питон


Про Нейронную Сеть, создаем и развиваемся.

Приветствую вас, любители трейдинга!

Видел на смартлабе посты про Пайтон (Python), читать их было очень интересно, в том числе и про то, как НС торгует на бирже. В настоящее время Пайтон (https://www.python.org/) занимает 3 строчку в рейтинге по языкам программирования (https://www.tiobe.com/tiobe-index//). Сам изучал в детстве бейсик (Basic), потом паскаль (Pascal) и далее посмотрел множество языков программирования, вплоть до ассемблера. Самый тяжелый С++)), а все потому, что у него код пишется сокращенными символами, например «начало» и «конец» программы обозначались фигурными скобками «{ …здесь код… }», а у паскаля «begin» и «end». Согласитесь, проще запомнить слова, чем множество лишних для нас символов, которые хранятся у нас в головном мозге, нейронных клетках. Программировал из любопытства.

Я хочу поделиться с вами, про Нейронную сеть (НС), что меня заставляет двигаться в этом направлении вперед. Простую НС теперь может создать любой желающий, даже ребенок с 6 лет сможет понять суть работы НС и попробовать написать программу. Программировать можно через веб-сайт, например Гугол (Google) сделал потрясающую колабораторию (так он ее называет) для программирования на Пайтон (https://colab.research.google.com/).



( Читать дальше )

Питон: рисуем график доллара USD/RUR

На языке программирования Питон качаем с finam.ru и строим график валютной пары доллар-рубль. Текст написан так, чтобы смог повторить даже новичок. Продвинутые питонисты переходите сразу к коду. Вот он.

Цель поста: построить вот такой график:
Питон: рисуем график доллара USD/RUR

1. Качаем Питон с сайта python.org. Это позволит вам запускать скрипты на этом языке программирования.

2. Открываем командную строку cmd.exe (чёрное окошко). С его помощью подключим библиотеку matplotlib, которая рисует графики. В командной строке пишем pip install matplotlib
Питон: рисуем график доллара USD/RUR



( Читать дальше )

Качаем данные Питоном: Всемирный банк

Всемирный банк выкладывает в открытый доступ тонны экономической статистики. Её можно скачивать, используя язык программирования Питон. Для этого Всемирный банк разработал питоновскую библиотеку wbank. Опишу как ею пользоваться. Писать буду так, чтобы получилось даже у человека, который из этого поста впервые узнал про Питон и Всемирный банк.
Полная документация (в этом посте она не понадобится)
---
Если вы не хотите программировать, то и не надо. Все данные можно получить и без питона и построить красивый график:
Вот, к примеру, ВВП России и Италии:
Качаем данные Питоном: Всемирный банк
Ссылка на этот показатель. Там можно выбирать любые страны. 
Но мы пойдём другим путём! Сложным! Этот путь позволяет строить графики любого вида и анализировать данные так гибко, как только вы захотите.
На выходе у нас получится такой график: ВВП по паритету крупнейших 10 стран мира. Скрипт сам понимает, какие страны крупнейшие:

( Читать дальше )

Строим ВВП на Питоне, или Ужас! Рецессия близко!

Я тут программирую потихоньку. Осваиваю библиотеку matplotlib. Она позволяет на языке Питон рисовать красивые графики. Ловите график Российского ВВП. 
Строим ВВП на Питоне, или Ужас! Рецессия близко!
В 1 квартале 2019 ВВП вырос на 0,5%, если сравнивать с 1 кварталом 2018 года. Тут же все кому не лень начали плакать «Ааааа!!! Мы на пороге рецессии!!! Путин, что ты делаешь!!!». И ни один крикливый клоун не удосужился включить мозг и повспоминать недавние события.
Помните, в конце прошлого года ВВП резко пересчитали с прогнозных 1,8% до 2,3% и все удивлялись и возмущались, какой бесстыжий Росстат, нагло рисует цифры? А всё потому, что к 1-му кварталу 2018 года досчитали объём работ по сфере «Строительство» — строительство завода Ямал СПГ. Раньше его не учитывали, а теперь учли, потому что объект был сдан Это дало высокую базу сравнения. В сравнении с этой базой результат 1 квартала 2019 года получился скромным: +0,5%. Если бы не Ямал СПГ, рост ВВП в 1 квартале 2019 был бы намного выше.

