Если вам кто нибудь скажет, что на случайном блуждании (СБ) нельзя зарабатывать, бросьте в него камень. Как говорил Паниковский — это жалкие ничтожные люди. На СБ можно зарабатывать с результатами не хуже, чем на реальном рынке. У СБ, по сравнению с реальным рынком, только один недостаток — за игры с СБ никто деньги платить не будет.
А если бы платили? Никто бы ничего не заметил. По прежнему 95% СБ-трейдеров сливало бы депозиты, а 5% регулярно выигрывало и считало бы себя Гуру. По прежнему на графики наносились бы каббалистические знаки и индикаторы, угадывались бы направления движения, каналы, и линии поддержки/сопротивления. Все так же начинающие трейдеры искали Учителя для обучения, а аналитики предсказывали будущее. И, ровным счетом, абсолютно ничего бы не поменялось. Может только АГ заметил бы подвох, но тоже не сразу, а только через несколько месяцев, а, может, и через год-другой. Но, легко сделать, чтобы и АГ остался в неведении.)

Однако, прежде чем играть на СБ, нам необходима стратегия и тестер. Ими мы и займемся.
Для начала стратегия: нам нужны три функции
— одна для пошагового слежения за рыночными котировками и определения момента входа в сделку — DealEntryAnalysis(i) и пусть на ее выходе будет: 0-если сделки нет, 1 — необходим вход в лонг, и -1 — необходим вход в шорт. i — номер отсчета массива котировок.
— вторая для сопровождения сделки лонг — DealControlL(i), отвечающая за контроль и закрытие сделки.
— и третья, для сопровождения сделки шорт — DealControlS(i).
Теперь у нас все готово для разработки тестера стратегий, а это всего лишь цикл while() последовательно перебирающий котировки.
Вот наша стратегия уже в тестере:

while i < Ie:
    deal_type = DealEntryAnalysis(i)
    if deal_type == 1:
        j, rep = DealControlL(i)
        deals_report.append(rep)
        i = j+1
        continue
    elif deal_type == -1:
        j, rep = DealControlS(i)
        deals_report.append(rep)
        i = j+1
        continue
    i = i+1

( Читать дальше )

Всем привет, с наступающим праздником! Который, надеюсь у большинства пройдет, как обычно, в ЖО ЗОЖе (блин, слово-то придумали).
В продолжение топика "КВИК-->Lua-->Python. Трансляция данных из КВИКа в Питон в реальном времени".
В Python-сервер добавлен парсер и визуализатор стакана. Стакан в стиле QSCALP-лайт вариант. Все как обычно в 20 строк кода.

У Тимофея гифки со сторонних сайтов не кажут. Приходится ссылку давать… Или отказываться от главной. Выбрал второе.
Чтобы насладиться созерцанием стакана нам нужны следующие ингредиенты:
1. Квик версии 8.5.2 и выше.
2. Lua-скрипт QuikLuaPython.lua (собственно сокет-клиент)
3. Питон (Jupyter Notebook Anaconda 3)
4. Python_QUIK_Server.ipynb (собственно сокет-сервер)
Считаем, что Квик и Питон у вас уже установлены. Чтобы запустить трансляцию, скачайте папку PythonServer в ней вы найдете все необходимое. Файл Python_QUIK_Server.ipynb поместите в папку Питона (чтобы его видел Jupyter Notebook). Затем, содержимое папки

( Читать дальше )

Всех с пятницей — самоизолятницей!
Представляю общественности Python-сервер (в 9 строк кода) для получения данных из КВИКа в Питон через луа-скрипт в режиме реального времени.
Для примера приведу получение тиковых данных по SIM0.
Нам понадобятся следующие ингредиенты.
1. Понятное дело КВИК, версии ниже 8 или 8.5.2 и выше.
2. Питон Jupyter Notebook (Anaconda 3)
3. Луа-скрипт, взятый из Jatotrader (в нем буквально изменено пару строк)
Как работает сервер можно посмотреть в этом видео (1 мин. 38 сек.) Ну и по правилам хорошего тона, естественно сам текст ниже.


