Python

Я на некоторых своих публичных вебинарах и лекциях рассказывал об элементах в моем подходе при оценке компаний с помощью фундаментального анализа. А также на свое курсе ТРИ КИТА ИНВЕСТИЦИЙ я подробно рассказываю, и показываю в Excel, как и что считать и принимать решение об инвестициях. Для удобства, многие расчеты у меня автоматизированы на Matlab и Python.

Мои оценки эволюционировали со временем, но начинал я как и многие с тех подходов, которые изложены в таких книгах как «Инвестиционная оценка» Дамодорана, «Стоимость компании» Коупленда, Коллера, Муррина и, конечно, «Анализ ценных бумаг» Грэма и Додда. Но мне всегда не давал покоя, тот простой факт, что все подходы, изложенные в этих книгах, не позволяют численно измерить вероятность сделанных оценок. Она неявным образом зашивается в прогнозы темпов роста и в ставки дисконтирования, которые используются для получения справедливой стоимости.

Поэтому я немного модернизировал подход, и сейчас называю его механической оценкой фундаментальных факторов и/или показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Помогает мне в этом понимание фундаментальных основ роста компаний, а также знание методов теории вероятности и математической статистики.

( Читать дальше )

from websocket import create_connection
import json
import random
import string
import re
import pandas as pd
import csv
from datetime import datetime
from time import sleep

def filter_raw_message(text):
    try:
        found = re.search('"m":"(.+?)",', text).group(1)
        found2 = re.search('"p":(.+?"}"])}', text).group(1)
        print(found)
        print(found2)
        return found1, found2
    except AttributeError:
        print("error")
    

def generateSession():
    stringLength=12
    letters = string.ascii_lowercase
    random_string= ''.join(random.choice(letters) for i in range(stringLength))
    return "qs_" +random_string

def generateChartSession():
    stringLength=12
    letters = string.ascii_lowercase
    random_string= ''.join(random.choice(letters) for i in range(stringLength))
    return "cs_" +random_string

def prependHeader(st):
    return "~m~" + str(len(st)) + "~m~" + st

def constructMessage(func, paramList):
    #json_mylist = json.dumps(mylist, separators=(',', ':'))
    return json.dumps({
        "m":func,
        "p":paramList
        }, separators=(',', ':'))

def createMessage(func, paramList):
    return prependHeader(constructMessage(func, paramList))

def sendRawMessage(ws, message):
    ws.send(prependHeader(message))

def sendMessage(ws, func, args):
    ws.send(createMessage(func, args))

def generate_csv(a):
    out= re.search('"s":\[(.+?)\}\]', a).group(1)
    x=out.split(',{\"')
    
    with open('data_file.csv', mode='w', newline='') as data_file:
        employee_writer = csv.writer(data_file, delimiter=',', quotechar='"', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    
        employee_writer.writerow(['index', 'date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
        
        for xi in x:
            xi= re.split('\[|:|,|\]', xi)
            print(xi)
            ind= int(xi[1])
            ts= datetime.fromtimestamp(float(xi[4])).strftime("%Y/%m/%d, %H:%M:%S")
            employee_writer.writerow([ind, ts, float(xi[5]), float(xi[6]), float(xi[7]), float(xi[8]), float(xi[9])])
            


# Initialize the headers needed for the websocket connection
headers = json.dumps({
    # 'Connection': 'upgrade',
    # 'Host': 'data.tradingview.com',
    'Origin': 'https://data.tradingview.com'
    # 'Cache-Control': 'no-cache',
    # 'Upgrade': 'websocket',
    # 'Sec-WebSocket-Extensions': 'permessage-deflate; client_max_window_bits',
    # 'Sec-WebSocket-Key': '2C08Ri6FwFQw2p4198F/TA==',
    # 'Sec-WebSocket-Version': '13',
    # 'User-Agent': 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36 Edg/83.0.478.56',
    # 'Pragma': 'no-cache',
    # 'Upgrade': 'websocket'
})

    
# Then create a connection to the tunnel
ws = create_connection(
    'wss://data.tradingview.com/socket.io/websocket',headers=headers)

session= generateSession()
print("session generated {}".format(session))

chart_session= generateChartSession()
print("chart_session generated {}".format(chart_session))

