👉 Код из видео для поиска китов: https://t.me/vesperfincode/604

📌 Курсы:
VFCode: https://vesperfin.com/courses/vesperfincode-vybor/
VFCode: Поддержка: https://algotrades.ru/vf-code-podderzhka

Как можно использовать ИИ-браузеры?

Вчера на эфире разбирали вопрос про материалы для новичков: что почитать и что нужно до начала курса. Также говорили про Perplexity — прокачанный поисковик, который работает с разными LLM-моделями: https://t.me/vesperfincode/607. Решили чуть подробнее рассказать ещё про встречный ИИ-браузер Comet: он бесплатный в базовом режиме, но обычно есть ограничение — до 5 запросов в день, и этого иногда достаточно.

Pro-тариф (платный) можно купить в том числе на РФ-маркетплейсах.

В Pro, доступны модели вроде:
Sonar (Llama 3.1 70B, для поиска)
GPT-5.2 (OpenAI, reasoning)
Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)
Gemini 3 Pro (Google, мультимодал)
Grok 4.1 (xAI)
Kimi K2 и другие

Похожий подход есть и у других решений: ChatGPT Atlas, Dia Browser, Genspark AI Browser и т.д.

Сам браузер можно скачать по ссылке: https://www.perplexity.ai/download-comet


Что ещё полезного есть у Perplexity для нас?
— Поиск по финансовым отчётам
— Анализ компаний
— Поиск стратегий и идей для инвестирования

Раздел Tasks:
https://www.perplexity.ai/account/tasks?tab=scheduled

Perplexity Tasks — функция для автоматизации мониторинга тем: создавайте персональные задачи с уведомлениями, напоминаниями и отчётами по расписанию (ежедневно, еженедельно и т.д.). Доступна пользователям Pro/Max (до 10 задач), сохраняет результаты в Threads для удобства.

Типы задач и лимиты:
Scheduled tasks — регулярные обновления по теме
Price alerts — мониторинг цен
Research/Labs tasks — повторяющиеся исследования или Labs-проекты (с кодом, изображениями)
Уведомления можно настроить по Email или push в приложении.

Пример задачи №1 (рынок за неделю)
Проанализируй движения фондового рынка за эту неделю. Определи:
Топ-5 «стоимостных» акций (value), которые торгуются близко к минимумам за 52 недели и при этом имеют сильные фундаментальные показатели.
Топ-5 акций с моментумом (momentum), показывающих сильную недавнюю динамику.
Ключевые рыночные тренды и риски, за которыми стоит следить.


Пример задачи №2 (поиск стратегий)
Ищи в интернете самые полезные новые/обновлённые торговые стратегии за последние 7 дней (приоритет: Medium, YouTube, TradingView, Substack/блоги и авторитетные исследовательские/квантовые блоги). По каждой стратегии извлекай и показывай: рынок (акции/крипто/фьючерсы/FX), инструменты/тикеры, таймфрейм(ы), правила входа, правила выхода, логику стоп-лосса и тейк-профита, правила размера позиции/риск-менеджмента, а также любые метрики эффективности (бэктест/лайв) с ключевыми оговорками. В результате выдай ранжированный шортлист из 10 стратегий с:
(1) кратким описанием в 1–2 предложения,
(2) чёткими пошаговыми правилами (буллетами),
(3) рекомендуемыми условиями/фильтрами применения,
(4) типовыми сценариями, где стратегия ломается/даёт сбои,
(5) ссылками на источники и датами публикаций.
Также добавь короткое недельное мета-резюме: какие типы стратегий сейчас в тренде, какие рыночные режимы они предполагают (тренд/флэт/волатильность) и какие риски стоит отслеживать на следующей неделе.

🚀 VesperfinCode: Поддержка — потоки 11–16 в 2026 году

Мы добавили все потоки на наш сайт — и тем, кто хочет присоединиться, уже пора делать свой выбор. Первый поток в 2026 году стартует 30 января.

Темы всех потоков: https://t.me/vesperfincode/593

Напомним про это направление
Это формат для тех, кто уже знаком с Python, торговыми роботами, алготрейдингом и базовыми идеями машинного обучения и хочет углубляться дальше: в стратегии, риск-менеджмент и продвинутые рыночные темы.

