get_board_history(session, TICK, board=board)
         if data == []:
             continue
         df = pd.DataFrame(data)
         df = df[['TRADEDATE','CLOSE']]
         df.to_excel("C:/PYEX/Database/{}/{}.xlsx".format(board,TICK), index=False)

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.

Пока весь смартлаб орет о ставках/нефти/рубле/улюкаеве/горепрогнозистах/подливных гуру и тд — я подготовил, как мне кажется, норм постецкий. Вашему вниманию тщательно сцеженная, рассортированная по тематикам мякотка для работы, учебы и отдыха в нашей общей интернет-помойке: 


Сайты и приложухи для трейдинга:
finviz.com  — это божественно! Бэнчмарк всех фин сайтов по интерфейсу и удобству навигации, множество плюшек отбора акции для домашки, и визуальной подачи инфы. Бесит, что календарь только для амеров и на текущую неделю.

forexpf.ru  — 1 год назад этот сайт лежал когда на него ринулась каждая домохозяйка отслеживать курс рубля. Нормальный ресурсоёмкий сайт, чтобы попырому прочекать нефтянку, голду или бакс.

freestockcharts.com  — если вдруг упал tradingview.com.

HV, IV, RV, LV, SV – каких только волатильностей не напридумывали….

Куда опционщику смотреть? Что брать за основу? Это я еще про методы измерения не упомянул. Хотя с методами измерения HV – более-менее сошлись во мнении, что Yang-Zhang рулит. Вроде как адекватно описывает.

Не будем оспаривать, по крайней мере не в этой статье.

Я за другое – КАК ЭТО ВСЕ УВИДЕТЬ? В книжках учат наложить два графика друг на друга – HV на IV (ну или на оборот). Посмотреть кто выше – того продать, кто ниже – того купить:

Волатильность — это «медленная цена» или просто стоимость. Т.е. цена опциона зависит от базового актива, дней до экспиры и уровня страха трейдеров. Меняется она очень быстро. Чтобы оценивать именно стоимость опциона (страховки) – как раз и используется IV волатильность. Далее трейдерам нужно понять какая «медленная цена» у самого базового актива – HV волатильность. Вот для нее придумали формулы измерения исторической волатильности. Если погружаться в эти формулы, то начинают появляться новые параметры – приращение доходности, дисперсия и среднеквадратичное отклонение — сигма. Если первые два параметра это промежуточные вычисления, то сигма используется уже более активно. Господин Гаусс когда-то доказал, что в нормально распределенных случайных процессах в 68% случаев изменение величины (у нас это приращение доходности) от среднего не превысит одной сигмы. Те, кто давно в рынке скажут – рынок ни капли не нормально распределяет свои приращения и поправят Гаусса до величины 58%. Всё это интересно, занимательно, но заставляет нас ворошить знания по теорверу и статистике. А нам – трейдерам – дайте лучше кнопку «БАБЛО», а не вот это вот все…..