Python для детей 40-ка и более лет

Так как статьи о связи Python и финансах идут цепью, т.е. взаимосвязаны, то я буду помещать ссылки на предыдущие статьи. В прошлый раз используя сайт Wikipedia мы получили перечень акций из индекса РТС. Иди туда. Сам по себе список , да и отдельный тикер не очень важен. Нужны данные , т.е. цены открытия, закрытия и т.д. Для этого используем pandas_datareader. Стоит обратить внимание, что при работе с pandas_datareader стали возникать проблемы. Вот ссылка на решение. Здесь я приведу уже готовый код...

Задача: с сайта Wikipedia получить списком акции которые входят в индекс РТС. Используя данные из таблицы разделить акции по отраслям, подготовить массиве для скачки данных. Итак, давайте приступим. Для начала импортируем нужные библиотеки. Я буду выполнять весь код в https://colab.research.google.com/ Далее перейдем на сайт Wikipedia и возьмем нужную таблицу. Выведем данные на экран Всего 50 акций. В данной таблице есть названия, тикеры(название для биржи), типы ценных бумаг(акции или расписки) и отрасли...

Прошло 2 года с первых статей о python и finance. Много утекло воды с тех пор. Что то перестало работать, что появилось новое. Поэтому есть желание и возможность начать все заново и пройти старой дорогой , но с новыми песнями...

Что ни день, то новые знания. В этой статье мы постараемся расширить свои горизонты(легально) и к графику цены добавим такой инструмент как Bollinger Bands. Чтобы не запутаться в статьях тыкай сюда. Что это? "Полосы Боллинджера - это огибающие, нанесенные на уровень стандартного отклонения выше и ниже простой скользящей средней цены. Поскольку расстояние между полосами основано на стандартном отклонении, они приспосабливаются к колебаниям волатильности базовой цены. Полосы Боллинджера используют 2 параметра: Период и Стандарт Отклонения...

В этой статье будет мало кода и много букв. Почти вся статья из книги : "Trading Pairs with Excel / Python : Advance Statistical Tools for Trading & backtesting in Python/Google Sheets by Anjana Gupta (Author), Puneet Kanwar (Author) " "Дисперсия измеряет, насколько далеко набор чисел разбросан от их среднего значения. Дисперсия рассчитывается путем взятия разности между каждым числом в наборе данных и средним значением, ниже приведены шаги – 1. Нахождение среднего значения (среднего значения). 2...

Не смелой и уж тем более не быстрой поступью идем. В прошлых сериях этого захватывающего сериала для детей 40-ка и более лет мы узнали как найти нужные данные, как их отрисовать ввиде графика, как их обрабатывать чтобы посчитать средние величины и даже нашли "филосовский камень" или это было в другом сериале. В общем двигаемся дальше. Сенодня мы сохраним данные из прошлого урока с игналами и узнаем как стать богаче.... или нет....Итак, Поехали. Ссылка на прошлую статью здесь...

Продолжаем изучение python с помощью прикладных задач. В одной из прошлых статей мы уже разбирали как получить данные, как их обработать. Ссылка прилагается: Ссылка на прошлую статью: Python. Отрисовка графика движения цены на примере Российской акции Мы закончили на этом: Итак давайте проверим следующее утверждение: как часто цена акции закрылась выше цены закрытия предыдущего дня, если открыты выше цены закрытия предыдущего дня, и закрылись ниже цены закрытия предыдущего дня. Т.е. мы спрашиваем...

Так как движение в изучении идет постепенно и поэтапно , то в каждой статье я не буду переписывать весь код. Буду давать отсылку к прошлым статьям. Так например в этой мы начнем с того, что котировки акции Газпром мы уже взяли. Научились их обрабатывать, научились рисовать график как самой акции, так и средней. Пользы пока от этого умения не много. Самое время углубиться. Итак, Поехали! Ссылка на прошлую статью: Python. Отрисовка графика движения цены на примере Российской акции Мы закончили на этом: Сам по себе график движения цены не очень полезен...

В прошлой статье мы научились извлекать данные с МосБиржи. Но этого конечно мало. Сегодня я хотел бы продолжить данную тему и данный набор цифр превратить в график движения цены. Итак, Поехали! Как всегда начинаем с библиотек, загружаем их далее задаем временной интервал устанавливаем интересующий тикер и пишем команду ввывода в отличии от прошлой статьи я решил еще и выводить объем сделок...

В прошлой статье (Python извлекаем исторические данные( https://finance.yahoo.com/ )я писал о том что можно получить котировки акций с сайта https://finance.yahoo.com/ с помощью простых программ и команд. Но ситуация в мире не очень спокойная, поэтому на сайте Яху Российские акции присутствуют, но давно не обновлялись. Т.е. последние данные от 8 июля, что как вы понимаете старо как мир. Поэтому встал вопрос как же получить исторические данные отечественных компаний. Об этом мы сегодня и поговорим...

Привет. Эта статья скорее шпаргалка по настройке среды jupyter notebook. В данной статье я не буду обсуждать как установить jupyter подразумевается , что он уже стоит и нужно чрез терминал сделать виртуальную среду чтобы установить туда нужные библиотеки. Итак, Поехали. И да, надеюсь у тебя компьютер работает на Linux/Ubuntu, хотя говорят на Яблоке все делается так же. 1. Вызываем терминал: Ctrl+Alt+T 2. Заходим в нужную папку, где планируем работать, набираем: python3 -m venv env 3. Активируем виртуальную среду следующей командой: env/bin/activate 4...

Итак всем доброго дня или вечера или того что у вас за окном. Сегодня в этой статье мы получим исторические данные по некоторым акциям. Работа будет проводиться в Google Colab(это не реклама). Предполагается что вы уже знакомы как работать с данной платформой и вам знаком язык python. Сам я его только изучаю поэтому помидоры и др. овощи и фрукты бросать в автора не надо. А вот хорошие советы приветствуются. Поехали. Один из самых простых вариантов получить исторические данные это обратиться к https://finance...