API

Напилил микроскопический Питон коннектор REST для Торгового API БКС — https://github.com/kimkarus/BcsPy.git. Для моей стратегии AlgoBond, в общем, хватает. На след неделе начну тестировать. Кому хватает, пользуйтесь.

Документация к БКС Trade API — https://kimkarus.ru/go/bks-torgovoe-api/

https://kimkarus.ru/2025/11/14/python-bcs-trade-api-bks-trade-api/

Посещал 27.09.2025 конференцию Викинга https://kimkarus.ru/go/smart-lab-post-shardin-viking/ (Шардин Михаил лучше всего осветил событие), познакомился с мощными представителями арбитражной торговли на финансовых рынках.

По результату решил, что обязательно нужно попробовать реализовать коннектор к #API платформы Викинга для своей автоматизированной стратегии облигациями (#BI Дашборд — https://imkosarev.ru/go/publichnyj-dashbord-avtomatizirovannyj-strategii-na-rynke-obligacij/), чтобы еще быстрее и точнее входить в рынок.

Договорились Ефимом (директор по развитию), что попробуем.

Ефим, Рамиз и Дмитрий из компании Викинг спасибо вам за предоставленную возможность поработать с вашей платформой!

Еще спасибо Артему из #Финам за быстрое подключение к #FAST.

Организовали доступ, начал писать коннектор к платформе API VIKING и одновременно адаптировать под свою стратегию.

Поскольку платформа заточена под арбитражную торговлю, сразу стало понятно, что портфель брокера не равно портфель на платформе.

Представьте, что вы построили гоночный болид, но, чтобы управлять им, вам приходится не самостоятельно нажимать на педали, а давать команды человеку за рулем через переговорное устройство. Примерно так выглядит работа торгового робота без использования API — много лишних посредников, задержек и неэффективности.

Trade API (Application Programming Interface) убирает этого «посредника», предоставляя вашему алгоритму прямой доступ к торговой системе брокера. Давайте разберемся, как этот инструмент превращает сложный процесс интеграции в простую и понятную задачу.

• Что такое Trade API и как это упрощает работу

Эволюция автоматизации: от «костылей» к прямому доступу

До появления удобных API разработчикам и трейдерам приходилось искать обходные пути для автоматизации, которые были сопряжены с существенными недостатками.

• Эмуляция мыши и клавиатуры (AutoHotkey, Sikuli): программа буквально «нажимала» кнопки в графическом интерфейсе терминала.

В России стартовал первый проект мультибанкинга — Т-банк через систему открытых API объединил в своём приложении дебетовые счета Сбербанка, ВТБ и Альфа-банка, сообщили «Ведомости». Сервис пока работает в пилотном режиме, участие клиентов возможно только по их согласию. До конца 2025 года функционал планируется расширить и подключить больше пользователей.

Технология открытых API (application programming interface) позволяет банкам безопасно обмениваться данными клиентов через интернет. Пользователи смогут видеть совокупный баланс по всем своим счетам, историю операций и даже переводить средства между банками без комиссии — всё внутри одного приложения. Это упростит финансовое планирование и повысит персонализацию банковских предложений.

Пилотное сотрудничество Т-банка со Сбербанком уже дало возможность более 1 млн клиентов подключить счета «Сбера» в приложении Т-банка. Аналогичный проект реализуется между ВТБ и Альфа-банком. Кроме того, Т-банк и ВТБ договорились об отображении данных не только по текущим, но и по накопительным счетам и вкладам.

Excel — главный рабочий инструмент многих частных инвесторов. Здесь ведут портфели, стратегии и мониторинг котировок. Но получить от Московской биржи лучшие цены на покупку (BID) и продажу (OFFER) из стакана прямо в таблицу — задача не из простых. Даже платная подписка на сайт биржи не даёт получать котировки в Excel напрямую.

Но слово «взлом» в названии статьи — это художественное преувеличение. Мы не будем нарушать никаких законов или пытаться обойти защиту биржи и вообще даже не дышим в сторону серверов Мосбиржи. Однако голь на выдумки хитра — построим элегантное решение с помощью официального API от любого брокера.

