программирование

Как сконнектить python и ммвб? Я нашёл два варианта: 1. ИСС ммвб (стоит 7500 в месяц) 2. Метатрейдер и сокеты. Есть ещё прямое подключение к МТ, но только для получения данных. Кто чем пользуется?

14 декабря 2020, 13:05
|
zenoftrading

Обучение для новичка

10 декабря 2020, 19:33
|
Novichok

Добрый день!
Это мой первый пост на смарт-лабе, частенько его читал, но никогда ничего не писал.
Торгую не так давно около года, руками. До этого был инвестором, вкладывался в бумаги Газпрома, Сбербанка, Мосбиржи, Северстали… Покупал разные бумаги, акции росли, я их продавал, иногда не сильно везло… акции падали — тогда просто сидел, ждал пока отрастут.
Но тут всегда лотерея — никогда не знаешь, что будет в прибыли или убытке. Сейчас хочу попробовать свои силы в системной торговле. Поставил ТСлаб, осваиваю кубики. Опыта программирования считайте не ту, языков программирования не знаю. Знаю английский.
Хочу пойти на курсы по алготрейдингу, почитал отзывы в интернете, да и тут на смарт-лабе, курсов много… разные… и отзывы разные ...
Ищу что-то такое, чтобы потом не жалко было потраченных денег и времени. Посоветуйте что-то хорошее, проверенное, чтобы учили работающим, понятным методам. Не подгонкам и чтобы не просто вода: чтобы методы можно было протестировать.
п.с. Также интересует как лучше всего прокачать программирование — склоняюсь к c#, TSlab на с# написан.
Заранее Спасибо за любые советы!!!
Всем успехов в торгах!

спецраздел:
трейдинг

Кодирование свечей по Лиховидову

25 ноября 2020, 17:46
|
Алексей Манин

Кодирование свечей по Лиховидову.
Параметры большой, средний, маленький берутся по свечам того же времени предшествующих дней.
Может кому пригодится для ML.
А может ошибки найдете или улучшение предложите.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Читает файл csv в DataFrame. Добавляет колонку с кодом свечи по Лиховидову.
Расчет (большой, средний, маленький) ведется по свечам тогоже времени за предшествующие дни.
Количество предшествующих дней выбирается. Нужно предусмотреть csv файл с большей историей чем start_date на day_delta
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path


class CandleCode:
    def __init__(self, start_date, day_delta, dir_source, file_source):
        self.start_date = start_date
        self.day_delta = day_delta
        self.df = pd.DataFrame()
        self.dir_source = dir_source
        self.file_source = file_source

    def csv_to_df(self):
        """
        Читает файл csv delimiter=';' в DataFrame
        :param dir_source: Папка откуда берем csv файл для обработки
        :param file_source: Исходный файл
        :return:
        """
        self.df = pd.read_csv(f'{self.dir_source}/{self.file_source}', delimiter=';')  # Загружаем файл в DF
        # Меняем индекс и делаем его типом datetime
        self.df = self.df.set_index(pd.to_datetime(self.df['date_time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
        # Удаляем колонку с датой и временем, т.к. дата и время у нас теперь в индексе
        self.df = self.df.drop('date_time', axis=1)

    def prev_df_to_dic_code(self, previous_df):
        """
        Из DataFrame предшествующего расчетной свече создает словарь с перцентилями для расчета
        (большой, средний, маленький) диапазон тела свечи и его теней.
        :param previous_df: Получает  аргументе DataFrame, с такимже временем свечей, предшествующий расчетной свече
        :return: Возвращяет словарь перцентилей 33% и 66%
        """
        percentile_dic = {}  # Создаем пустой словарь в который будем писать перцентили
        for index, row in previous_df.iterrows():  # Перебираем строки dataframe previous_df
            if row['open'] > row['close']:  # Свеча на понижение
                previous_df.loc[index, 'shadow_high'] = row['high'] - row['open']
                previous_df.loc[index, 'shadow_low'] = row['close'] - row['low']
                previous_df.loc[index, 'candle_body'] = row['open'] - row['close']
            else:  # Свеча на повышение
                previous_df.loc[index, 'shadow_high'] = row['high'] - row['close']
                previous_df.loc[index, 'shadow_low'] = row['open'] - row['low']
                previous_df.loc[index, 'candle_body'] = row['close'] - row['open']

