Котировки

Не вдохновлено ссылками ниже, но напомнило о выкладывании в публичный доступ.
smart-lab.ru/blog/620330.php
smart-lab.ru/blog/616708.php
Всем привет!
В ходе тестов калькулятора портфелей
github.com/Oppositus/CalculatorAA
возникло понимание, что его внутренние инструменты импорта котировок уже не работают. Так давайте напишем скрипт, который будет получать их через MOEX ISS API. Вывод скрипта-CSV файл.
Репозиторий github.com/helpau/MOEX_ETFs/blob/master/main.py
Тот же код:

tickers=["FXGD","FXUS","FXIT","SBSP","FXRL","FXRB","FXRU","SBCB","SBGB","SBRB"]
import requests
import apimoex
import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
for ticker in tickers:
    with requests.Session() as session:
        data = apimoex.get_board_history(session, ticker,board="TQTF")
        df1 = pd.DataFrame(data)
        df1.set_index('TRADEDATE', inplace=True)
        df.info()
        df[ticker]=df1["CLOSE"]
df.to_csv("your_table.csv",sep=";")

P.S. Касательно самого калькулятора портфелей-полученный файл необходимо дополнительно обработать, чтобы на 1 год для 1 ETF было 12 записей. Особо пытливые могут исследовать, в какой день лучше проводить ребалансировку.

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)

import requests
import datetime
import pathlib

SECIDs = ["GAZP", "BANEP", "LKOH"]
DISK = "E"
for SECID in SECIDs:
    from_date = "2020-05-04"
    to_date = "2005-01-03"
    while str(to_date) != from_date:
        to_date = str(to_date)
        to_date = to_date.split('-')
        a = datetime.date(int(to_date[0]), int(to_date[1]), int(to_date[2]))
        b = datetime.timedelta(days=140)
        to_date = a + b
        pathlib.Path("{}:/{}/{}".format(DISK, "Database_MOEX", SECID)).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        filename = SECID + "_" + str(to_date) + ".csv"
        with requests.get("http://iss.moex.com/iss/history/engines/stock/markets/shares/boards/tqbr/securities/{}.csv?date={}".format(SECID, to_date)) as response:
            with open("{}:/Database_MOEX/{}/{}".format(DISK, SECID, filename), 'wb') as f:
                for chunk in response.iter_content():
                    f.write(chunk)

Размещение нового выпуска на Московской бирже проходило с 27 марта по 13 апреля. Общий объем эмиссии — 50 млн рублей (RU000A101K30).

Заявки на покупку бондов «ГрузовичкоФ-Центр» подали 19 инвесторов. Средний объем заявки составил 263 бумаги. Чаще всего инвесторы приобретали около 1000 облигаций. Самый крупный объем заявки — 9,99 млн рублей.

Всего размещено 5 тыс. облигаций номиналом 10 тыс. рублей. Ставка купона — 14% годовых на весь срок обращения, который разделен на 36 купонных периодов продолжительностью 30 дней.

На вторичных торгах 27 марта-13 апреля облигации четвертого выпуска «ГрузовичкоФ-Центр» сформировали оборот в размере 2,5 млн рублей, что эквивалентно 206 тыс. рублей в день. Котировки в течение 12 торговых дней находились в диапазоне 100,01-101% от номинала.

Стратегия сервиса «ГрузовичкоФ» заключается в активной экспансии в регионы РФ, а также за пределы страны, в первую очередь в страны СНГ (Казахстан, Белоруссия). С января компания работает в Ташкенте (Узбекистан). На очереди Кызыл, Набережные Челны, Ногинск, Великие Луки, Гатчина, Всеволожск, Лобня, Зеленоград, Климовск, Курск, Йошкар-Ола — и все это планы только на 2020 год. Таким образом, за год планируется охватить Центральный, Северо-Западный, Сибирский и Приволжский федеральные округа. Глобальная цель сервиса — занять к концу 2025 года 30% российского рынка мувинговых услуг.

Еще одна немаловажная задача — запуск мобильного приложения к середине 2020 г. На данный момент услуги грузоперевозок компании можно заказать при помощи приложения «ТаксовичкоФ».

С 1го апреля 2020 года биржа CME Group поднимает плату за свои котировки.

Теперь котировки одной биржи из состава CME Group будут стоить $10 (вместе с биржевым стаканом — Depth of Market (DOM).
Цена за Bundle (все 4 биржи) — $30.
Пересмотрите при необходимости свои подписки и отпишитесь от лишних. Сделать это можно в личном кабинете на сайте брокера.