Расписание потоков (2026):
1 — 30.01 → 17.02
2 — 27.02 → 17.03
3 — 27.03→ 14.04
4 — 24.04 → 12.05
5 — 22.05 → 09.06
6 — 19.06 → 07.07

В каждом потоке:
• живые эфиры и код,
• практика,
• поддержка кураторов

Если хотите понять базу создания роботов с нуля:
https://vesperfin.com/courses/vesperfincode-vybor/

А как искать паттерны с помощью кода? 🤖📊

Ручной поиск паттернов:
— субъективен
— плохо масштабируется
— и не годится для системной торговли

В этом разборе:
✅ знакомимся с библиотекой TA-Lib
✅ показываем, как использовать готовые функции свечных паттернов
✅ и пишем код для паттерна «Поглощение» (Bullish / Bearish)

Бычье поглощение — тело зелёной свечи полностью перекрывает тело предыдущей красной. Сигнал на разворот вверх.
Медвежье поглощение — тело красной свечи полностью перекрывает тело предыдущей зелёной. Сигнал на разворот вниз.

Функция CDLENGULFING возвращает:
+100 — бычье поглощение
-100 — медвежье поглощение
0 — паттерн не обнаружен

📌 Контакты VFCode 👉

🎧 Новый формат: образовательные аудио по Python для наших учеников

Решили запустить пилотный формат — короткие образовательные аудио для тех, кто только начинает изучать Python или недавно с нами. Взяли наши методические пособия, общение в чате с учениками (для адаптации) и VesperfinGPT — и сделали первое демо.

Первая тема — типы данных в Python, которые мы постоянно используем в работе: int, float, str, bool и другие структуры, если вы пишете код под торговых роботов и аналитику.

Идея простая: чтобы можно было слушать базовые вещи «на ходу» — по дороге, в спортзале, между делами — и постепенно закрывать пробелы в теории без тяжёлых лекций.

Если формат зайдёт и соберёт хорошие отзывы, добавим целую линейку таких аудио и встроим их в основную программу курса:
чтобы все ключевые темы по Python и алготрейдингу можно было не только читать и смотреть, но и слушать в удобном режиме.

Типы данных в Python

Целые числа (int) — числа без дробной части.
Пример: размер лота (Lot Size) — вы покупаете 10 акций SBER, а не 10,5.

Числа с плавающей точкой (float) — числа с дробной частью.
Пример: цены и фьючерсы — котировка фьючерса Si (USDRUB) составляет 90500.50.

Строки (str) — последовательности символов для хранения текста.
Пример: тикеры (Tickers) — идентификаторы инструментов, такие как 'GAZP', 'LKOH', 'RTS'.

Булевы значения (bool) — логический тип данных, принимающий значения True (истина) или False (ложь).
Пример: торговые флаги — состояние рынка или сигнал стратегии, например Market_Open = True.

Списки (list) — упорядоченные изменяемые коллекции элементов.
Пример: история цен — последовательность цен закрытия (close prices) индекса МосБиржи.

Словари (dict) — структуры данных, хранящие пары «ключ-значение» для быстрого доступа.
Пример: торговый портфель — ключ: тикер 'SBER', значение: количество акций в позиции.

🙌 Вы можете нам сильно помочь

Чтобы материалы были действительно полезны, предлагаем вам предложить темы для разбора в группе.

Поделитесь, пожалуйста:
👉 какие темы по Python, стратегиям, данным, инфраструктуре вызывают у вас больше всего вопросов?
👉 может быть, вас интересует реализация конкретной стратегии или процесс получения и обработки данных?

Мы соберём ваши предложения, выберем самые востребованные темы и подготовим по ним дополнительные материалы 💬🚀

💬 А что по облигациям?

На одном из потоков VesperfinCode нас спросили:

«Можно ли на Python сделать инструмент, который будет следить за облигациями на рынке РФ? Хочу видеть динамику стоимости тела, особенно по флоутерам — и ОФЗ, и корпораты».

Короткий ответ: да, можно 🙂
И мы на эфире разобрали прототип такого скринера под Мосбиржу.

🛠 Что делает скрипт для отбора облигаций

Мы используем открытое API Мосбиржи и собираем по облигациям сразу несколько ключевых характеристик.

1️⃣ Ищем нужные облигации по параметрам
Скрипт пробегает по нескольким группам облигаций (ОФЗ + корпоративные) и фильтрует бумаги по условиям:

• Доходность в заданном диапазоне: yield_more / yield_less
• Цена в процентах от номинала: price_more / price_less
• Дюрация в месяцах: duration_more / duration_less
Например, можно искать:
• «Доходность от 15% до 40%, цена от 60% до 110%, дюрация 3–18 месяцев»

2️⃣ Проверяем ликвидность за последние 15 дней
Функция search_volume:
• Тянет историю за 15 дней по каждой бумаге
• Считает, сколько было торговых дней с ненулевым оборотом
• Проверяет, что каждый день объём > порога volume_more
• Считает общий оборот за период (total_volume_more)
Если по бумаге мало сделок или объёмы слишком тонкие — мы её отбрасываем.

3️⃣ Смотрим, нужна ли квалификация
Функция is_qualified_investors:
• Проверяет признак ISQUALIFIEDINVESTORS в описании бумаги
• Возвращает «да / нет», можно ли покупать бумагу без статуса квал-инвестора
Так удобно сразу отсеять облигации, недоступные розничному инвестору.

4️⃣ Строим карту купонных выплат
Функция get_payment_months:
• Запрашивает купонный календарь по бумаге (bondization)
• Смотрит только будущие платежи
• Считает, в какие месяцы приходятся купоны
• Проверяет, нет ли «дыр» — будущих дат с неизвестным размером выплаты
• Формирует строку вида:
• янв-–––-мар-апр-май-…
где видно, в какие месяцы есть купоны, а где «пусто»
Через параметр known_payments = True можно оставить только те бумаги, где все будущие выплаты уже известны.

5️⃣ Собираем результат в таблицу и сохраняем в Excel
В конце search_bonds скрипт:
• Собирает все прошедшие фильтры облигации в список
• Сортирует по объёму сделок
• Превращает в pandas.DataFrame с колонками:
• Полное наименование
• Код ценной бумаги
• Нужна квалификация?
• Цена, %
• Объем сделок
• Доходность
• Дюрация, месяцев
• Месяцы выплат
и сохраняет результат в файл bond_results.xlsx.

📌 Этот скрипт — первый шаг
• Помогает отобрать живые, более ликвидные облигации под ваши критерии
• Показывает цену, дюрацию, доходность и купонный календарь
• Даёт базу, на которую можно навесить следующий слой:
• Трекинг динамики цены тела (по истории котировок)
• Отдельную фильтрацию по флоутерам (через поля в описании бумаг)

На курсе мы регулярно делаем такие штуки: есть реальный вопрос → переводим его в требования к коду → пишем рабочий инструмент, который потом можно дорабатывать под свою стратегию.

🧱 AlgoBond: стратегия «Лестница» (Bond Ladder) на Python

После вчерашней публикации https://t.me/vesperfincode/617 мы решили пойти дальше и собрать готовый код для автоматического построения облигационного портфеля.

Теперь код уже работает: он умеет за собрать сбалансированную «лестницу» из тысяч облигаций Мосбиржи.
Это решение для тех, кто хочет:
👉 получать предсказуемый денежный поток,
👉 снизить процентный риск,
👉 но не готов вручную перебирать 2000+ облигаций в поиске «нормальных» бумаг.

Код сам подбирает лучшие облигации под выбранный горизонт и раскладывает их по «ступенькам».

🔎 Как это работает
(и почти всё можно докрутить под свой риск-профиль):
1️⃣ Выкачивает все торгуемые облигации через MOEX API.
2️⃣ Отсекает неликвид, «мусорные» бумаги, сложные оферты и выпуск, доступный только квал-инвесторам.
3️⃣ Каждой облигации присваивается балл на основе:
• доходности,
• ликвидности,
• базовых риск-параметров.
4️⃣ Учитывается цена с НКД, чтобы не получилось так, что вы фактически платите дороже, чем получите купонами и погашением.
5️⃣ Формирование лестницы
• Код распределяет бумаги по срокам погашения, собирая «ступеньки» под ваш инвестиционный горизонт.
• Готовый портфель выгружается в CSV с расчётом доходности и купонного потока.

Так что берите, адаптируйте под себя, тестируйте — и обязательно делитесь обратной связью 🙌

Кстати, как вам наш эфир? 👉 https://t.me/vesperfincode/607

Делать ещё такой формат на следующей неделе — с разбором ваших вопросов и живым кодом? Голосуем ниже

И немного организационного

Тем, кто уже записался на VF Code: Поддержка:
📩 Завтра отправим доступы в личный кабинет,
а в пятницу (30 января) пройдёт первый эфир:
19:00 — VF Code Поддержка: старт 11-го потока
Выбираем стратегию → проверяем гипотезу → собираем робота
11-й поток — это:
📅 «Месяц торговли простым индикаторным ботом»
30.01 → 17.02.2026

Подробности тут: https://t.me/vesperfincode/611

За время потока мы:
👉 поднимем простого индикаторного бота (на Московской бирже),
👉 будем торговать им весь период,
👉 разбирать ошибки по ходу,
👉 дорабатывать логику и фиксить баги.

