https://t.me/algotrading_ru/21/110
И все же Искусственный Интеллект не перестает удивлять! Программирует, рисует, теперь еще и поет. Выдал прямо хит по теме. Приятного прослушивания.

Всем привет! Не так давно я сделал свою первую минипрограмму на Python для получения исторических данных с Мосбиржи. Это консольный вариант и не совсем то, что хотелось получить и чем было бы удобно пользоваться. Поэтому я решил освоить хотя бы в базовом объеме какой-нибудь инструмент для создания графического интерфейса на пайтон. Освоить его для того, чтобы любые будущие программы можно было оформлять в виде удобного и красивого программного софта. Это может быть и та же программа для получения исторических данных, программа для анализа этих данных, программа - обертка для торгового робота и т.д. Однозначно это затягивает и осложняет путь погружения в алготрейдинг. Это из серии чего-то прикладного, без чего точно можно обойтись, но тем не менее я все же решил захватить и это направление тоже.
(Есть еще желание освоить создание ботов в телеграмм и немного начать разбираться в базах данных.Время покажет - будет ли оно для изучения этих направлений. )

Сейчас я хочу поделиться информацией по инструментам для создания GUI на python.
Во первых я достаточно много посмотрел роликов и публикаций чтобы выбрать для себя что-то из разряда: 1)современного и красивого 2)функционального 3)мультиплатформенного 4) простого в освоении.
На каких вариантах было желание остановиться и почему я их отсек:

Tkinter (встроен в стандартную библиотеку языка) - отличный вариант для старта, но морально устаревшее решение. Всеобщее мнение оказало силу влияния.
wxPython. По этой библиотеке пожалуй самое большое количество всевозможных учебных материалов, курсов и книг. Сначала было желание остановиться именно на нем, но стал смотреть в сторону более современных решений, информацию о которых нашел немного позже.
PyQt. Видимо это самая крутая штука, но скорее всего и самая сложная. Сразу отсек именно по этой причине. Если будите изучать - обратите внимание на надстройку PyDracula.

KivyMD - сплошная красота в прямом смысле слова, не зацепило для моих задач.
Streamlit. Очень хороший инструмент для анализа данных и различных исследований. Но мне показалось, что это совсем уж узко инженерный и научный продукт. Не подходит.
reflex. Отличный вариант для веба с красивыми элементами управления.Не стал погружаться в детали.
NiceGUI и PyWebIO - очень даже интересные варианты, но отсек уже на самом финише выбора.
Flet - ну уж совсем молодой фреймворк. Находится в стадии становления. Постоянно новые версии, устранение ошибок - пожалуй это единственный небольшой минус, хотя такое активное развитие - есть жирный плюс. Разработчик из Канады. Как можно догадаться именно на нем я и сделал свой выбор. Чуть позже расскажу почему.

#python_с_нуля

Flet – это новый современный фреймворк, позволяющий создавать мультиплатформенные веб-, мобильные и настольные приложения на Python.

Flet позволяет упаковывать ваши приложения для распространения на всех платформах -  Windows, macOS, Linux, Web, iOS (ipa), Android (apk/aab). Для создания настольных приложений используется не общепринятый для Python PyInstaller, а Flutter SDK, обеспечивающий создание быстрого и автономного исполняемого файла.

С помощью Flet Вы сможете быстро создавать красивые и современные интерфейсы. Flet имеют простую и понятную архитектуру, встроенный веб-сервер, многочисленные встроенные инструменты и в ближайшее время появится поддержка мультиязычности.

Интерфейс программ, созданных с помощью Flet, строится на основе виджетов Flutter. Flet при этом объединяет их в готовые и удобные к использованию «элементы управления». Благодаря этим инструментам приложение выглядит профессионально. (Flutter - это открытый набор инструментов для разработки пользовательских интерфейсов, созданный компанией Google).

В настоящее время Flet поддерживается языком Python, но в стадии разработки еще поддержка языков Go и C#.