( Читать дальше )

торговый робот на Python

Хочу написать торгового работа арбитражера на Питоне. Подскажите пожалуйста, какие будут трудности в процессе создания, как его лучше подключать к бирже и вообще если возможно, поделитесь своим опытом пожалуйста. Спасибо.

Доработал систему

Раньше использовал статистику по дивидендам, обновляемую на ежегодной основе. Теперь перевел расчеты на ежедневно обновляемые данные. Все прошло на удивление гладко, а ожидаемые дивиденды в следующие 12 месяцев изменились не сильно:

  • Средние — 3 093 488 против 3 128 883 по старой схеме
  • Минимальные — 2 514 879 против 2 556 831 по старой схеме


Написал сборщик данных по дивидендам для СмартЛаба. В планах написать аналогичный блок для https://www.conomy.ru/, а после этого сформировать систему полуавтоматического обновления/проверки базы данных с дивидендами на основании нескольких источников.


Записался на курс по Машинному обучению

Записался на курс Введение в машинное обучение Яндекса и ВШЭ. Лекции достаточно легкие, но практические задания даются непросто, так как знания по программированию близки к нулю. Возможно дальше пойдет легче, но пока кучу времени уходит на установку и освоение софта, чтение  документации к библиотекам, освоение регулярных выражений и т.д. Первый блок заданий удалось сделать.


Питон для торговой системы - есть вопросы

Использую торговую систему, реализованную на базе Excel. Возникла идея, изучить Питон и переписать системку на его основе. В связи с этим пару вопросов:

  1. Посоветуйте дельную книжку с начальным курсом по Питону
  2. Посоветуйте дельную книжку по статанализу данных с помощью Питона

В гугле, амазоне и и.д. много книг, что создаёт проблему выбора — хотелось бы конкретных рекомендаций действительно хороших книжек с удачной подачей материала. 

Программинг для трейдера: тем, кто копает глубже

Тем, кто копает глубже, рекомендую блог Quantrum.me Трейдинг для программиста. Программинг для трейдера. Если слова Python, Quantopian для вас что-то значат, то вам однозначно сюда. Здесь вы найдете обзоры, готовые для применения. Вот темы некоторых постов. Парный трейдинг на Python. Бэктестинг с помощью Quantopian. Анализ торговых стратегий: по MACD, скользящим средним, Elder’s Impuse System и пр. 

3 преимущества данного блога:

1. Легко и быстро читать — наглядная структура коротких(!) постов.
2. Просто понять — никаких заумных терминов, тешащих эго программиста.
3. Море примеров с готовым кодом для Python — просто бери и торгуй.

Такой сайт — настоящий подарок для тех, кто только встал на путь алготорговли или уже по нему идет. К тоже же ведет его человек, который давно торгует, то есть практик. Одним словом: musthave. Подписаться на RSS можно здесь. Также можно вступить в Паблик В Контакте



Год кодинга

Всегда мечтал уметь программировать. Вот начал самостоятельно изучать Computer Science и Python Programming, имея сугубо финансово-экономический бэкграунд, но будучи гиком в душе.

Изучаю Python в контексте инструментария для применения в Data Science и далее в Machine Learning. Навыков программирования до этого не имел, если не считать работу со сложными связанными таблицами excel.

Начал с самого базового курса "Основы программирования на Python", книги Марка Лутца «Изучаем Python» и тренинга Python Essentials от Enthought, Inc. И официальные инструкции поглядываю: The Python Tutorial.

Также обучаюсь на курсах:

• массачусетского технологического института (MIT) MITx: 6.00.1x Introduction to Computer Science and Programming Using Python на 

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW