Как получить исторические данные по акциям Олег Шпагин на vc ru
Есть способ, как это немного автоматизировать, для этого я написал небольшой код на Python для скачивания котировок акций/фьючерсов. Есть еще другие ресурсы, но в основном везде предлагают делать https://capitalprof.life/ это вручную или даже просят дополнительно денег. Это не эффективно по времени и конечно не хочется на это тратиться, особенно, когда скачать исторические данные нужно по многим акциям.
Сам намучался с этим и пока не написал это решение, которое мне теперь существенно экономит время для получения котировок акций и склеек по фьючерсам. По крайней мере появился +1 рабочий пример использования нейросетей для аналитики цен графика акций. То, это позволит https://capitalprof.site/ всем, кто только начинает свой путь по применению нейросетей для аналитики, использовать этот код, как стартовый шаблон с последующим его усовершенствованием и допиливанием. При запуске main.py выгрузка исторических данных происходит в папку csv_export.
Торговый робот с использованием нейросетей
Сегодня с утра без объявления войны Финам заблокировал возможность автоматической https://capitalprof.space/ скачки исторических данных со своего сайта при помощи программ.
- 7) запуск live стратегии с использованием выбранной лучшей модели обученной нейросети с нашей торговой логикой.
- Сегодня с утра без объявления войны Финам заблокировал возможность автоматической скачки исторических данных со своего сайта при помощи программ.
- То, это позволит всем, кто только начинает свой путь по применению нейросетей для аналитики, использовать этот код, как стартовый шаблон с последующим его усовершенствованием и допиливанием.
- Это не эффективно по времени и конечно не хочется на это тратиться, особенно, когда скачать исторические данные нужно по многим акциям.
- По крайней мере появился +1 рабочий пример использования нейросетей для аналитики цен графика акций.
Сразу скажу, что под искусственным интеллектом здесь будет пониматься использование обученных нейросетей, т.е. Мы будем обучать нейросеть, потом торговый робот на основании обученной модели будет принимать решение о покупке актива и выполнять действие – покупать актив. 7) запуск live стратегии с использованием выбранной лучшей модели обученной нейросети с нашей торговой логикой.