Если вы думали присоединиться — ещё можно успеть до первого эфира.

Обучение программированию может быть не только полезным, но и удобным, даже когда вы в пути.

Мы подготовили для вас максимально полную подборку ресурсов для изучения Python — от мобильных приложений до облачных Jupyter-ноутбуков. Приложения доступны в App Store и Google Play (некоторые могут быть недоступны в отдельных странах — на это мы, к сожалению, не можем повлиять).

С этими инструментами вы сможете учиться и практиковать Python в любое время и в любом месте!

МОБИЛЬНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ

SoloLearn: Learn to Code Интерактивные курсы, встроенный компилятор и активное сообщество разработчиков. 🍎 iOS | 🤖 Android
Mimo: Learn Coding Короткие уроки, мобильная IDE для Python/JavaScript/HTML, AI-ассистент и сертификаты по окончании. 🍎 iOS | 🤖 Android
Enki: Learn to Code Ежедневные упражнения, AI-ментор, coding playground с поддержкой NumPy, Pandas и Matplotlib. 🍎 iOS | 🤖 Android
Programming Hub: Learn Coding Более 5000 примеров кода, встроенный компилятор и поддержка 20+ языков программирования. 🍎 iOS | 🤖 Android


Изучаем Python: CodX Полностью русскоязычное приложение с интерактивными уроками и мгновенной обратной связью. Идеально для новичков! 🍎 iOS
Учим Python – Code Lab Структурированный курс Python 3 с русским интерфейсом. Полностью бесплатен! 🤖 Android

💻 Мобильные IDE и редакторы

Pydroid 3 (Android) Полноценная Python-среда с NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow. Есть встроенный компилятор C/C++ и поддержка pip. 🤖 Android
Pyto IDE (iOS) Python 3.10 интерпретатор, 100+ библиотек, встроенный терминал, поддержка Shortcuts, отладчик и GUI-редактор. 🍎 iOS
Pythonista 3 (iOS, платное) Профессиональная среда с Python 3.6/2.7 и визуальным отладчиком для серьёзной разработки. 🍎 iOS
QPython (Android) Интегрирует Python-интерпретатор, AI-движок и инструменты мобильной разработки. Поддержка веб-разработки и научных вычислений. 🤖 Android | 🌐 Сайт
Termux (Android, для продвинутых) Linux-песочница с полноценной установкой Python и стандартной Linux-средой. Рекомендуется использовать с редактором ACode. 📥 Скачать с F-Droid | ✏️ Редактор ACode

🍎 Дополнительно для iOS

Carnets Jupyter Локальный клон Jupyter с открытым исходным кодом, работает полностью оффлайн. Доступны разные версии с разными предустановленными библиотеками. 🍎 iOS
a-Shell Python-среда командной строки с открытым исходным кодом, родственный продукт Carnets. 🍎 iOS

🌐 ВЕБ-ТРЕНАЖЁРЫ

Practice Python 40+ упражнений по базовому синтаксису, структурам данных, f-строкам и обработке ошибок. 🔗 practicepython.org
PyExercises 1000+ упражнений, браузерный редактор кода с мгновенной обратной связью. 🔗 pyexercises.com
PYnative Упражнения, квизы и туториалы по основам Python, ООП, работе с файлами, JSON, базами данных и pandas. 🔗 pynative.com
HackinScience Упражнения с маркировкой уровня сложности — удобно для постепенного продвижения. 🔗 hackinscience.org
Python Principles Простой интерфейс с бесплатным доступом к pro-функциям. 🔗 pythonprinciples.com

Exercism 17 концептуальных модулей и 140 упражнений по Python: основы, ООП, работа с файлами, базы данных. Бесплатный менторинг! 🔗 exercism.org/tracks/python
Codewars Игровые задачи (kata) разного уровня сложности. Идеально для среднего и продвинутого уровня. 🔗 codewars.com
CheckiO Игровые Python-задачи с интерактивным обучением — учиться можно играючи! 🔗 checkio.org
LeetCode Подготовка к собеседованиям в IT-компании. Обширная база задач на Python. 🔗 leetcode.com