Алготрейдинг

Для анализа будем использовать данные ETF c базовой валютой USD: FXCN, FXRL, FXIT, FXUS и FXRU. Временной ряд рассмотрим за три года с 2018 по 2020 года. Само исследование проведем в Google Colaboratory.

Как обычно в начале импортируем все необходимые библиотеки для дальнейшей работы.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

def changeDF(df):
  df['date'] = pd.to_datetime(df['<DATE>'].astype(str), dayfirst=True)
  name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]
  df = df.drop(['<DATE>','<TIME>', '<OPEN>', '<HIGH>', '<LOW>'], axis=1)
  df = df.set_index(['date'])
  df.columns = [name+'_cl', name + '_vol']
  return df

fxgd_change = changeDF(fxgd)
fxrl_change = changeDF(fxrl)
fxit_change = changeDF(fxit)
fxus_change = changeDF(fxus)
fxru_change = changeDF(fxru)
fxcn_change = changeDF(fxcn)

etf = pd.concat([fxgd_change, fxrl_change, fxit_change, fxus_change, fxru_change, fxcn_change], axis=1)

etf.head()

Всем привет! Наконец-то решилась начать свой блог на СмартЛабе, а то что-то редки ряды алготрейдеров

Вот уже второй год являюсь членом команды Old School Algo. Всё началось с подготовки материала для сайта, потом прохождение онлайн курсов обучения программированию, но в процессе было принято решение, что более рационально перенаправить мой ресурс на решение других задач, что мы и сделали. Так я стала копирайтером, веб-дизайнером, видеооператором, заведующей административно-хозяйственной частью и правой рукой руководителя. В общем я делаю всё, что нужно для нашего проекта, если что-то не умею – учусь.

Вращаясь в среде алготрейдеров постоянно получаю новую информацию о торговле, знакома с темой ценных бумах, индикаторов, Граалей, всё это очень интересно. Возможно когда-нибудь вернусь к написанию кода, но не сейчас.

За этот год мы сделали много…но впереди ещё больше

Голову сломал, время потерял, нужна помощь великих умов Смартлаба!

Думаю, не мне одному будет интересно решение.

В чем задача? Есть TsLab, есть желание тестировать системы на Америке, и, возможно, подключить их к Interactive Brokers.

Но вот незадача. Для этого нужно скачать исторические данные по зарубежным бумагам. Я НЕ ПОНИМАЮ где и как можно скачать данные по буржуйским бумагам типа AAPL, MSFT и прочих, с премаркетами и постмаркетами. Желательно часовики (Н1) или пятиминутки (м5) вообще идеально! Хотя бы лет за 5, а лучше 10. Дневки бесполезны, их как раз можно скачать, и то, диапазон свеч без пре и пост маркетов. Формат TXT или CSV

Может, кто подскажет, как жить? Я буду безмерно благодарен. И да, вопрос возможно решить не только бесплатно, но и с подписками, главное, решить. Хелп ми

1. ЭТАЛОН — закрывает в августе 17 сделок и привозит  +$3876. Подключенных к нему счетов сейчас нет.