Уроки по созданию торговых роботов.
Сделали и описали первые практические шаги в QuestDB — создали таблицу для хранения биржевых данных и вставили в нее первые записи.
При хранении OHLCV-данных для 30–50 фьючерсных тикеров возникает архитектурный выбор: создать одну общую таблицу или отдельную таблицу под каждый инструмент. Ответ однозначный — одна таблица.
QuestDB удивляет с первых минут знакомства — здесь невозможно создать вторую базу данных, и это не баг, а осознанное архитектурное решение. Разберемся почему одной базы достаточно для любых задач в алготрейдинге и как устроены три интерфейса работы с сервером: встроенная веб-консоль, Python и Grafana. Каждый из них для своей задачи — и вместе они закрывают всё что нужно.
Разбираем как установить QuestDB на Windows, запустить его как системную службу чтобы сервер стартовал автоматически вместе с компьютером, и откроем встроенную веб-консоль для первого знакомства с интерфейсом.
Обычные базы данных не рассчитаны на миллионы тиков в секунду. QuestDB — рассчитана.
SQL с нуля — без лишней воды. Конспект: основы, фильтрация, агрегация, JOIN и шпаргалка с примерами. Главный минимум, чтобы начать работать с базами данных прямо сейчас.
Что такое RUSFAR? По сути это инструмент (индикатор), который называют «справедливой стоимостью обеспеченных денег». Рассчитывается он Московской биржей с апреля 2019 года.
Перед тем как Вы погрузитесь в изучение классического Технического анализа и возьмете толстый учебник я бы хотел озвучить некоторые выдержки из книги "Механизм трейдинга. Как построить бизнес на бирже" Тимофея Мартынова (смартлаб). Просто прочтите их, чтобы с учетом этого сформировать свой собственный взгляд на теханализ и механизм его применения.
Вступление Итак, после того как я прошел первый курс и создал свой супер конспект по Python, я приступил к изучению Pandas. Мне невероятно понравилась платформа Stepik и мой следующий выбор остановился курсе от Сергея Дубинина. Сам курс состоит из бесплатных видеоуроков на . Это чрезвычайно информативные видеоуроки, однако после их просмотра даже с понимание всей […]
Jupyter — это интерактивная среда для работы с кодом, визуализации данных и создания документов, которая позволяет объединять код, текст, изображения, графики и другие элементы в одном документе. Особенно эта среда популярна в области научных вычислений и анализа данных, в области машинного обучения, исследований и образования. С её помощью можно создавать интерактивные отчеты, исследовательские работы, учебные […]
Если Вы хотите изучить Python для алготрейдинга, то бесплатное прохождение этого курса для Вас то, что нужно. Не сливайте на первом этапе свой капитал на платные курсы из серии Python для алготрейдинга - лучше знать его, чем после этого курса, вы точно не станете. Надеюсь, что и после прохождения курса Вы всегда сможете использовать этот конспект в качестве полноценного и удобного справочника по Python для начинающих.
Знаю по себе, что после прохождения курса (или отдельных уроков), даже несмотря на все сданные тесты, невозможно запомнить все и хочется иметь возможность при необходимости БЫСТРО вернуться к конспекту курса, чтобы он был одном месте и на одной странице. Поэтому для себя я с самого начала и стал готовить этот материал. Лично мне этот конспект очень помог уже на этапе решения тестов курса. Конспект максимально сокращен от любой воды и содержит только сформулированные определения, синтаксисы и краткие примеры.
В Python существуют три типа методов внутри классов: обычные методы; статические методы, методы класса. Также требует внимания обширный блок магических методов.
ООП для многих начинающих представляет определенные трудности в понимании этого вопроса. У меня также были самые общие понимания ООП. С учетом того, что при изучении python я регулярно сталкиваюсь с понятием класса, появилась необходимость углубиться в эту тему и законспектировать базовые понятия.
Уже на первом этапе изучения языка python я думаю все, как и я, озадачиваются вопросом - как быть с секретными данными - логины, пароли, токены и т.п. Как и где их хранить? Ну не прописывать же их явно в тексте программы, а потом еще и на Гитхабе размещать. Особенно эта тема актуальна в сфере алготрейдинга, здесь думать о доступах и секретности паролей надо в первую очередь.
В программе "Тахометр трейдера" исторические данные OHLCV сохраняются в csv файлах. В рамках первого знакомства с SQL и SQLlite я решил попробовать поместить все данные в базу данных с котировками акций Московской биржи. Возможно БД ускорит работу с историческими данными, а возможно и нет.