Программирование

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 )

Акции с высокой дивидендной доходностью часто являются отличной инвестиционной стратегией для инвесторов, стремящихся получать приток денежных средств каждый год. В данной статье буден создан скрипт на Python для отбора их на бирже NASDAQ.

Что такое дивидендная доходность?

Возьму определение из Википедии. Дивиде́ндная дохо́дность (англ. dividend yield) — это отношение величины годового дивиденда на акцию к цене акции. Данная величина выражается чаще всего в процентах.

Пример

При цене акции ОАО «Лукойл» 1124,37 рублей и дивиденде 28 рублей на акцию дивидендная доходность будет равна:

Так же необходимо обратить внимание, что многие растущие компании, такие как для примера Amazon и Yandex, не выплачивают дивиденды, поскольку они реинвестируют всю прибыль в развитие бизнеса. Поэтому дивидендная доходность для этих фирм будет равна нулю.

Расчет дивидендной доходности с помощью Python



( Читать дальше )

Этот пост — последняя часть из цикла постов посвященных механистической оценке привлекательности инвестиций на основе фундаментальных показателей.

[1] Начало здесь: "Фундаментальный анализ тоже поддается автоматизации и вероятностному прогнозированию"
[2] Продолжение: "От прогноза фин показателей компании к прогнозам возможных цен на бирже"

Итак, вот я и добрался до последней стадии оценки. Как вы понимаете, все те графики, которые я строил и приводил в постах, нужны только для визуализации и более наглядного представления. А еще для написания красивых отчетов по исследованию эмитента и для публичного распространения. Конечно, во многих случаях мне их строить не надо. Вместо этого хотелось бы получить итоговые цифры на основании которых, я бы принял решение — стоит ли овчинка выделки или нет в текущей момент времени.

Но давайте вкратце вспомним, основные промежуточные результаты, которые я получил в первых двух постах. Здесь немного уточню, чтобы расчеты были более корректны. Сама отчетность за 2014 год была составлена 23 марта 2015. Я, конечно, уже не помню, когда она была опубликована, поэтому буду считать что я смог ее посмотреть 31 марта 2015 и провести все те расчеты, которые я демонстрировал в предыдущих постах.

( Читать дальше )