Программирование

По мотивам: smart-lab.ru/blog/300948.php

Ссылка:
github.com/bytefury/trading_robot_2

Выкладываю скорее для себя. Вряд ли кто-то будет разбираться в ней и тем более пользоваться.

Пример стратегии: github.com/bytefury/trading_robot_2/blob/master/strategies/common/mo_watcher_strategy.hpp

Что она делает: отправляет заявку, если было три серии совершения сделок на 200 и более контрактов. Серия сделок должна произойти не более, чем за 5 секунд. И промежуток между сериями должен быть не более, чем 5 секунд. Инчае стратегия прерывается и всё начинается заново.

И никаких вам 200 перменных и 3000 кубов на tslab'е! :)

Это если в кратце. Там ещё много чего есть. Например, автоматическое перемещение заявки, если между ней и лучше сделкой того же направления накопилось больше 50 заявок. Есть и другое.

Возможно кому-то пригодятся классы на С++ для работы с файлами qsh-формата. Это портирования с C# версия классов Морошкина.

ЗЫ: ищу работу по разработке на С++. Если есть интересные предложения, то в профиле на гитхабе есть email.

Недавно я опубликовал библиотеку для анализа данных Spreads — Series and Panels for Real-time and Exploratory Analysis of Data Streams. Её основной упор на complex event processing & time series.

Это именно библиотека, а не фреймфорк, — она применима для анализа любых потоковых данных. Так уж получилось, что алгоритмическая торговля — идеальный пациент для таких библиотек. В то время, как разные фреймворки и коммерческие продукты предлагают коробочки со своим opinionated взглядом на построение торговых систем, эта библиотека предоставляет набор очень низкоуровневых примитивных структур данных, поняв которые можно делать очень продвинутые вещи путем их комбинирования. Эту библиотеку можно использовать в существующих системах, так как у нее нет зависимостей. На вход нужно подать данные, на выходе прикрутить любой коннектор, и написать посредине логику. Эта логика — чистая математика и функциональные преобразования серий данных — ничего не привязывает ее к рынку, все рыночные данные и события можно представить как потоки данных.

( Читать дальше )

Продолжаем наше обучение:
На прошлых уроках мы познакомились с векторами и индексированием.
В 5-м уроке мы разберем несколько полезных команд для работы с рабочей директорией, а также начнем свое знакомство с таблицами. Узнаем как импортировать данные из текстового файла, как преобразовать их к нужному виду и построим свой первый график.

В 6-м уроке мы продолжим работать с таблицами, выучим несколько новых функций, узнаем как обращаться к элементам таблицы по индексу, а также построим гистограмму, используя функцию baplot().

 

Продолжаем наше обучение, в прошлых уроках мы разобрали простые математические операции, поговорили про встроенные функции и начали знакомство с переменными.

В третьем уроке мы поговорим с Вами про вектора. Вектор представляет собой поименованный одномерный объект, содержащий набор однотипных элементов (числовые, логические, либо текстовые значения — никакие сочетания не допускаются).

В четвертом уроке затронем тему индексов и индексирования.
Прошу:

Здравствуйте!

Пишу программу, нужно получать котировки / график нефти Брент...

Бодскажите есть ли бесплатный сервис?
Что бы вытаскивать от туда котировки?