роботы

1️⃣ Яндекс $YDEX ведет переговоры о продаже сервиса «Авто.ру».

Среди возможных покупателей называют Сбер, Т-банк и «Авито».
Официальных комментариев стороны не дают, интерес банков к сделке не подтвержден.
Причина возможной продажи — снижение выручки сервиса на фоне спада авторынка.
По итогам 2 квартала 2025 года доход направления объявлений упал на 5% до 8 млрд ₽.
Эксперты считают, что «Авто.ру» больше не является стратегическим активом для «Яндекса».
Компания делает ставку на ИИ, городские и персональные сервисы.

2️⃣ Яндекс$YDEX обновил приложение Яндекс Go.

ИИ теперь строит маршруты с учетом погоды и пробок.
Сервис анализирует данные из Такси, Карт и Погоды.
Маршруты подстраиваются под привычки пользователя.
Можно исключить каршеринг, если нет водительских прав.
Цель обновления — быстрее и удобнее планировать поездки по городу.

3️⃣ Яндекс $YDEX может начать суд с Jaguar Land Rover из-за брендов.
Суд по интеллектуальным правам дал срок до 10 февраля, чтобы подать иск.
Цель иска — досрочно отменить охрану 42 товарных знаков в России.

( Читать дальше )

Вступление: идея, цель, гипотеза

Финансовые рынки редко движутся изолированно. Криптовалюты реагируют на фондовые индексы, золото реагирует на макроэкономику, а внутри крипторынка движение биткоина задаёт направление для альткоинов.

Гипотеза проекта:

Если агрегировать данные по разным классам активов (крипто, акции, золото), измерить их волатильность, тренд и взаимную корреляцию, можно получить осмысленную вероятностную оценку того, каким будет рынок в ближайшие 24 часа: рост, падение или консолидация.

Цель скрипта — не предсказать точную цену, а оценить состояние рынка в целом, получить вероятностный прогноз и использовать его как основу для торговых стратегий и автоматизированной торговли.

Общая архитектура проекта

На логическом уровне скрипт состоит из пяти ключевых блоков:

Данные → Индикаторы → Агрегация → Корреляции → Вероятностный прогноз

Код выложен на github.

Источники данных

Используются разные рынки:

• криптовалюты (Binance, через ccxt),

( Читать дальше )

Полностью автоматизируем трейдинг по аукционной теории — от базы до python робота.

В классическом алготрейдинге рынок часто моделируется как временной ряд: индикаторы, скользящие средние, осцилляторы. Аукционная теория рассматривает рынок иначе — как процесс распределения объёма по ценовым уровням, где цена ищет баланс между спросом и предложением.

Ключевым элементом такого подхода является Volume Profile, а именно Point of Control (POC) — уровень цены, на котором за выбранный период был проторгован максимальный объём. В терминах аукционной теории POC соответствует зоне максимального согласия участников рынка.

В статье рассматривается создание алгоритмического торгового бота, основанного на реакции цены относительно:

• POC

• Value Area High (VAH)

• Value Area Low (VAL)

В качестве основы используется Python‑скрипт back.py, предназначенный для параметрического бэктеста стратегии.

Все скрипты из статьи я выложил на github для вашего удобства.

Архитектура backtest‑скрипта

( Читать дальше )

По данным Kept и «Промышленной Робототехники» (ex. KUKA), плотность роботизации в РФ в 2025 году увеличится на 36% г/г до 40 роботов на 10 тыс работников. В 2024г плотность увеличилась на 53% г/г до 29 роботов на 10 тыс работников.

По данным Росстата, общий эксплуатационный парк промышленных роботов в 2024 году вырос на 62%, до 20,8 тыс. штук, данных за 2025 год пока нет.

Прогноз Kept к 2030г — консервативный сценарий — 134 робота на 10 тыс. работников — общий парк 95,9 тыс. штук. Оптимистичный — 185 роботов на 10 тыс работников к 2030г, общий парк достигнет 131,8 тыс.