# Then send a message through the tunnel 
sendMessage(ws, "set_auth_token", ["unauthorized_user_token"])
sendMessage(ws, "chart_create_session", [chart_session, ""])
sendMessage(ws, "quote_create_session", [session])
sendMessage(ws,"quote_set_fields", [session,"ch","chp","current_session","description","local_description","language","exchange","fractional","is_tradable","lp","lp_time","minmov","minmove2","original_name","pricescale","pro_name","short_name","type","update_mode","volume","currency_code","rchp","rtc"])
sendMessage(ws, "quote_add_symbols",[session, "BINANCE:BTCUSDT", {"flags":['force_permission']}])

sendMessage(ws, "resolve_symbol", [chart_session, "symbol_1","={\"symbol\":\"BINANCE:BTCUSDT\",\"adjustment\":\"splits\"}"])
sendMessage(ws, "create_series", [chart_session,"s1","s1","symbol_1","1",300])

sendMessage(ws, "quote_fast_symbols", [session,"BINANCE:BTCUSDT"])

sendMessage(ws, "create_study", [chart_session,"st1","st1","s1","Volume@tv-basicstudies-118",{"length":20,"col_prev_close":"false"}])
sendMessage(ws, "quote_hibernate_all", [session])

#st='~m~140~m~{"m":"resolve_symbol","p":}'
#p1, p2 = filter_raw_message(st)
#sendMessage(ws, "resolve_symbol", [chart_session,"symbol_1","={\"symbol\":\"BINANCE:BTCUSDT\",\"adjustment\":\"splits\",\"session\":\"extended\"}"])
#sendMessage(ws, "create_series", [chart_session, "s1", "s1", "symbol_1", "1", 2])
#sendMessage(ws, "create_study", [chart_session,"st4","st1","s1","ESD@tv-scripting-101!",{"text":"BNEhyMp2zcJFvntl+CdKjA==_DkJH8pNTUOoUT2BnMT6NHSuLIuKni9D9SDMm1UOm/vLtzAhPVypsvWlzDDenSfeyoFHLhX7G61HDlNHwqt/czTEwncKBDNi1b3fj26V54CkMKtrI21tXW7OQD/OSYxxd6SzPtFwiCVAoPbF2Y1lBIg/YE9nGDkr6jeDdPwF0d2bC+yN8lhBm03WYMOyrr6wFST+P/38BoSeZvMXI1Xfw84rnntV9+MDVxV8L19OE/0K/NBRvYpxgWMGCqH79/sHMrCsF6uOpIIgF8bEVQFGBKDSxbNa0nc+npqK5vPdHwvQuy5XuMnGIqsjR4sIMml2lJGi/XqzfU/L9Wj9xfuNNB2ty5PhxgzWiJU1Z1JTzsDsth2PyP29q8a91MQrmpZ9GwHnJdLjbzUv3vbOm9R4/u9K2lwhcBrqrLsj/VfVWMSBP","pineId":"TV_SPLITS","pineVersion":"8.0"}])


# Printing all the result
a=""
while True:
    try:
        sleep(1)
        result = ws.recv()
        pattern = re.compile("~m~\d+~m~~h~\d+$")
        if pattern.match(result):
            ws.recv()
            ws.send(result)
            print("\n\n\n hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh "+ str(result) + "\n\n")
        print(result)
        a=a+result+"\n"
    except Exception as e:
        print(e)
        break
    
generate_csv(a)

'https://github.com/rushic24/tradingview-scraper'

В топике Использование Машинного Обучения в торговых системах. Простейшее применение описаны принципы построение логики ТС с применением Машинного Обучения (МО). Вкратце опишем пути реализации.
Это уже посложней — нам понадобятся знания  Lua, С++ и Python.
Я предпочитаю ничего не делать сам, особенно, если для написания программы требуется изучение и реализация сложных алгоритмов. Зачем это делать, если можно использовать уже готовое. В современном программировании это один из основных принципов объектно-ориентированного программирования — берешь готовый объект и используешь. Если есть уже готовые библиотеки с нужными программами, то их и используем — сокращает время реализации, не надо беспокоиться об отладке, и много других плюсов. Извините, ленив и нелюбопытен — есть масса других интересных вещей, на которые можно потратить свое время.
Для начала пишем на C++ простенькую DLL для связи с Lua — шаблон проекта такой DLL вы можете найти в моих топиках. Нужный Вам код вам придется писать самим.

( Читать дальше )

Решил запустить небольшой проект по исследованию (назовем это так) мартингалов + МО. В сети ничего подобного не нашел.
Это не обязательно может быть мартин, это может быть простая сетка
В чем могут быть преимущества такого подхода: 

• менее чувствителен к шуму
• более устойчив на новых данных, как следствие
• исследуются другие пространства признаков, нежели при простом дискреционнм трейдинге
• ....

делитесь опытом, если таковой имеется. Ну а я предлагаю пока посмотреть\почитать про машинное обучение. Если оно вам надо. Удачи.



