Давненько я не писал про крипту, но вот нашёлся повод.

Статья в Forbes ru про Павла Дурова и его мертво-уже-не-рожденное детище TON. 

«Дуров бросил их с криком «Спасайся, кто может»: история краха Telegram Open Network (TON) глазами инвестора

Удобнее читать тут

smart-lab.ru/blog/621424.php

Но можно и в оригинале

www.forbes.ru/tehnologii/400483-durov-brosil-ih-s-krikom-spasaysya-kto-mozhet-istoriya-kraha-ton-glazami-investora

ДТС №1: Как заработать на дивидендах МосБиржи 13.05.2020

Введение

13.05.2020 последний день с дивидендами торгуются акции МосБиржи (MOEX). Уже в четверг 14.05.2020 мы увидим дивидендный гэп в этих акциях.

Не так давно я описал три дивидендных стратегии, которыми пользуюсь уже не один год. Вот ссылки на подробное описание этих стратегий:

• Как заработать на дивидендах? ДТС №1
• Как заработать на дивидендах? ДТС №2
• Как заработать на дивидендах? ДТС №3

А вот здесь вы можете посмотреть, сколько можно было бы заработать на каждой из этих дивидендных стратегий в 2019 году:

• Статистика ДТС №1 за 2019 год
• Статистика ДТС №2 за 2019 год
• Статистика ДТС №3 за 2019 год

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:

Скрипт на языке R вычисляет стохастическую волатильность. Для этого использована библиотека stochvol.
Данные для расчета берутся из Квик, с периодом 1 мин.

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.

Сайед Шах, 30-летний дейтрейдер, обычно покупал и продавал акции и валюты через свой счет Interactive Brokers, но 20 апреля он не смог удержаться от попытки попробовать свои силы в торговле нефтью. Шах, работая в своем доме в пригороде Торонто, полагал, что он не может проиграть, так как потратил 2400 долларов на покупку сырой нефти по 3,30 доллара за баррель, а затем 50 центов. Затем последовало то, что выглядело как сделка всей жизни: покупка 212 фьючерсных контрактов на West Texas Intermediate за поразительный Пенни каждый.

Чего он не знал, как сообщает Мэтью Лейзинг из Bloomberg, так это того, что первое падение цен на нефть в отрицательную сторону сломало платформу Interactive Brokers, потому что ее программное обеспечение «не могло справиться с этим досадным знаком минус, хотя технически рынок сырой нефти всегда мог пойти вверх ногами.»

В полночь у Шаха появились очень плохие новости: он задолжал Interactive Brokers 9 миллионов долларов. Он начал день с 77 000 долларов на своем счете, ожидая, что его самый большой возможный убыток составит 100%, или 77 000 долларов.
Оказалось, что это в 116 раз больше.