        percentile_dic['shadow_high_33'] = np.percentile(previous_df['shadow_high'], 33)
        percentile_dic['shadow_high_66'] = np.percentile(previous_df['shadow_high'], 66)
        percentile_dic['shadow_low_33'] = np.percentile(previous_df['shadow_low'], 33)
        percentile_dic['shadow_low_66'] = np.percentile(previous_df['shadow_low'], 66)
        percentile_dic['candle_body_33'] = np.percentile(previous_df['candle_body'], 33)
        percentile_dic['candle_body_66'] = np.percentile(previous_df['candle_body'], 66)
        return percentile_dic

    def file_out(self, start, end, df_candle_code):
        """
        Функция записывает результирующий DF в csv файл
        :param start: Для имени выходного файла, начальная дата
        :param end: Для имени выходного файла, конечная дата
        :param df_candle_code: DataFrame который записываем в файл
        :return:
        """
        name_file_out = Path(f'{self.dir_source}/{self.file_source[:-4]}_{start}_{end}_lihovidov.csv')
        df_candle_code.to_csv(name_file_out)

    def run(self):
        df_candle_code = self.df.copy()  # Создаем копию DF, исключение предупреждений
        # Срез DF в котором будет дополнительная колонка с кодами свечей
        df_candle_code = df_candle_code.loc[self.start_date:]
        df_candle_code['candle_code'] = np.nan  # Создание дополнительного столбца и заполнение его NaN
        for index, row in df_candle_code.iterrows():  # Перебираем строки dataframe df_candle_code
            print()
            print(index)
            delta_day = pd.to_timedelta(f'{self.day_delta} days')  # Преобразование типа
            start_previous_df = index.date() - delta_day  # Вычисляем начальную дату DF
            end_previous_df = index.date() - pd.to_timedelta('1 days')  # Вычисляем конечную дату DF
            # Создаем DF предшествующий текущей строке
            previous_df = self.df.loc[start_previous_df.strftime("%Y-%m-%d"): end_previous_df.strftime("%Y-%m-%d")]
            previous_df = previous_df.loc[index.time()]  # Оставляем только строки соответствующие времени тек. строки

            percentile_dic = self.prev_df_to_dic_code(previous_df)  # Получаем словарь перцентилей

            code_str = ''  # Строка в которую будем собирать код для текущей свечи
            # Свеча на понижение (медвежья)
            if row['open'] > row['close']:  # Свеча на понижение (медвежья)
                code_str += '0'
                # Для тела медвежьей свечи
                if row['open'] - row['close'] > percentile_dic[
                    'candle_body_66']:  # 00 - медвежья свеча с телом больших размеров
                    code_str += '00'
                elif row['open'] - row['close'] > percentile_dic[
                    'candle_body_33']:  # 01 - медвежья свеча с телом средних размеров
                    code_str += '01'
                elif row['open'] - row['close'] > 0:  # 10 - медвежья свеча с телом небольших размеров
                    code_str += '10'
                # Для верхней тени медвежьей свечи
                if row['high'] - row['open'] > percentile_dic['shadow_high_66']:  # 11 - верхняя тень больших размеров
                    code_str += '11'
                elif row['high'] - row['open'] > percentile_dic['shadow_high_33']:  # 10 - верхняя тень средних размеров
                    code_str += '10'
                elif row['high'] - row['open'] > 0:  # 01 - верхняя тень небольших размеров
                    code_str += '01'
                else:  # 00 - верхняя тень отсутствует
                    code_str += '00'
                # Для нижней тени медвежьей свечи
                if row['close'] - row['low'] > percentile_dic['shadow_low_66']:  # 00 - нижняя тень больших размеров
                    code_str += '00'
                elif row['close'] - row['low'] > percentile_dic['shadow_low_33']:  # 01 - нижняя тень средних размеров
                    code_str += '01'
                elif row['close'] - row['low'] > 0:  # 10 - нижняя тень небольших размеров
                    code_str += '10'
                else:  # 11 - нижняя тень отсутствует
                    code_str += '11'