#python_с_нуля #flet

Всем привет! Нашел на этой неделе время и протестировал работу с БД SQLlite. Почитал первые главы одного замечательного учебника по SQL и воспользовался шпаргалками с Хабра. Ссылки на эти источники есть в статье моего блога.
Написал в качестве эксперимента два скрипта. С помощью первого все файлы с котировками акций загнал в одну базу данных с транформацией времени в unix время. На все ушло 48мин. Вторым скриптом обратно из базы данных сгенерировал csv файлы с котировками. - на все ушло 15 мин.

#python_с_нуля #sql #sqllite

Впечатления - отличные, за исключением скорости. У меня ssd диск и на hdd видимо время будет еще дольше. С другой стороны это время затрачено вообще на все акции на всей их многолетней истории и с 4 разными таймфреймами. Уверен, что при записи потока живых данных по нескольким акциям вопрос времени вообще не будет препятствием к использованию sqllite. Чтение же данных идет намного быстрее записи и это для анализа и тестирования стратегий очень хорошо.
Еще в ходе эксперимента я нашел одну ошибку в первой версии программы Тахометр трейдера, а именно нашел несколько дублей строк. При записи в БД эти несколько дублей исчезли благодаря соответствующему sql запросу. В самой программе эту проблему также устраню при следующей модернизации.

И последнее. Во время написания скрипта пришла мысль, "а почему бы Мосбирже не отправлять данные, как минимум текущие "живые", по технологии WebSocket?" Почитал про эту технологию подробнее - однозначно должна быть именно такая передача данных, по этой технологии например идут данные на постоянно меняющийся график акций в вашем браузере. А get запросы, создают временные "рывки" в получении данных. Постоянно надо крутить циклы с их отправкой. Вообщем я задал в телеге вопрос представителю мосбиржи, на что получил ответ: "да, все по гет запросам. Про вебсокет ходят только разговоры пока. Конкретики по ним пока нет".

#мосбиржа #Algopack

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.
Решением могут стать "переменные среды". Что это такое, как их определять + простые примеры я изложил в новом конспекте знаний на своем блоге.

#python_с_нуля #пароли

Всем привет! Прям замкнутый круг получается у меня... начал изучать Flet, чтобы сделать оболочку программы и заткнулся с пониманием ООП. Стал смотреть курс Сергея Балакирева по ООП. По ходу просмотра вижу СПЛОШНЫЕ пробелы в "поверхностных" знаниях и решил посмотреть его базовый курс "Добрый, добрый Python с Сергеем Балакиревым". 😁
Вроде нелогично все вновь с начала начинать, ведь 5 мес(!) уже прошло с первых попыток что-то изучить в Python 😱. И я знал об этом курсе с самого начала, но не решался к нему приступить, т.к. он казался громоздким и сложным, соответственно жалко и время. Поэтому в конце прошлого года начинал я с различных миниуроков, чтения отдельных глав разных книг, частично смотрел курс по python от Богдана Стащука.  И вроде бы знания основные стали появляться, но все равно какая то бессистемность и недостаточность в понимании. В результате, спустя время, я таки смотрю курс "Добрый, добрый Python с Сергеем Балакиревым". И искренне рекомендую его всем начинающим!!!👍

Если вам сложно сразу пройти этот курс, жалеете время - то вернитесь к курсу через какое-то время после первого погружения в python с помощью других методик. Но спустя время к просмотру этот курс в любом случае будет очень полезен!
Курс выложен на платформе Stepik и он совершенно бесплатный!
Чем хорош этот курс:
1)видеоформат с отличным разъяснением учебного материала,
2) текстовый вариант лекций на сайте автора,
3) практические задания на степике по пройденному материалу (прям крайне полезная штука),
4) по итогу прохождения курса Вы получаете сертификат на платформе Stepik.
И как обычно, в первую очередь для себя, я решил сразу делать краткий конспект, чтобы только "соль" была - самое главное и все на одной странице. Весь материал чтобы был с ссылками на уроки курса - если возникает необходимость внимательного изучения забытого, то не рыться и не искать где это. Конспект наполняю, он закрыт паролем, т.к. часть материала там без рерайта - авторские выдержки с курса. Для сообщества моего канала пароль могу выложить, если будет интерес.