( Читать дальше )

После написания топика «Quik, DDE, Excel» [1], где была поставлена задача вывода данных доски опционов не непосредственно в Excel, что является очень неудобным для конкретных приложений, а в свой DDE-сервер. Свой DDE-Сервер обладает тем преимуществом, что данные из него можно направлять куда угодно, и как угодно.

С тех пор прошло 3 дня. Черновая болванка программы уже написана, отлажена, работает, и выполняет все возложенные на нее задачи. Как я опрометчиво обещал, проект DDE-Сервера будет предоставлен всем желающим [2](см. список ссылок). Проект выполнен на C++ в среде VS2017. DDE-Сервер на данном этапе выполнен в виде консольного приложения, и все что он делает, это выводит получаемые из Quik по DDE данные на консоль. В принципе, он должен работать с любой таблицей Quik, но делался под вывод доски опционов.

Я этот проект бросаю в таком виде, и уже начинаю на его основе делать приложение для решения своих конкретных задач. На этом наши пути расходятся. Проект поставляется в виде — как есть, и никакие изменения в него мною вносится уже не будут. Теперь это уже ваша задача. Вы можете модифицировать проект под решение ваших конкретных задач.

( Читать дальше )

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

( Читать дальше )

Для моделирование ТС на Python, прежде всего нужен сам Python. Pythonы бывают очень разные.

Самый большой и длинный Python — Anaconda (https://anaconda.org/). Скачать дистрибутив Anaconda можно здесь — Индивидуальное издание -https://www.anaconda.com/products/individual.
Я работаю именно с Anaconda. Установив Anaconda мы получаем сам Python, уже установленные значительную часть нужных и ненужных пакетов с библиотеками Python, и несколько сред разработки. И все это сразу готово к работе, и нам, по большей части, уже не придется дополнительно устанавливать пакеты и среды.

Самый маленький Python последней версии 3.8.2. скачивается с сайта самого Python — https://www.python.org/. Это, практически, только сам язык, компилятор и минимальный набор пакетов. Сделать с ним практически ничего невозможно, и для работы придется постоянно устанавливать нужные пакеты. Среду разработки придется также устанавливать самостоятельно.
Этот Python больше подходит для запуска и работы с уже отлаженными законченными программами.

( Читать дальше )

Как и обещал ранее некоторым участникам, сейчас продемонстрирую код, с помощью которого можно визуализировать свечной график, данные для которого будет взят с сайта Финам. Самое прамолинейное решение — это найти какой-нибудь модуль для питона, которому скармливаются бары, а он тебе выдает, собственно, свечной график. Такие есть, но на тот момент, когда я интересовался темой, найденное меня не устроило. Например, свечной график мне нарисуют, а как на нем тот же индикатор отрисовать — уже проблема. А если надо задать какую-нибудь эдакую линию, маркер, цвет — с этим надо разбираться. Но зачем тратить на это время, если есть весьма добротный модуль для построения графиков Matplotlib, с помощью него можно сделать любой график полиграфического качества, который у тебя в любое издание примут без вопросов, если, конечно, там и смысловая составляющая на должном уровне, само собой. В общем, качаем скрипт отсюда:
yadi.sk/d/fiMn-YUtrB6aEw
если не установлено, устанавливаем python 3.5+, к нему matplotlib и numpy, запускаем скрипт и умиляемся результату))

( Читать дальше )

Недавно начал учить язык программирования Python. Жаль, что я к нему приступил в 36 лет, а не в 16. Он прекрасно подходит для анализа исторических данных. Выкладываю скрипт, который заходит на сайт финама, скачивает оттуда котировки акций и записывает их в файл quotes.txt. Для того, чтобы всё работало, должен быть установлен Питон https://www.python.org/.
---
В интернете есть информация, как качать котировки с Финама не вручную, а с помощью скрипта. Вот эти статьи. Ими я пользовался при написании своего кода:
Программный сбор данных о котировках
Загрузка котировок валют с сайта finam.ru
Дополнительно пришлось хорошенько поработать головой, чтобы адаптировать эту информацию для моих нужд. Там кое-что устарело и коды авторов потребовали доработки. Также в моём скрипте вы найдёте цифровые символы, которые соответствуют каждой акции. Например Алроса лежит на сайте финама под цифрой 81820.

( Читать дальше )