В последнее время стало известно, что TradingView планирует покинуть российский рынок. Это вызвало серьезное беспокойство среди трейдеров и инвесторов, для которых этот сервис стал основным инструментом для анализа и мониторинга рынков. К сожалению, адекватных альтернатив на данный момент практически нет.

Есть, конечно, локальные решения, такие как Stockchart.ru, а также проект “Алгопак”, о котором я писал ранее, но это скорее временные меры и далеко не полноценная замена функционалу и удобству TradingView. Если завтра TradingView действительно закроет доступ для пользователей из России, можно ожидать волны недовольства, резких высказываний и даже паники — привычная ситуация в подобных условиях.

Биржа же в свою очередь делает попытки создать что-то свое, но, как показывает практика, такие инициативы редко приводят к успеху. Проблема в том, что сама биржа, несмотря на доступ к огромным финансовым ресурсам, не может стать успешным разработчиком. Сотрудники, работающие на бирже, — это эксперты в своих областях, но не бизнесмены, и у них нет понимания того, как превратить хороший сервис в прибыльный бизнес.

Московская биржа запустила новую платформу визуализации сигналов ALGOPACK VISUAL. Это бета-версия, которая уже сейчас доступна подписчикам на MOEX. Несмотря на наличие багов, она предлагает мощные инструменты, такие как Supercandles, MegaAlerts и индекс HI2, которые помогут трейдерам лучше анализировать рынок. Команда продолжает активно дорабатывать платформу, поэтому следить за обновлениями стоит каждую неделю.

Тепловая карта акций: отображает в реальном времени рост (зелёные блоки) и падение (красные блоки) цен акций, позволяя мгновенно оценить рыночные настроения.

Привет, ребята!

Я немного доработал код на C# для АлгоПака после обсуждений в чате. Теперь в примерах есть сборка стаканов! Выглядит вывод лог теперь так:

• Обработка больших данных: Сделал код более эффективным для работы с большими объемами данных.
• Сборка стаканов: Включил примеры по сборке стаканов, чтобы вы могли лучше анализировать рынок.

Если хотите попробовать новые фишки — милости прошу! Кому это пригодится — пишите, будет интересно узнать, насколько это полезно.

Спасибо за ваши отзывы и поддержку! Полные исходники проекта выложил у себя https://osaengine.ru/2024/07/02/moex-algopack-%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D1%8B.html

Сделал простенький пример-код как работать с веб сокетами АлгоПака.

Работа в действии выглядит так:

Класс для работы с WebSocket

<code>namespace OsaEngine.MoexAlgoPack;

using System;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Net.WebSockets;

public class MoexAlgoPackSocketClient(string url) : IAsyncDisposable
{
    private readonly Uri _uri = new(url);
    private readonly ClientWebSocket _clientWebSocket = new();

    public async ValueTask ConnectAsync(string domain = "DEMO", string login = "guest", string passcode = "guest", CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        await _clientWebSocket.ConnectAsync(_uri, cancellationToken);
        await SendAsync($"CONNECT\ndomain:{domain}\nlogin:{login}\npasscode:{passcode}\n\n\0", cancellationToken);
    }

    public ValueTask SubscribeAsync(object id, string destination, string selector, CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        return SendAsync($"SUBSCRIBE\nid:{id}\ndestination:{destination}\nselector:{selector}\n\n\0", cancellationToken);
    }

    public async ValueTask SendAsync(string message, CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        var messageBytes = Encoding.

Итак, это было обычное скучное утро, когда я решил: «А почему бы не попробовать этот Алгопак от Московской биржи?» Я давно слышал про него, а тут как раз была пара свободных часов и чашка горячего кофе. Что может пойти не так, верно?

Регистрация и первый вход

Регистрироваться было просто. Почта, пароль, подтверждение — стандартный набор. И вот я уже на главной странице Алгопака, который выглядит достаточно дружелюбно. Однако, первый звоночек прозвенел, когда я начал искать справочную информацию. Документация оказалась несколько запутанной, а некоторые разделы вовсе не обновлялись годами.

Создание первой стратегии

Для начала я решил не мудрить и создать что-то простое. Пусть это будет стратегия на основе скользящих средних (SMA). Вот мой пример кода на Python, который я решил использовать:

import pandas as pd
import numpy as np

# Загружаем данные
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

# Параметры стратегии
short_window = 40
long_window = 100

# Создаем сигналы
signals = pd.