Доработал робота Богатыря, описанного в этом посте: https://smart-lab.ru/blog/458269.php
Описание.
Робот анализирует ленту всех сделок, ищет в ней крупные сделки и накладывает их на график. Он рисует метки двух видов.
1. Обычные одинарные крупные сделки.
Зелёные метки — покупки, красные — продажи. Если навести на птичку курсор, то всплывёт надпись как на скриншоте с указанием цены и объёма, в данном случае по 202 рубля было куплено 8000 лотов Сбера.

Метка рисуется СПРАВА от свечи, на которой была обнаружена большая сделка. Я выбрал в качестве метки знак <. Он похож на указатель направления куда смотреть.
2. Горсти. Горсть — это когда крупный игрок ударяет большим объёмом по стакану. В результате одна его заявка исполняется через множество мелких сделок. Признак горсти — у всех маленьких сделок будет одинаковое время в микросекундах как на скриншоте. По этому критерию робот определяет «горсть».

( Читать дальше )

1. Bloomberg
Агентство экономических новостей, поставляющее финансовую информацию
для профессиональных участников финансовых рынков по всему миру.

2. Investing
Финансовый портал, предоставляющий котировки в режиме реального времени, текущие графики, главные новости, технический анализ, каталог брокеров, экономический календарь, а также инструменты и калькуляторы, подробные данные по валютам, индексам, акциям, товарам, фьючерсам, опционам и облигациям. 

3. Value Line
Инвестиционное консультационное агентство, источник беспристрастного экспертного анализа и рекомендаций. Аналитики мирового уровня проясняют финансовую картину компаний и потенциальные доходы в будущем.

4. Standard & Poor's

( 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 )

Раз тут можно про скрипты и это сам Тимофей Мартынов всем подписчикам канала Smart-Lab в Telegram рассылает...

Предложу еще один скрипт который можно использовать для проверки последней цены котировки с Московской биржи прямо из любого современного браузера. 

Сам скрипт:

Объявление функции

async function moexTickerLast(ticker) {
  const json = await fetch('https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/shares/securities/' + ticker + '.json').then(function(res) { return res.json()});
  return json.marketdata.data.filter(function(d) { return ['TQBR', 'TQTF'].indexOf(d[1]) !== -1; })[0][12];
}

Вызов функции

moexTickerLast('GAZP').then(console.log);

Что бы использовать в браузере нужно открыть браузерную JavaScript консоль объявить и использовать функцию там (см. скриншот):





Скрипт можно использовать не только в браузере, но и например написать расширение для браузера или функцию для Excel в Google Docs

( Читать дальше )

Делюсь математикой по фьючу сбера. Возможно, будет интересно тому, кто реально торгует.

Если хай и лой часовой свечи выразить в % от цены ее открытия и посчитать статистику по 3500+ часовых свечей за 2018 год (без учета свечей-дебилов 10:00 и 23:00), то мы получим такое распределение:



Например, 2000 раз за 2018 год хай часовой свечи случился на уровне 0.29% от цены открытия свечи. Такую же статистику показывает лой. Показатели статистики хаев и лоев практически сливаются.

Наполним полученную статистку баблом. Представим, что фьюч сбера стоит 100 рублей и посмотрим, какие деньги принесет нам новое знание. Распределение денег по хаям и лоям 

( Читать дальше )

Самое огонь выступление на конференции смартлаба на мой взгляд)))
Разбудили немного людей под конец конференции
 
Сергей Нужнов — частный инвестор в облигации. В этом интервью он рассказал, как он анализирует облигации и как принимает решения. Выступление на 26 конференции смартлаба.

Полное видео: https://play.boomstream.com/w1JCncLE
Блог Сергея на смартлабе: https://smart-lab.ru/my/chem1/
Все видео с конференции смартлаба: http://confa.smart-lab.ru/20181006

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 )

Колобок вспомнил, что он является не просто колобком, а носит гордое звание” биржевого колобка”. По этому случаю он решил выпустить сугубо практическую статью о торговых паттернах. Где-то, в недрах нашего телеграм канала, колобок уже утверждал, что для успешной спекуляции на бирже необходимо придерживаться одного из двух правил (хотя можно обоих) :
1. Покупаешь дорого, продаешь еще дороже.
2. Покупаешь дешево, продаешь дорого.

Первое правило говорит о покупке пробоев, второе о покупке откатов.

В сегодняшней статье речь пойдет о первом правиле, покупке пробоев.

При торговле пробоев главная опасность заключается в том, что пробой может оказаться ложным или, что еще обиднее, цена после пробоя сходит за стоп — приказом трейдера, и затем уйдет в верном направлении. 
Колобок предлагает простой метод, который позволит минимизировать количество ложных входов. Метод проверен эмпирическим путем на различных инструментах и показал свою эффективность. 
Суть метода заключается во входе в позицию, при пробое проторговки, которая часто случается после пробоя уровня(по сути это плоская коррекция).
Разберем на примерах. Ниже график акции с тикером BAH.


В июне было сформировано сопротивление на восходящем тренде(уровень 1), при входе на пробой этого уровня большинство бы получило стоп-лосс на резком движении вниз. Правильная точка входа находится выше. 

( Читать дальше )

Доброго времени суток уважаемые!

В этом году Google преподнёс всем отличный подарок  — открыл бесплатный сервис Google Colab.
Google Colab — это сервис где каждый (нужен акк Google, например от Gmail) может попробовать силы в машинном обучении (искусственный интеллект и другие умные слова).

Бесплатно!

Нам он интересен чем — можно заниматься стратегиями, расчётами и строить сложные графики. А ещё Google Colab не закрыт для внешнего интернета — скачиваем котировки и данные с других ресурсов.
Даже если вы очень далеки от этого — попробуйте, это просто.
Я расскажу о первых шагах.

Сам Google Colab — это интерфейс Jupyter Notebook (бывший IPython).

Задача простая — скачать котировки SPY, нарисовать график, посчитать число падений close-to-close больше 3х процентов за 7 лет.
1. Имеем акк gmail (короче google account)
2. Идём сюда: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb  (открывается страница приветствия)
3. File -> New Python 3 notebook
4. Само рабочее пространство (notebook) представляет из себя набор строк («ячеек» — cells) куда вводится код на языке Python, который можно выполнять (треугольник знак «воспроизведения» слева от каждой строки). Наш код будет вот такой:

( Читать дальше )