📌 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

☁️ ОБЛАЧНЫЕ JUPYTER-СРЕДЫ

Google Colab Классика: бесплатные GPU/TPU, интеграция с Google Drive, предустановленные библиотеки для ML/DS. 🔗 colab.research.google.com
Kaggle Notebooks Более стабильное время выполнения, доступ к огромной базе датасетов, бесплатные GPU и меньше отключений, чем в Colab. 🔗 kaggle.com/code
CoCalc (Collaborative Calculation) 100% онлайн Jupyter в браузере, синхронизация в реальном времени, совместная работа без установки. 🔗 cocalc.com
Paperspace Gradient Jupyter Notebooks с GPU/IPU, запуск из браузера за секунды, лёгкая коллаборация. 🔗 paperspace.com
DataCamp Workspace Облачная среда для data science с Jupyter-подобными notebooks, поддержка Python и R, интеграция с базами данных, создание дашбордов. 🔗 datacamp.com/workspace
Deepnote Современная альтернатива Colab с улучшенной коллаборацией и интеграцией с базами данных. 🔗 deepnote.com

📓 Альтернативные notebook-платформы
marimo Современный реактивный Python notebook нового поколения! Git-friendly (хранится как .py файлы), можно запускать как скрипты и веб-приложения. 🔗 marimo.io
JupyterLab Классическая веб-IDE для Jupyter. Можно развернуть на своём сервере или использовать через облачные сервисы. 🔗 jupyter.org
Apache Zeppelin Веб-notebook с поддержкой Python, Scala, SQL. Интеграция с Apache Spark и big data инструментами. 🔗 zeppelin.apache.org
Replit Браузерная IDE с мгновенным окружением, поддержка множества языков включая Python, быстрый деплой проектов. 🔗 replit.com
Observable Веб-платформа для интерактивных notebook (больше для JavaScript, но поддерживает и Python). 🔗 observablehq.com

Всем, кто записался на 11-й поток поддержки, доступы были отправлены вчера (в среду). Если по какой-то причине вы ничего не получили, пожалуйста:

👉 проверьте почту,
👉 проверьте бота @vesperfincode_bot,
👉 если и там ничего нет — напишите на info@vesperfin.com, и мы поможем.

Завтра уже первый эфир в 19:00: https://t.me/vesperfincode/611

📅 «Месяц торговли простым индикаторным ботом»
30.01 → 17.02.2026

Ссылка на эфир появится в боте @vesperfincode_bot.

🧠 Можно ли использовать индекс страха и жадности в стратегии?


На одном из потоков VesperfinCode ученица спросила:

«А можно в стратегиях использовать индекс страха по криптовалюте через CoinMarketCap? Ну чтобы это было не “на глаз”, а в коде».

Чтобы ответить не теорией — мы собрали готовый скрипт на Python, который:
– тянет данные с CoinMarketCap API,
– считает несколько рыночных индикаторов,
– по желанию шлёт алерты в Telegram,
– и даёт сводку по рынку, которую уже можно встраивать в стратегию.


Код ниже, а вот что он делает 👇