            # Свеча на повышение (бычья)
            elif row['open'] < row['close']:  # Свеча на повышение (бычья)
                code_str += '1'
                # Для тела бычьей свечи
                if row['close'] - row['open'] > percentile_dic[
                    'candle_body_66']:  # 11 - бычья свеча с телом больших размеров.
                    code_str += '11'
                elif row['close'] - row['open'] > percentile_dic[
                    'candle_body_33']:  # 10 - бычья свеча с телом средних размеров
                    code_str += '10'
                elif row['close'] - row['open'] > 0:  # 01 - бычья свеча с телом небольших размеров
                    code_str += '01'
                # Для верхней тени бычьей свечи
                if row['high'] - row['close'] > percentile_dic['shadow_high_66']:  # 11 - верхняя тень больших размеров
                    code_str += '11'
                elif row['high'] - row['close'] > percentile_dic[
                    'shadow_high_33']:  # 10 - верхняя тень средних размеров
                    code_str += '10'
                elif row['high'] - row['close'] > 0:  # 01 - верхняя тень небольших размеров
                    code_str += '01'
                else:  # 00 - верхняя тень отсутствует
                    code_str += '00'
                # Для нижней тени бычьей свечи
                if row['open'] - row['low'] > percentile_dic['shadow_low_66']:  # 00 - нижняя тень больших размеров
                    code_str += '00'
                elif row['open'] - row['low'] > percentile_dic['shadow_low_33']:  # 01 - нижняя тень средних размеров
                    code_str += '01'
                elif row['open'] - row['low'] > 0:  # 10 - нижняя тень небольших размеров
                    code_str += '10'
                else:  # 11 - нижняя тень отсутствует
                    code_str += '11'

            # Дожи
            else:  # Дожи
                if row['high'] - row['open'] > row['open'] - row['low']:  # Верхняя тень больше, медвежий дожи
                    code_str += '011'
                else:  # Верхняя тень меньше, бычий дожи
                    code_str += '100'
                    # Для верхней тени дожи
                if row['high'] - row['close'] > percentile_dic['shadow_high_66']:  # 11 - верхняя тень больших размеров
                    code_str += '11'
                elif row['high'] - row['close'] > percentile_dic[
                    'shadow_high_33']:  # 10 - верхняя тень средних размеров
                    code_str += '10'
                elif row['high'] - row['close'] > 0:  # 01 - верхняя тень небольших размеров
                    code_str += '01'
                else:  # 00 - верхняя тень отсутствует
                    code_str += '00'
                # Для нижней тени дожи
                if row['open'] - row['low'] > percentile_dic['shadow_low_66']:  # 00 - нижняя тень больших размеров
                    code_str += '00'
                elif row['open'] - row['low'] > percentile_dic['shadow_low_33']:  # 01 - нижняя тень средних размеров
                    code_str += '01'
                elif row['open'] - row['low'] > 0:  # 10 - нижняя тень небольших размеров
                    code_str += '10'
                else:  # 11 - нижняя тень отсутствует
                    code_str += '11'

            df_candle_code.loc[[index], ['candle_code']] = int(code_str, 2)
            print(int(code_str, 2))

        self.file_out(df_candle_code.index[0].date(), df_candle_code.index[-1].date(), df_candle_code)


if __name__ == '__main__':
    dir_source = 'c:/data_prepare_quote_csv'  # Папка откуда берем csv файл для обработки
    file_source = 'SPFB.RTS_5min.csv'  # Исходный файл
    start_date = '2020-09-01'  # С какой даты будем строить DF с кодами свечей
    day_delta = 365  # Дельта в днях для расчета показателей (большой, средний, маленький). Предшествует start_date

    code = CandleCode(start_date, day_delta, dir_source, file_source)
    code.csv_to_df()
    code.run()

спецраздел:
торговые роботы

Очередной раз или учим программированию

15 ноября 2020, 02:29
|
Влад

Рецензия на книгу «Python для детей» — Джейсон Бриггс (Скачать)

Сегодня суббота, а значит нетрезво пора отдать дань волшебному горшочку «Смарт-Лаба», в благодарность за тексты, которые пока еще меня хоть немного, но цепляют.
Выборы в США, война на Кавказе, COVID-19… Б-г дал нам деньги, рынки, и саморазвитие. Куда ты катишься несчастный Смарт-Лаб?