P.S. Сегодня 3й день изучения, постараюсь курс пройти по возможности быстрее, информация воспринимается куда как лучше, чем в самом начале знакомства с Python. Реально агитирую всем новичкам пройти его. Позже отчитаюсь о получении сертификата - для меня сейчас это имеет значение.💪

Ура! Я закончил этот курс, ровно за один месяц – день в день! Когда брался за него, я думал о куда как более быстром темпе и сроках прохождения, но сегодня, уже пройдя этот курс, я сознаю, что для меня даже месяц – это почти как подвиг. И без режима “гонки” потребовалось бы куда как больше времени. Кроме того за этот же месяц был создан конспект.

Мой огромный респект и благодарность автору курса – хорошая подача материала, а главное – отличные задачи по темам, от которых Python порой для меня превращался в некое подобие гадюки). Да, и это было бесплатно! Если Вы только погружаетесь в изучение языка, то это то, что Вам необходимо. Если появляется желание бросить курс из-за задач – смело пропускайте самые сложные и двигайтесь дальше. Но решить большую их часть – надо!

Мои достижения – Получен сертификат с отличием и результатом в 98%, решено полтысячи задач, получено 900 баллов из 917 возможных. Решено всё, кроме всех задач из раздела “Битовые операции”. Также из-за тупикового состояния я вынужден был искать в интернете решения по 4 задачам и потом просто вникал, что и как в них было реализовано. Сейчас главное не утратить полученные навыки, т.к. по некоторым темам уже кое-что забывается. Но благо у меня теперь есть этот конспект, который для меня стал и учебником и справочником, а это 2150 строк, почти 250тыс знаков, более 200 ссылок. Здесь всё на одной странице и с множеством ссылок на “подробности”. Я буду рад, если и Вам он пригодится.

Что дальше? Ну видимо нужно будет снова пройтись хотя бы по верхам ООП (ранее начинал смотреть ООП и отложил тему, поняв что сначала нужно знать базу). И однозначно для технического анализа надо будет изучить Pandas, т.к. оперировать с тысячами данных OHLCV с помощью обычных множеств Python представляется достаточно сложным и малоэффективным мероприятием.

#python_с_нуля

Обобщил информацию про Jupyter Notebook.
Что такое.
В каких приложениях можно пользоваться интегрированным Jupyter Notebook.
Как установить и запустить Jupyter Notebook в VScode.
Как установить на компьютер оригинальный Jupyter Notebook и JupyterLab для работы через браузер, в чем их отличия.
Ячейки с кодом и текстом, режим навигации и режим редактирования.
И самое главное - функциональный список быстрых клавиш с их описанием.
В общем то все для того, чтобы полноценно начать работать с Jupyter Notebook. По сути это отличный инструмент для изучения программирования и экспериментирования с различными блоками кода, в т.ч. для исследований и анализа рынков. В Jupyter Notebook и планирую изучить основы Pandas.
ссылка на материал:
https://xn--80agadetfnxfwx.xn--p1ai/python/jupyter-dlya-algotreydera/

#python_с_нуля #Jupyter_Notebook

Всем привет! Давно на связь не выходил, т.к. весенняя трудотерапия на полевых работах, а также эпизодические сеансы апитерапии на небольшой пасеке временно снизили темп самообразования.
До текущего момента я читал только отдельные статьи по всевозможным индикаторам и базовым понятиям теханализа от различных блоггеров-трейдеров. Сейчас я хочу поделиться комплектом книжек (фото), которые приобрел по настоятельной рекомендации одного хорошего человека, с которым познакомился через свой блог. Планирую прочесть их до конца лета, получится быстрее - замечательно. Обязательно буду делиться своими впечатлениями.
#книги