Хэштег #t_investapi | Тинькофф Инвестиции Пульс

не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией EMA 50 группа таймфремов 30мин 15мин 5мин Дисклеймер: Торговля на финансовых рынках сопряжена с высокими рисками данное ПО созданное исключительно в ознакомительных и исследовательских целях. Автор не несёт ответственности за возможные финансовые убытки. * В программе "ЛИАКЭТ" реализован под архитектуру ( processing-приложения ) оригинальный алгоритм индикатора MFI Divergence v2 с tradingview * В оригинальных скриптах на Pine Script (TradingView) дивергенция v2 ищется не просто «на глаз» по двум случайным точкам. Там используется строгий алгоритм: Вычисляется Money Flow Index (MFI) на основе типичной цены и объемов. Локализуются фрактальные экстремумы (Pivot High / Pivot Low) — бары, у которых слева и справа есть N баров с более низкими максимумами или высокими минимумами. Проверяется условие: если новый ценовой пик выше/ниже предыдущего, а пик MFI при этом демонстрирует обратное движение, регистрируется дивергенция. * Что реализовано, буквально текст Push комментария github feat(indicators): имплементация TradingView MFI Divergence v2 и интеграция с локальным ИИ - Добавлен расчет Money Flow Index (14) с фрактальным поиском Pivot Points (плечо 5) - Реализована детекция бычьих и медвежьих дивергенций v2 на основе объемов T-Invest API - Переработан интерфейс TerminalView под вывод новых колонок MFI и визуальных триггеров - Обновлен промпт LocalAIClient: добавлены жесткие правила полярности сделок (BUY/SELL) и снижена температура до 0.0 для стабильности ИИ - Скорректированы интервалы дней загрузки свечей в runAnalyticCalculation во избежание HTTP 400 * Далее избавляемся от рутины, разгружаем процессор и оптимизируем трафик. Что в планах: 📊 1. Сетевая оптимизация и Кэш Вместо постоянных запросов при переключении экранов, скачиваем один массив 1м-свечей и локально агрегируем в любые таймфреймы (от М5 до Н4). ⏱️ 2. Автоматическое обновление Фоновый таймер обновляет данные каждые 60 секунд без участия трейдера. 🧠 3. Прокачка индикаторов RSI и EMA: Забираем готовые с серверов Т-Банка через метод GetTechAnalysis. ATR и Volume Profile (POC): Считаем локально из кэша для точного поиска зон стопа и объемов крупного игрока. (P.S. От SMA отказались в пользу более быстрой EMA). 🛠 4. Прокачка UI/UX Session Log: Боковая панель-блокнот с автосохранением истории сессии и быстрым экспортом в .md/.txt. Интерфейс: Контрастный скроллбар в логах и «бесконечная» цикличная прокрутка плиток избранного. Кнопка «Собрать полный анализ»: Сквозной вердикт по рынку (от W1 до М5) в один клик.

не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией ## 🚀 В программе "ЛИАКЭТ" реализован поиск и расчёт индикаторов для акций на примере * Ух, это был настоящий IT-детектив! Делюсь кейсом, как я на пару суток в одиночку зарылся в код, gRPC/REST-спецификации T-Invest API и победил кучу скрытых ограничений, о которых незнал. * Дисклеймер: Торговля на финансовых рынках сопряжена с высокими рисками данное ПО созданное исключительно в ознакомительных и исследовательских целях. Автор не несёт ответственности за возможные финансовые убытки. * Решил собрать кастомный торговый терминал на Processing для отслеживания стратегии Mean Reversion (Возврат к средней) по индикаторам Stochastic и EMA. По фьючерсам ( на скриншоте {$SOU6} ) всё летело идеально, но стоило переключиться на акции, как в таблицах намертво загоралась надпись «Ошибка расчета индикаторов». Сервер брокера упорно возвращал 0 свечей. * Капкан Sandbox (Песочницы): Выяснилось, что серверы песочницы Т-Инвестиций генерируют историю свечей для акций только тогда, когда внутри песочницы кто-то виртуально торгует этим тикером прямо сейчас. По фьючерсам роботы гоняют сделки круглосуточно, а по акциям (вроде Газпром нефти) в песочнице была гробовая тишина и пустая база. Решение — перешел на боевой Read-Only токен (он бесплатный и безопасный). * Фильтр миллисекунд (HTTP 400): Боевой сервер маркет-даты Т-Инвестиций падал в ошибку, если в текстовой строке дат from/to передавались нано- или миллисекунды от java.time.Instant. Пришлось жестко округлять время через SimpleDateFormat строго до секунд (формат YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ). * Ловушка сброса авторизации (HTTP 301/401): Я использовал адрес invest-public-api.tbank.ru. Чтобы коварный Java HttpClient при редиректе POST-запросов автоматически не стирал заголовок Authorization ради безопасности и запрос не долетал пустым. Я жестко зафиксировал прямые URL и запретили редиректы (Redirect.NEVER). * Скрытые лимиты на шаг запроса: Если запросить мелкий таймфрейм (например, 5 минут) за большой период (скажем, неделю) — сервер Т-Банка не выдаст ошибку, он просто молча вернет пустой массив свечей! Выставил снайперские, одобренные сервером диапазоны: для 5м, 15м, 30м — строго последние 24 часа. * Маскировка в JSON (Главный прикол): Метод поиска FindInstrument на первом месте в выдаче возвращал технический контракт для песочницы (classCode: "PTEQ"), у которого не было истории торгов. А настоящая акция основного режима торгов Московской Биржи (classCode: "TQBR") лежала на 14-й строчке JSON! Мой старый код читал только первые 3 строки. Я написал интеллектуальный двухпроходной фильтр, который сначала пылесосит JSON до самого конца, вытаскивает акцию TQBR, а свободные места забивает фьючерсами (SPBFUT). Полный рефакторинг, чистый монолитный код без технического долга и «костылей». Терминал работает как швейцарские часы: * Автоматически распознает тип инструмента (акция или фьючерс). * За секунду выкачивает сотни живых свечей с Мосбиржи, мгновенно считает Стохастик и проценты отклонения от EMA 50/200. * Избегает любых IndexOutOfBoundsException, даже если биржа только открылась. * Все готово к передавче текстового слепка локальной нейросети в LM Studio для генерации торгового плана роботом-аналитиком.

