ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Долго я смотрел на эти верхние строчки работ для Метатрейдера 5. Все думал, как бы туда попасть.

И наконец-то совершилось! Просто чисто по-человечески приятно, когда упорный труд вознаграждается даже не деньгами, а вот хотя бы выходом на верхА!

Пост просто порадоваться.

Вкратце, о том, что в посте:

Результаты беспрерывной работы на протяжении ~2 недель
Уровень программирования: Новичок



Результат: скрипт, как и задумывалось, отображает ближайшие уровни и заносит новые.
Доп. информация: Скрипт целиком на TSLab API. График BTC-USD. Это только фундамент, в моём видении скрипт ещё очень сырой.

далее о том как всё было, в конце немного о моих ошибках, мотивации и может об идее торговой стратегии проговорюсь.


( Читать дальше )

 С++ библиотека для работы с датой и временем Z-time

Всем привет! Ранее я уже писал про библиотеку для работы с датой и временем. С тех пор я добавил в нее новый функционал и адаптировал под использование в VS (оказалось, что в VS имя xtime уже занято). Эта библиотека очередной велосипед, но что поделать, люблю делать велосипеды

boost::posix_time, std, boost ::chrono… надо учиться эффективно использовать чужие велосипеды, иначе легко завязнуть в своих...

В трейдинге данная библиотека может быть полезна, если нужно измерять точное время в программе при помощи NTP без корректировки времени самого сервера/ПК, для проверки взаимосвязи настроения рынка с фазами Луны, для различных преобразований времени в разные форматы.

Описание

Данная библиотека представляет собой сборник алгоритмов, классов, функций и констант для удобной работы с временем:

• Измерение точного времени при помощи NTP
• Получение реального времени компьютера с точностью до микросекунд
• Преобразование даты в метку времени и обратно
• Парсинг строк или формирование строки из даты
• Расчет фаз Луны, поиск следующего новолуния
• Преобразование UINX времени в OLE Automation Date и обратно
• Получение секунды, минуты, часа дня из метки времени, получение последней метки времени месяца и т.п.
• И многие другие возможности...

( Читать дальше )

1. Рубль укрепляется, так как дорожает нефть и трейдеры ждут повышения ключевой ставки.
2. Профессия программист останется чрезвычайно востребованной в ближайшие годы.
3. Россия к 2024 году полностью откажется от одноразовых изделий из пластика.

1. Рубль укрепляется, так как дорожает нефть и трейдеры ждут повышения ключевой ставки

На валютном рынке продолжается небольшое укрепление рубля. На момент подготовки программы за 1 доллар нужно было заплатить 72 руб. 90 коп.

Наша валюта дорожает, но связано это, как ни странно, с плохими для России новостями. По последним замерам разгон инфляции продолжается. С уровня 6,5% годовых она подскочила до 6,8%. Следовательно, Центробанк почти наверняка в следующую пятницу ещё раз повысит ключевую ставку. Это окажет сдерживающее влияние на цены, потому что при дорогом кредите люди реже берут в долг, меньше тратят, больше денег относят на банковские депозиты. В итоге, спрос снижается, подорожание замедляется.

( Читать дальше )

Концепция синтеза астро машинного интеллекта.
Эффективная работа на $1 млн, программистам.

Что это, зачем, а главное… КАК? в новом видео.



( Читать дальше )

Импортозамещения в России идёт не только по линии сельского хозяйства. Оно проникло и в сферу высоких технологий. Государственный заказ на отечественный софт набирает обороты. Российские программисты всегда были на расхват за рубежом. Теперь они находят хорошую работу и на родине. Об этом – далее в выпуске. 

Школьники из России регулярно занимают призовые места на международных олимпиадах. Это уже не новость. Но всё равно – каждый такой новый случай заставляет искренне порадоваться за детей. Недавно в Тайване проходила Азиатская олимпиада по физике. На ней соревновались 23 страны. Наши ребята завоевали 8 золотых медалей. Это максимальный результат из всех возможных.

Моя программа Экономика на телеканале Крым-24

( Читать дальше )

Удобно когда бот шлёт сообщения в телеграм, а не в лог файл. Как это можно сделать в python? Очень просто.



Шаг 1. Устанавливаем либу loguru. Вам же нужно логирование в боте? Через loguru настраивается парой строчек.
Шаг 2. Устанавливаем либу notifiers которая шлёт сообщения куда угодно тоже парой строчек.
Шаг 3. Настраиваем

# подключаем либы
from loguru import logger
from notifiers.logging import NotificationHandler

# прописываем параметры телеграм бота, от чьего имени и куда слать, где их взять думаю сами разберетесь
params = {
    'token': 'dfdfsfasdfljsahdfkljhasdfklj',
    'chat_id': 'dfkdsflksdjfls;kfjas;ldkf'
}
tg_handler = NotificationHandler("telegram", defaults=params)

# добавляем в logger правило, что все логи уровня info и выше отсылаются в телегу
logger.add(tg_handler, level="INFO")

Я у себя настроил уровень info. Использую его как раз для сообщений в телегу. А вот debug сообщения в телегу уже не приходят. Нечего эфир засорять. Подробнее про уровни логов можно почитать в справке docs.python.org/3/library/logging.html#logging-levels

Шаг 4. Отправляем сообщение

logger.info("Слава роботам! Убить всех человеков!")

Если не нужны логи, можно слать просто через notifiers.

Портфельная теория Марковица

Портфельная теория Марковица(далее ПТМ) (Modern portfolio theory) — разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов, исходя из требуемого соотношения доходность/риск. Сформулированные им в 1950-х годах идеи составляют основу современной портфельной теории.

Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.

Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджем Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.

( Читать дальше )

Я уже давно использую для бектестов python и pandas. pandas это библиотека для работы с матрицами и её прелесть в том, что она оперирует векторами и работает ГОРАЗДО быстрее, чем обычные циклы. Для того, чтобы сохранить это достоинство при бектестах я использую логарифмическую доходность (log-return на английском). Не ручаюсь за русские термины, так как узнал про них из англоязычных статей. Написанное ниже не истина в первой инстанции, а моя попытка разобраться как это всё работает чтобы применять на практике. Если я не прав, напишите. Я хоть и защищал кандидатскую диссертацию, но не по математике или экономике.

Немного теории

Логарифмическая доходность — разница стоимости актива в разные промежутки времени в процентах. Рассчитываеся по такой формуле:  



Формула для расчёта логарифмической доходности, логарифм натуральный

Теперь на примере акций теслы. Цена по дням:  

( Читать дальше )