Python

Что такое Алгопак я уже писал, как и то, как можно сделать для библиотеки на Python moexalgo документацию из докстрингов – ведь пока никакого хорошего пособия с “разжеванными” примерами от Мосбиржи не существует.

На данный момент я поставил задачу – вытащить исторические данные по российским акциям и в дальнейшем их регулярно обновлять. Это позволит мне при изучении Backtrader использовать данные Мосбиржи для компонента DataFeeds, а также разрабатывать и тестировать на исторических данных собственные торговые стратегии.

Приступим. Отправная точка – раздел moexalgo на Гитхабе.  Файл samples/quick_start.ipynb начинается с примера:

( Читать дальше )

Информационно-статистический сервер Московской Биржи (ИСС или ISS) – это сервис, предоставляющий разнообразную биржевую информацию в режиме реального времени, а также итоги торгов и статистические данные.

Основные возможности ИСС:

• Получение потоковых данных о ходе торгов.
• Просмотр и экспорт итогов торгов.
• Доступ к историческим данным по итогам торгов, ценам и прочим показателям.
• Выгрузка списков всех инструментов, режимы торгов и их группы.
• Мониторинг рыночной информации в различных разрезах.

Данные о ходе торгов в режиме online и итоги торгов доступны только по подписке, естественно платной.

На сайте мосбиржи есть специальный раздел “Программный интерфейс к ИСС“, на котором выложено Руководство разработчика (v.1.4), Описание метаданных и Описание методов.

С этих документов и надо начинать изучать ИИС. Кстати говоря Правила использования биржевой информации Московской Биржи четко определены и наглядно представлены в презентации.

( Читать дальше )

Предлагаю обмен знаниями по машинному обучению Python
Всем, кто пришлет примеры построения графиков / обучения моделей машинного обучения, предлагаю на 3 месяца свой программный продукт (Биржевой Спекулянт Инвестор) по инвестированию на Московской бирже на платформе 1С Предприятие 8+Python бесплатно на 3 месяца с кодом открытым на 25%.Подробное описание продукта в профиле или пишите в личку.
Свои примеры я выложил. Желательно присылать такие, которых ранее не было в системе.

К дискуссии о том, какой язык программирования целесообразней использовать для алготрейдинга.
Python и Java: кто заберет золото?

https://www.securitylab.ru/news/541378.php

Пока не начал, разу вопрос к уважаемой публике — что бы вы посоветовали — буду рад вашему мнению или идеям по данному вопросу.
Может кому тема ИИ в торговле уже знакома на практике? Напишите ваше мнение / идеи в комментариях!

Ищу компаньона / соратника Python, TensorFlow, AI

Итак — сейчас я занялся проектом по разработке торговой системы с использование нейронных сетей.
Хочу создать небольшое сообщество интересующихся этой темой, собственно и пишу для этого здесь.
Знаю, тут программистов не много, однако почти все, кто так или иначе занимается/интересуется трейдингом

У меня есть приличный опыт торговли, автоматизации различных процессов, программировании и разработки архитектуры высоконагруженных приложений (как с микросервисной архитектурой, так и монолитных), CI/CD (git, gitlab, docker, k8s, libux/bash)

Цели / планы:

• Разработка концепции / архитектуры
• Получение исторических данных / данных для обучения моделей (обучающих выборок)
• Создание обучающей фабрики для обучение моделей и их тестирования как на исторический данных так и на реальных

( Читать дальше )

Научился брать тиковые данные из Quik`а в MS SQL. Теперь могу делать графики акций текущего дня в Python через библиотеку mplfinance (дельта, например, была нужна). Графики акций делаю не в реальном времени — тупо статичные, через 5 минут.
Теперь думаю, как сделать кластерные графики. Например, типа этого

Может кто-нибудь знает как с помощью Python их сделать, в какую сторону вообще двигаться?

Вот он: github.com/grey-horse-rus/Fin
Назначение — скачивает с Yahoo Finance историю цен на акции (я выбрал для примера Apple), а потом пытается обучить нейросеть предсказывать следующее число по N предыдущим. Понимаю, что это крайне примитивно. Подскажите, куда развиваться дальше, как понять рынок. Кодинг как таковой мне нравится, но сначала надо сформулировать для себя конкретную задачу.

Всем добрый день. Кто-нибудь здесь делает сети на Python для анализа и прогнозирования котировок? Хотелось бы задать кое-какие вопросы, если можно.

В продолжении к моему прошлому посту про заработок на пампах. 

KuCoin выпустил немного сыроватое специальное HF APi, которое я протестировал буквально недавно. 
Оно создано специально, чтобы иметь минимальную задержку. Отвечает такое API только за отправку и отмену ордеров.

Вы даже не сможете завести себе отдельный счет внутри своего аккаунта, если не сделаете перевод через их API.
Только после этого в личном кабинете появиться специальный аккаунт «HF» 



Я, честно говоря, думал, что это чисто маркетинг, но оказалось, что новое АПИ реально быстрее почти в 2 раза. 
В среднем мы имели скорость от 35 до 42 мс на выставления ордера, после использования специализированно HF API стали получать по 20 мс. 
Замеры с коло из Токио ->

1 ордер — 98 мс (прогрев)
2 ордер — 56 мс (прогрев)
3 ордер — 26 мс
4 ордер — 20 мс
5 ордер — 30 мс
6 ордер — 28 мс
7 ордер — 18 мс
8 ордер — 19 мс
9 ордер — 16 мс

Наша прошлая версия:



( Читать дальше )

Есть простая, но эффективная торговая стратегия, которую уже много лет используют трейдеры. Здесь, на Смартлабе, я её тоже встречал. И на ЛЧИ она попадалась. Торгуют её, в основном, руками, потому что временной период принятия решения малый, это обычно первые час-два торгов.
Глазами пробегаемся по акциям, фьючерсам и если попадается сигнал на покупку, то открывают позицию. Сразу же выставляем тейк-профит и стоп-лосс. Дальше просто ждем автоматическое закрытие позиций когда цена дойдет до любой из наших стоп-заявок.

Но, сколько руками не торгуй, всё равно приходит время когда появляется желание чтобы за тебя эту работу выполнял кто-нибудь другой. Например, торговый робот.

Наработки под торговый терминал QUIK не пригодились, так как Тинькофф не поддерживает QUIK.

TSLab поддерживается, но здесь есть абонентская плата, 4000 рублей, которую не все люди готовы ежемесячно платить. 

Оба терминала мне нравятся. Функционал у них разный. Дополняя друг друга они позволяют решать практически весь спектр трейдерских задач.

( Читать дальше )