{$WUU6} не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией * Первый скриншот Со 2 сентября инструмент добавлен в избранное для наблюдения на скриншоте + 5,78% в моменте доходило до 8% * Второй скриншот Программа "ЛИАКЭТ" дорабатывается, провожу в данный момент времени рефаракторинг кода. Зафиксирована первая стабильная версия. Прокрутка ответа от ии была временно отложена, но в скором времени будет реализована так как здесь буквально не хватило двух строк, отступа и собственно одной строки текста. "Итог: не покупать (wait for confirmation)" Тут напомню: Программа "ЛИАКЭТ" - это система, объединяющая классический технический анализ по методу «Трех экранов» Александра Элдера, концепцию возврата к средней (Mean Reversion) и аналитический фильтр на базе локального искусственного интеллекта (LLM). Дисклеймер: Торговля на финансовых рынках сопряжена с высокими рисками данное ПО созданное исключительно в ознакомительных и исследовательских целях. Автор не несёт ответственности за возможные финансовые убытки * Третий скриншот Трейдинг View С добавленным скриптом TDI - динамическим индексом трейдеров + расхождение RSI + сигналы на покупку/ продажу * Четвёртый скриншот Т-Инвестиции 4часа ну тут всё понятно P. S. Не думал что написание программы будет настолько увлекательным порой ощущал себя фултайм разработчиком, а хочется и поторговать...

{$NRQ6} сегодня газом не торговал, направление движения было понятным с пятницы, позицию там тогда закрыл, можно было перезайти, но да ладно. Зато выходные и сегодняшний день ушли на масштабное обновление проекта локального аналитического терминала (выдача 3-ех стохастиков с 3-ех таймфремов на Processing 4 (Java) через T-Invest API плюс реализация анализа локальной ии.) Надо бы придумать короткое имя проекту. Итак об обновлении: Переход на Mean Reversion (возврат к средней) и специализированный ИИ! Проект вышел на совершенно новый уровень. Я полностью пересобрали логику анализа и перешёл от базовых моделей общего назначения к специализированному ИИ. Мне пришлось отказаться от Llama 3.1 Instruct в пользу специализированной финансовой модели Qwen-2B-Trading-SFT. Результат поразительный: вместо упрямых попыток генерировать программный JSON, модель начала выдавать глубокую, связную человеческую аналитику с четким пониманием структуры рынка и механики движения цены. Внедрена тяжелая EMA 200 параллельно для всех таймфреймов. Теперь терминал не просто смотрит на осцилляторы, а рассчитывает «растяжение резинки» — процентное отклонение текущей цены от её справедливого среднего значения. Таблица интерфейса полностью переработана. При одновременном достижении экстремумов по Стохастику и критического отдаления цены от EMA 200, система мгновенно подсвечивает маркеры потенциального разворота (BUY / SELL (Возврат к средней)). Применил "продвинутый" промпт-инжиниринг: математические данные переводятся в "художественное" текстовое описание на русском языке до отправки на сервер LM Studio. ИИ больше не путается в коде, а анализирует рынок как живой про-трейдер. Пример реального кейса на фьючерсе Природного газа (NGM): Интерфейс зафиксировал сильный вылет цены вверх (отклонение от EMA 200 почти на +3%). Старшие таймфреймы горели перекупленностью, но на 5-минутном графике Стохастик уже зафиксировал медвежий импульс. Торговый ИИ ювелирно разобрал этот дисбаланс, выдал предупреждение о назревающей коррекции и порекомендовал зафиксировать лонги, защитив депозит от отката. Терминал официально превратился из простой крутилки индикаторов в полноценного тактического советника. Дальше по плану — оптимизация интерфейса, скроллинг ответов... и т. д. P. S. Пока писал естественно ситуация поменялась и скриншоты утратил свою актуальность, но зато видно динамику (как было и как стало)