На консервативный сценарий влияют следующие факторы: снижение закупочной активности предприятий, спад производительности промсектора, сокращение инвестиционной активности из-за высокой ключевой ставки.

Гендиректор компании Technored Артем Лукин: «При ставке Центробанка порядка 15–17% предприятия с рентабельностью 10–15% экономически мотивированы оставлять деньги на депозите, а не вкладывать в модернизацию. Это напрямую снижает инвестиционный спрос на автоматизацию». 

( Читать дальше )

( Читать дальше )

«Роботизация промышленности — одно из стратегически важных направлений для развития нашей страны. Среди мер, которые сейчас прорабатываются в Госдуме с участием экспертного сообщества, — ряд льгот для производителей роботов, а также для компаний, внедряющих их в производство», — сообщил зампред комитета Госдумы по экономической политике Станислав Наумов.

Среди возможных мер поддержки отрасли:

• Предоставление беспроцентной рассрочки на приобретение робототехники, при которой процентную ставку будет покрывать специальная госсубсидия
• Производителям может быть предложена пониженная ставка налога на прибыль в размере 3% вместо стандартных 25%. 

Пакет инициатив может быть направлен на рассмотрение в правительство в ближайшие месяцы.

iz.ru/2000398/2025-12-02/proizvoditeliam-robotov-mogut-snizit-nalog-na-pribyl

На улицах Санкт-Петербурга появились первые роботы-доставщики Яндекса. Они доставляют заказы Яндекс Лавки в Приморском районе — выбрать доставку роботом можно в приложении сервиса. В будущем роботы будут приезжать и к жителям других районов: Яндекс развивает этот проект вместе с администрацией Санкт-Петербурга.

Петербургские роботы-доставщики — новейшей модели: они относятся к четвёртому поколению, которое Яндекс представил в конце октября. У них новый лидар, позволяющий роботу видеть мир во всех деталях, более мощный вычислительный блок и новая подвеска — благодаря ей повысилась проходимость. Кроме того, это первые роботы Яндекса, которые будут выпускаться серийно. К концу 2027 года компания намерена произвести в общей сложности 20 тысяч доставщиков нового поколения.

Роботы-доставщики способны работать в любую погоду, в том числе в туман, дождь и снегопад.

( Читать дальше )

В полку «криворуких» инфоцыган(наивно пытающихся удалением коментариев скрыть этот факт) прибыло а значит настало время поста с бесплатной рекламой. Сегодня появился пост — Создаем простого грид-бота для Московской биржи через QUIK и Python(«smart-lab.ru/blog/1233536.php») я дал автору и тем кто будет его читать пищу для размышлений. Но автор удалил мои коментарии(не подумав о появлении поста) поэтому выкладываю в отдельном посте фотографии удалённых коментариев. Чтобы люди не попадались на такие дешёвые криворукие поделки(в техническом смысле и в смысле тупых идей для заработка описанных в посте по ссылке выше).




( Читать дальше )

Алгоритмическая торговля на Московской бирже с помощью терминала QUIK остаётся популярным способом автоматизировать стратегии. В этой статье мы напишем грид-бота, который выставляет ордера сеткой вокруг текущей цены и зарабатывает на колебаниях.

---

🔧 Что такое грид-бот

Грид-бот (от англ. grid — сетка) — это торговый алгоритм, который выставляет ордера (лимитки) на покупку и продажу через равные интервалы цены.

Простейший сценарий:

• Цена идёт вниз — бот набирает позицию по мере снижения.

• Цена возвращается вверх — бот закрывает покупки продажами, фиксируя прибыль на каждом «шаге сетки».

Таким образом бот «ловит пилу», зарабатывая на флэте и колебаниях.

В коде ниже реализована версия с:

• стопом/тейком для бота.

• Пересчётом средней цены позиции.

• Подсчётом реализованного и нереализованного PnL.

⚙️ Подключение Python к QUIK

Чтобы Python «видел» терминал QUIK, нужен связующий слой. Есть несколько способов:

• QUIK LUA scripts (QLua) — встроенные скрипты на Lua.

( Читать дальше )

( Читать дальше )