( Читать дальше )

Вот тут пост с описанием о чем это и зачем

Самое ценное в статье
В файле perfomance.py лежат методы по расчету среднегодовой взвешенной по времени / деньгам доходности. 
— twrr   — (time-weighted return) считает среднегодовую взвешенную по времени доходность
— xirr — (х internal rate of return  она же  money-weighted return) считает среднегодовую взвешенную по деньгам доходность
— create_return — метод, считающий оба вида доходности и рассчитывающий среднегодовую доходность каждого типа для каждого периода в входящих данных. 

Зачем это вам нужно?

— Если вдруг у вас есть датасет с cashflow ваших инвестиций и вы хотите посмотреть на годовую доходность и заодно посмотреть, как эта доходность менялась во времени, то вам может быть интересно заглянуть в этот код. 

Возможно файл переедет, но все равно ищите его в этом репозитории. Методы описаны максимально подробно, но если чего пишите.

( Читать дальше )

Всем здоровья и бодрого расположения духа!
В статье «Визуализация рекомендаций Романа Андреева на Python» мы разобрали как можно с помощью нескольких строк кода на Питоне разобрать текст, который выкладывает каждое утро в своем блоге Роман Андреев (далее по тексту Роман) — известный трейдер и блогер (или наоборот), и отобразить эти рекомендации в виде уровней и зон на графиках. В этом топике я покажу способ для извлечения информации из графических изображений с помощью технологий компьютерного зрения (но без использования нейронных сетей) на примере таблиц-рекомендаций из блога Романа Андреева.

Надеюсь, что я не напугал читателей термином «компьютер вижн», скоро вы поймете, что это просто. И что любой юный прогер может написать код для распознавания внешними камерами номеров автомобилей, который впоследствии возненавидят все автолюбители мегаполисов, а МАДИ и ГИБДД будут собирать со всех нас миллиардные штрафы

( Читать дальше )

  Занят домашними вещами, так что сам вряд ли сам справлюсь, посему вопрос:
Хотелось бы узнать где вы находите программистов на питоне для привязки с мт5 и другими системами
(в данный момент интересует мт5+python+котировки со сторонних ресурсов, главным образом)?
Быть может кто отзовётся прям здесь.

Доброго всем здоровья и веселого праздника!

В этом топике я покажу как на Питоне можно извлекать полезную информацию из обычного текста и представлять ее на графиках. Большинство аудитории Смартлаба знают Романа Андреева (2 место по рейтингу, после Создателя) как профессионального трейдера, рекомендациями которого пользуются многие смартлабовцы. Ежедневный утренний топик «Ситуация на текущий момент», стал уже многолетней традицией, как чашка кофе с круассаном, и по-праву набирает огромное количество лайков. Его рекомендации помогают людям не только сохранить свой капитал, но и приумножить его. Я, к сожалению, лично не знаком с Романом, но давно являюсь его подписчиком. А еще, мне нравятся его стихи!
Спасибо Роману за его труд! Я же, постараюсь добавить «наглядности» рекомендациям с помощью кода на Питоне, как всегда в несколько строк.

Итак, за дело! Топик длинный и н

( Читать дальше )

Простите за банальность, работа с данными начинается с их получения из внешнего источника. Мы будем получать их из CSV-файла архива котировок, скачанного с сайта Финам. Для работы с другими источниками вам надо будет немного изменить программу.

Я уже давно не работаю непосредственно с CSV, и храню все данные в БД SQLite. Поначалу я хотел написать программу чтения CSV с нуля, но выяснилось, что я уже подзабыл как это делается, однако нашелся рояль в кустах — моя старая библиотека читающая данные из CSV-файла непосредственно в программу. Ее мы и будем использовать.
Собственно, Python и ориентирован на работу с библиотеками, и не нужно знать что там внутри, важно только уметь с ними работать, а сами программы с использованием библиотек станут очень простыми.
Для начала качаем с Финам историю в формате CSV-файла следующего вида:

<TICKER>,<PER>,<DATE>,<TIME>,<OPEN>,<HIGH>,<LOW>,<CLOSE>,<VOL>
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:00:00,76900.0000000,76990.0000000,76900.0000000,76990.0000000,3
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:06:00,77695.0000000,77695.0000000,77400.0000000,77400.0000000,8
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:08:00,77781.0000000,77781.0000000,77700.0000000,77750.0000000,30
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:13:00,78088.0000000,78098.0000000,78088.0000000,78098.0000000,6
SPFB.Si-12.20,1,04/05/20,10:14:00,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,78100.0000000,1

( Читать дальше )