Собрал свой интерактивный терминал Стохастика на Processing 4 (Java) через T-Invest API Всегда было интересно, как устроены изнутри торговые роботы и аналитические платформы. Решил не гадать, а проверить на практике. Итог — за пару вечеров собрал мини-терминал технического анализа для Т-Инвестиций на Processing 4 (Java)! Я далек от профессиональной IT-разработки, поэтому проект начинался как обычный эксперимент. Но в процессе пришлось погрузиться в полноценные задачи: спроектировал архитектуру по канонам ООП (разложил интерфейс, сеть и математику по вкладкам-классам), настроил асинхронные потоки, чтобы экран не зависал при запросах, обошёл проблемы с SSL-сертификатами и редиректы от Nginx. Что умеет приложение прямо сейчас: 1 Интерактивный ввод: Вбиваешь тикер прямо с клавиатуры (или вставляешь через Ctrl+V). Программа делает POST-запрос в песочницу T-Invest API и выдает кликабельные карточки найденных инструментов (на скриншоте тестирую микро-фьючерс на природный газ — NRQ6). 2 Локальный расчет Стохастика (5, 3, 3): API брокера не отдает готовые индикаторы, поэтому программа сама скачивает массивы исторических свечей, парсит формат копеек Т-Инвестиций (units + nano) и по формуле вычисляет линии %K и %D. 3 Панель таймфреймов: При клике на инструмент подгружаются данные сразу по трем интервалам 30 минут, 1 час и 4 часа. Система сама оценивает положение линий и подсвечивает критические зоны (на скриншоте 30-минутке и на 1-часе зона перепроданности ниже 20). Что дальше? Планы на локальный ИИ Просто выводить сухие цифры в таблицу — это только начало. Сейчас я проектирую интеграцию терминала с локальной нейросетью (через LM studio с моделью meta-llama-3.1-8b-instruct), которая будет работать прямо на моем ноуте. Идея в том, чтобы по нажатию одной кнопки отправлять данные в ИИ и получать готовый текстовый торговый вердикт (Покупка/Продажа/Наблюдение) с понятным человеческим объяснением. Но чтобы нейросеть не просто цитировала учебники по теханализу, а выдавала мощную аналитику, я планирую прокачать промпт и добавить в него новые параметры: 📈 Объемы торгов (Volume): Чтобы ИИ понимал, подтвержден ли выход Стохастика из зоны перепроданности реальными деньгами крупных игроков. 📊 Детализацию VolumeBuy / VolumeSell: API Т-Инвестиций отдает объемы рыночных покупок и продаж отдельно внутри каждой свечи. Если ИИ увидит, что на 30-минутке Стохастик внизу, но объем покупок резко начал доминировать — сигнал на разворот становится железобетонным. 📉 Глобальный тренд: Передавать цену закрытия относительно скользящей средней (SMA), чтобы ИИ фильтровал ложные сигналы и не советовал торговать против рынка. Для меня это потрясающий личный опыт. Раньше казалось, что создание подобных финтех-инструментов с нуля — это космос. Ведь то, что в итоге затронуто в процессе (REST API, асинхронные потоки, интеграция с локальными нейросетями через порты) — это уже уровень. Всегда присутствовал этот внутренний страх «чистого листа», когда просто не знаешь, с какого бока подступиться к пустой среде разработки. Но этот проект доказал мне силу современных технологий. В отсутствие живого наставника или программиста рядом, обычный ИИ прямо из окна браузера смог стать тем самым ментором, который подтолкнул к действию и помог перешагнуть через страх старта. Когда перед тобой больше не маячит пустой экран, а шаг за шагом вырисовывается работающий интерфейс, это нереально поднимает самооценку и веру в свои силы! Конечно, огромную роль сыграла база: когда-то пройденные (пусть и не до конца) курсы, десятки просмотренных видео-уроков на YouTube, общая любознательность и искренний интерес к тому, как всё устроено внутри. ИИ не сделал всё за меня — он выступил идеальным катализатором, который помог связать эти разрозненные базовые знания в один готовый, работающий продукт. Современные API и доступность нейросетей открывают невероятную свободу.