# подключаем либы from loguru import logger from notifiers.logging import NotificationHandler # прописываем параметры телеграм бота, от чьего имени и куда слать, где их взять думаю сами разберетесь params = { 'token': 'dfdfsfasdfljsahdfkljhasdfklj', 'chat_id': 'dfkdsflksdjfls;kfjas;ldkf' } tg_handler = NotificationHandler("telegram", defaults=params) # добавляем в logger правило, что все логи уровня info и выше отсылаются в телегу logger.add(tg_handler, level="INFO")
logger.info("Слава роботам! Убить всех человеков!")
Всем привет!
Заранее оговорюсь, меня интересует исключительно теория, что с чем складывать/умножать/вычитать и тд, с кодом я сам справлюсь. Поэтому, даже если вы не разработчик, любой совет будет полезным.
Я разработчик, пишу инструмент на C# по переводу тиковой таблицы в 1-минутную с OHLC-данными и объемом. Работаю с фьючерсами.
Прошу помочь разобраться, поделиться опытом. Может кому-то тоже будет полезно.
В итоге, я хочу получить 5 разных OHLCV-данных:
1. OHLCV цен контрактов.
2. OHLCV объема (не цены, а объема) контрактов на покупку. Это о том, сколько всего контрактов на покупку в течение 1 минуты.
3. OHLCV объема контрактов на продажу. Это о том, сколько всего контрактов на продажу стоит в течение 1 минуты.
4. OHLCV объема заявок на покупку. Это о том, сколько всего заявок на покупку стоит в течение 1 минуты.
5. OHLCV объема заявок на продажу. Это о том, сколько всего заявок на продажу стоит в течение 1 минуты.
Я в финансовой теме новичок, пытался разобраться, но боюсь ошибиться.
В таблице есть T-строки (Trade, примеры полей: <ACTIVITY.DATETIME>,<TRADE.PRICE>,<TRADE.SIZE>), Q-строки (Quote, поля: <ACTIVITY.DATETIME>,<BID.PRICE>,<BID.SIZE>,<ASK.PRICE>,<ASK.SIZE>), так же в первой H-строке заголовка (Header) есть поля <YEST.TRADE.CLOSE>,<YEST.TRADE.VOL> — это данные предыдущего дня — последняя цена закрытия, последний объем. Пример таблицы скопировал ниже.
Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:
Как выглядит итоговая отрисовка:
Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер
Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы:
🕘 Время просмотра ~3 мин.
Детальный аналитический обзор по основным валютным парам рынка Форекс, а также золоту смотрите далее на YouTube-канале.
🕘 Время просмотра ~3 мин.
Детальный аналитический обзор по основным валютным парам рынка Форекс, а также золоту смотрите далее на YouTube-канале.
Портфельная теория Марковица(далее ПТМ) (Modern portfolio theory) — разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов, исходя из требуемого соотношения доходность/риск. Сформулированные им в 1950-х годах идеи составляют основу современной портфельной теории.
Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.
Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджем Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.
Вчера закрылась еще одна публичная сделка моих роботов:
На текущий момент было 190 публичных сигналов на покупку. 63 от робота AVP, 100 от робота PVVI и 27 от робота CandleMax. Вот ссылки: