Предлагаю вам 2 курса по объемной торговле. Вохмянина Людмила.
Курс создан официальным разработчиком обучающих программ по технологии объемной торговли.
2 курса, базовый для новичков второй для продвинутых пользователей.
Первый.
cloud.mail.ru/public/2x5K/2FEsH9Wih



( Читать дальше )

Всем привет, с наступающим праздником! Который, надеюсь у большинства пройдет, как обычно, в ЖО ЗОЖе (блин, слово-то придумали).
В продолжение топика "КВИК-->Lua-->Python. Трансляция данных из КВИКа в Питон в реальном времени".
В Python-сервер добавлен парсер и визуализатор стакана. Стакан в стиле QSCALP-лайт вариант. Все как обычно в 20 строк кода.

У Тимофея гифки со сторонних сайтов не кажут. Приходится ссылку давать… Или отказываться от главной. Выбрал второе.
Чтобы насладиться созерцанием стакана нам нужны следующие ингредиенты:
1. Квик версии 8.5.2 и выше.
2. Lua-скрипт QuikLuaPython.lua (собственно сокет-клиент)
3. Питон (Jupyter Notebook Anaconda 3)
4. Python_QUIK_Server.ipynb (собственно сокет-сервер)
Считаем, что Квик и Питон у вас уже установлены. Чтобы запустить трансляцию, скачайте папку PythonServer в ней вы найдете все необходимое. Файл Python_QUIK_Server.ipynb поместите в папку Питона (чтобы его видел Jupyter Notebook). Затем, содержимое папки

( Читать дальше )

В статье "Грааль, которые вы так долго искали" даётся алгоритм торговли:

• если клоуз больше предыдущего клоуза, то покупаем (лонг) на закрытии сессии,
• если клоуз меньше предыдущего клоуза, то продаем (шорт) на закрытии сессии.

Работаем на месячном таймфрейме.

Сейчас изучаю Python и Pandas и хотелось применить знания на каких-то реальных данных. Вот случай подвернулся. 

Выводы

Тестировал на данных по Газпрому (с 3.03.2010 по 20.05.2020) и Сбербанку пр. (с 21.11.2011 по 20.05.2020).
Отношение текущей стоимости портфеля к общей вложенной сумме: у Газпрома — 1,27, у Сбербанка пр. — 2,08.

Предварительные замечания 

Собрал данные для Сбербанк пр из Yahoo Finance (дневки). 
Написал код Pandas + Python. Это пока всё, чем владею на текущих момент, и то владею так себе. 
Pandas для преобразования таблицы с Yahoo Finance и обрезки ненужных столбцов. Python для прогонки алгоритма. 
Дивиденды учитывались в том случае, если на дату отсечки в портфеле были акции, если акций в портфеле не было, то дивиденды не учитывались. Дивиденды учитывались с учётом налога 13%.

( Читать дальше )

&t=19s

Простой способ, который доступен непрофессионалам. Требует полчаса на изучение, дает небольшое преимущество в моменте, но кратную разницу — за долгий период.

Почему это важно

Антон держит деньги в активе, который приносит 9% годовых. Карина владеет похожим активом, но с доходностью 10%. Кажется, что разница несущественна. И на ближайший период это действительно так. 

Однако, через пятьдесят лет Антон получит $74 на каждый вложенный $1. Результат Карины будет в полтора раза лучше — $117. Еще через тридцать лет разница увеличится — $987 у Антона против $2048 у Карины. Со временем отрыв будет нарастать. В конце концов, Карина заработает намного больше, чем Антон. И это все потому, что она вложила деньги под 10%, в то время как Антон ограничился 9%.



Соответственно, если Карина вложит деньги под 11% вместо 10%, то разница увеличится в несколько раз. При доходности в 12% или 13% цифры полетят в космос. Посмотрите таблицу ниже, чтобы прочувствовать магию времени и сложных процентов:



Опытные инвесторы, наподобие Карины, не просто так хотят обогнать рынок, хотя бы  ненамного. Они понимают — каждый дополнительный процент дает существенный прирост к конечному результату, когда речь идет о долгом времени.

( Читать дальше )