Всем привет, ранее для прогнозов на 1-й и 2-й квартал я использовал Excel — это так же мощный аналитический инструмент, но пора двигаться вперед и делать выбор в пользу 

• скорости;
• масштабируемости;
• расширяемости;
• высокой доступности и отказоустойчивость;
• простоты развертывания и удобство эксплуатации.

В основном не хватало, возможности подгрузки свежих данный из любых источников и функций агрегации по временным интервалам для приведения к одному формату.
Так же я писал про инстурумен анализ рынка OLAP (TransaqConnector + Clickhouse + Grafana), где у нас уже подгружались все котировки биржи MOEX и для расчета «справедливой стоимости» компаний не хватало операционных и финансовых результатов и данных с сырьевых бирж металлов.
Надо отдать должное ММК публикует самые подробные данные по каждому квартал в разделе Инвесторам/Финансовые и операционные результаты находим 

В продолжении темы про TransaqConnector для Линукс на GoLang , где описывалась область применения, как анализ исторических данных по всем инструментам, пришло время продемонстрировать.
Для этого был написал за один вечер пример экспортера данных из TRANSAQ в лучшую OLAP базу данные ClickHouse с открытым кодом(open source) от компании Яндекс, с возможностью подключения неройсетки(регрессия) обычно применяется для систем рекомендации товаров

Для запуска вам понадобиться установить docker
И запустить все необходимое локально через docker compose файл
 
Поменять логины и пароли к транзакту на свои, если нет, то можно запросить тестовый доступ в течении 1 минуты на почту.

TransaqConnector под GoLang современный и простой язык код которого нативно может выполняться на любой современной платформе Windows, Linux, MacOS

Так как TransaqConnector поставляется в виде бинарной библиотеки DDL win32  то получить доступ ко всем функция «открытого» API может только программный код под windows.

Соответственно нам нужно программ прокладка под win32, которая будет взаимодействовать с API и основная программа gRPC-клиент на любой платформе с основной логикой работы.

Задача была максимально упростить доступ к API позволяющий получить полный программный доступ к брокерскому счету и инструментам биржи 

• Исторические данные
• Тиковые данные (стакан)
• Котировки по инструментам
• Выставление заявок

docker run kmlebedev/txmlconnector:6.19.2.21.6

Примеры использования:

1. Часть торгового робота с прямым доступом к брокерскому счету.
2. Автоматическая синхронизация всех сделок, например с портфель на смартлабе
3. История сделок в телеграмме
4. Анализ исторических данных по всем инструментам.

Всем привет, предлагаю обсудить самые распространенные и трендовые мифы в анализе фондового рынка, что бы их совместно подтвердить или опровергнуть.

Хочется накидать несколько таких тем и проголосовать лайками, какая получит больше лайков будем проверять.

Примеры возможных тем:

Тах. анализ работает? Если да то какой? берем просую понятную идею и проверять на исторических минутных данных, на любом спектре тикеров.
Если следовать треду, покупаем когда растет, продаем когда падает можно ли иметь стабильный положительный результат и на каких тикерах 
Стоимостной анализ работает? покупаем по историческим данным самые дешевые компании в секторе и продаем через 1 год, есть ли профит ?
Есть ли корреляция стоимости ресурсных компаний с ценой базового материала? и можно ли на этом заработать ?

Можно обсудить в чате Финансовый анализ
По мимо exel, я вооружен минутными историческими данными с объемами, jupyter +matplotlib,  библиотекой тех. анализа