Навыки программирования должны быть у любых современных джентльменов и леди. Это сродни знанию английского, или герменевтике — путь в отдельный мир, живущий по своим законам и правилам. Раз запущенные в голову эти знания меняют человека в лучшую сторону. В сторону, где трава зеленей, а заработки выше.
Забавно было смотреть, что можно было сделать, когда были ресурсы, навыки, полноценная семья, кружки, репетиторы, любая литература. Один раз уже было сделано — работает. Не смотря на хаос, разброд и шатания, преданный тогда импульс и коррекция двигали в верную сторону.
Второй раз будет сложнее. Вроде всего стало больше, но голова уже не такая ясная. Нет зажигающей интеллектуальной яркости, как было ранее, да и энтузиазма стало гораздо меньше. Но стало больше любви, терпения и мудрости. В зеркале поведения своих потомков личные достоинства и недостатки видны гораздо лучше. Тогда я не понимал, что часто сталкиваюсь сам с собой.

( Читать дальше )

"Смартлаб" против "Яндекса"

16 октября 2020, 12:12
|
Foudroyant

Если измерить средний уровень интеллекта на ведущем трейдерском сайте России и в ведущей ИТ-компании России, то где он будет выше?

Понятно, что оценки могут быть только умозрительными, но всё равно интересно было бы узнать, где больше умных людей — в трейдинге и инвестициях — или в программировании. И где выше концентрация дорогого человеческого капитала.

Объявление

01 октября 2020, 18:15
|
Toddler

Господа программисты! К Вам обращаюсь я...

Опять карантин, опять удаленка… С понедельника придется, по крайней мере, на месяц отключать свою ТС.

Результаты за 4 месяца испытаний следующие:

( Читать дальше )

9 языков программирования, которые помогут зарабатывать до $150 тыс. в год

19 сентября 2020, 07:48
|
Нэш Ван Дрейк (Кот Скрипаля)

Сайт для разработчиков Stack Overflow <a class=«stk-reset» href=«insights.stackoverflow.com/survey/2020» rel=«nofollow» target="_blank" data-gtm-vis-has-fired-10171822_255=«1»>провел опрос среди 65 тыс. пользователей, чтобы узнать, какие языки программирования они знают и сколько им за это платят. С помощью этих данных Stack Overflow составил рейтинг, расположив языки по возрастанию дохода, который они приносят программистам. При подсчете результатов была использована медианная зарплата за 50 рабочих недель, иностранную валюту конвертировали в доллары.
Вся статья здесь

Калькулятор облигаций❗️ Часть 1

20 августа 2020, 12:35
|
Алексей Бачеров

Продолжаю совершенствовать свою базу SQL и автоматизированные средства расчетов.

В июне я написал пост: "Автоматизация — ключ к успешному инвестированию. Python и SQL приходят на помощь❗️", где описал как и зачем я поднял собственный SQL сервер, и какие задачи он мне поможет решить.

Теперь у меня есть собственная база котировок по всем интересующим меня ценным бумагам.

Чтобы упростить себе жизнь в части расчетов параметров облигаций, следующим этапом развития данного направления, конечно, было желание написать свой калькулятор для оценки облигаций. Для этого в SQL базу пришлось добавить новые таблицы, с параметрами облигаций. С ними пришлось покопаться, потому-что не было понимания, какие именно графы мне понадобятся изначально. После нескольких вариациях я нашел оптимальное для себя решение.

( Читать дальше )