Идея проста: создать локальный сервер-прокладку, который Excel сможет опрашивать через веб-запросы. Сервер будет обращаться к API брокера, получать данные стакана и возвращать их в понятном для себя XML формате прямо в вашу таблицу, в ячейке которой будет отображена нужная цифра.

Хочу поделиться своим опытом разработки скринера и бектестера для анализа акций на основе фундаментальных данных. Это не только автоматизация, но и способ глубже разобраться в инвестиционных стратегиях, которые можно заложить в алгоритм.

Фундаментальный анализ — это метод оценки акций, основанный на финансовых показателях компаний, таких как прибыль, выручка, коэффициенты ликвидности и другие экономические параметры. В отличие от технического анализа, который фокусируется на движении цен, фундаментальный анализ помогает определить реальную стоимость компании и ее перспективы в долгосрочной перспективе.

При этом фундаментальный анализ не так популярен среди частных инвесторов, как технический анализ, поскольку требует глубокого изучения отчетности, макроэкономических факторов и финансовых коэффициентов.

Хочу создать собственный скринер и бектестер для анализа акций по фундаментальным показателям. Чтобы сделать это правильно, нужно понимать не только программирование, но и сам предмет — фундаментальный анализ. В этой статье я разбираюсь какие вообще существуют подходы, а также ищу источники данных.

На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна — в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.

Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.

Критерии выбора ликвидных облигаций на Московской Бирже

Ликвидность это один из ключевых параметров, поскольку даже высокодоходная бумага бесполезна, если её невозможно купить. В моём скрипте для поиска облигаций используются несколько основных критериев:

Добрый день!

Ищу решение для автоматизированного получения исторических фундаментальных данных по российским компаниям. Нужна история изменения P/E, P/S, ROE, EPS, выручки и других показателей за несколько лет для построения скринера и проведения фундаментального анализа.

Проанализировал два доступных API, но везде есть ограничения:

T-Invest API

• Плюсы: Хороший набор текущих фундаментальных показателей
• Минусы: Отсутствует история фундаментальных данных, выдаёт только актуальные показатели
• Запрос: https://github.com/RussianInvestments/invest-python/blob/main/examples/get_asset_fundamentals.py
• Ответ:

GetAssetFundamentalsResponse(fundamentals=[
StatisticResponse(asset_uid='40d89385-a03a-4659-bf4e-d3ecba011782',
currency='RUB',
market_capitalization=6878249241240.0,
high_price_last_52_weeks=330.45,
low_price_last_52_weeks=219.2,
average_daily_volume_last_10_days=65639361.43,
average_daily_volume_last_4_weeks=60348494.76,
beta=0.8,
free_float=0.48,
forward_annual_dividend_yield=0.0,
shares_outstanding=21586948000.0,

Всем привет. 

Потихоньку готовлю инфраструктуру для ухода от терминала Metatrader5 — есть некоторые неудобства при алготрейдинге с десятком торгуемых символов FORTS MOEX. В связи с этим хочу воспользовать API Финама для получения и сохранения котировок фьючерсов срочного рынка (для начала). 
Ориентируясь на библиотеку и разбираясь с интернет запросами столкнулся, что следующий запрос:

{
    "interval": {
        "count": 500,
        "from": {
            "seconds": "1729382400"
        }
    },
    //"security_board": "SPBFUT",
    //"security_code": "RIZ4",
    "security_board": "TQBR",
    "security_code": "SBER",
    "time_frame": "INTRADAYCANDLE_TIMEFRAME_M1"
}

Является рабочим, данные поступают, OHLC каждой свечи с временной меткой — приходят. 
Но при попытке получить то же для фьючерса RIZ4 — ошибка. И там и там данные хочу получить с 20.10.2024, но для акции SBER успешно, для фьючерса RIZ4 — не успешно. 

Может кто то работал с этим, подскажите, что я делаю не так?