Перед тем как использовать торгового робота на живых деньгах хочется всё протестировать на демо-счете (или «песочнице»). Это когда программные ошибки не имеют особой стоимости.

Я планирую использовать робота на Московской бирже, через АПИ одного из брокеров. Чтобы частному инвестору начать торговать на бирже нужен брокерский счет. Однако минимальное число российских брокеров имеют свои API (на текущий момент я знаю только ФИНАМ, Алор, Тинькофф Инвестиции). По субъективным причинам я выбрал работать с T‑Bank Invest API (это бывший Тинькофф) через среду выполнения JavaScript Node.JS.

В статье разбираюсь как используя песочницу:

📍 Открыть счёт.
📍 Пополнить баланс счёта рублями через специальный запрос.
📍 Посмотреть все свои открытые счета в песочнице.
📍 Купить 1 акцию.
📍 Продать 1 акцию.
📍 Получить все открытые позиции указанного счёта.
📍 Закрыть счёт.

Также тестирую скорость подачи заявки - на какую торговлю стоит ориентироваться при такой скорости работы.

В статье приведена ссылка на GitHub с кодом робота.

Хотя возможность автоматического получения котировок в «Эксель» или «Гугл Таблицы» упрощает ведение портфелей, существует несколько технических препятствий, с которыми можно столкнуться при парсинге или скрапинге (в общем виде это автоматический сбор данных из интернета, в таблицах работает через формулы или скрипты):

📍 Динамическая загрузка контента: современные веб-сайты часто используют JavaScript для загрузки текущий цен уже после первоначальной загрузки страницы. Это создает проблему для базовых методов парсинга.
📍 Ограничения API: некоторые веб-сайты и финансовые учреждения предлагают общедоступные API (например, Московская биржа или Банк России), но и они имеют свои ограничения.
📍А бывает, что можно найти АПИ, например для investing.com, но чтобы воспользоваться им потребует поиск альтернативных методов - имитация человека для того чтобы получить данные - использование автоматизации браузера.

В статье расскажу, как автоматизировать процесс скачивания котировок. Будут представлены готовые файлы с примерами получения цен, которые можно скопировать и с небольшими изменениями вставить в вашу таблицу.

Четыре года назад я написал систему поиска поиска недооцененных американских акций, используя данные Яху Финанс, ведь на американском рынке торгуется больше 10 тысяч бумаг, из которых 4 тысяч бумаг имеют рекомендации аналитиков о прогнозируемой цене. Это большие цифры, с которыми сложно работать. Но что по России?

Я вялотекуще пытался найти систему которая бы также отдавала рекомендации аналитиков, пока недавно не нашёл:

{
"uid": "b993e814-9986-4434-ae88-b086066714a0",
"ticker": "WUSH",
"company": "Финам",
"recommendation": "RECOMMENDATION_HOLD",
"recommendationDate": "2024-09-26T00:00:00Z",
"currency": "rub",
"currentPrice": {
"units": "192",
"nano": 0
},
"targetPrice": {
"units": "250",
"nano": 0
},
"priceChange": {
"units": "58",
"nano": 0
},
"priceChangeRel": {
"units": "30",
"nano": 210000000
},
"showName": "Whoosh"
}

Правда есть один нюанс в количестве. На московской бирже представлено 170 бумаг, из которых имеют рекомендации всего 89 акций.

Гораздо меньшее количество бумаг, зато API выдаёт конкретные имена компаний, которые давали рекомендации, а также дату дачи прогноза и прогнозную цену. Теоретически можно составлять списки самых точных аналитиков, через какое-то время собирая цены и сопоставляя их с прогнозными.

Но мне было больше интересно составить сводную таблицу по всем доступным 89 акциям.

Код представлен на GitHub.

Самое главное, что никакого отношения к слову алко это не имеет.
В течении нескольких лет я торговал в связке программы технического анализа AmiBroker + торговый терминал QUIK через .tri и .trr файлы в основном на фьючерсах на срочном рынке.
Не могу сказать что это было неудачным опытом, но со временем я узнал про распределение активов (Asset allocation) и понял что очень сложно соревноваться с бенчмарком в виде фондового индекса.

В теории это означает что можно купить индекс и забыть об этом, заниматься своими делами, бизнесом, семьёй - а индекс растёт (ну или падает, смотря какое время) и для этого не нужно прикладывать никаких действий.
А за связкой AmiBroker + QUIK постоянно нужно было присматривать, следить не отвалился ли адаптер импорта через .tri файл. А ещё иметь несколько виртуальных машин с установленными копиями Windows на каждой виртуалке на одном физическом компьютере для разных брокеров. Ведь возможна была установка только одной пары AmiBroker + QUIK на одну винду.
Всё это мне не особо нравилось.

В 2024 году захотелось что-то лёгкое - без Windows и современное - через API интерфейс. Желательно бесплатное для пользователя. Несколько лет назад я уже пытался узнать появились ли у российских брокеров API для работы с ними, но так и не собрался. Этой осенью я стал активно искать информацию - какой брокер имеет АПИ для работы с физлицами. Не смог найти никакой сводной таблицы и нашёл только три варианта:

📍 ФИНАМ
📍 Алор
📍 Тинькофф Инвестиции
📍 (на полноту сведений не претендую и буду рад узнать ещё варианты брокеров с АПИ)

По субъективным причинам я выбрать работать с T‑Bank Invest API (это бывший Тинькофф) через среду выполнения JavaScript Node.JS.

В статье ссылка на GitHub с кодом робота.

В статье разбираю конкретный пример - как при помощи Google Apps Script на основании шаблона, созданного в Гугл Документах массово создавать договора дарения из строк Гугл Таблицы.

Массово создавать типовые договора можно когда есть документ-шаблон с готовым форматированием и в нём промаркированы ключевые поля, которые идут под замену для каждой новой строчки таблицы. После автозамены копия заполненного шаблона сохраняется с установленным именем в виде Гугл Документа и может сразу автоматически преобразована в PDF или файл Microsoft Word.

Иногда бывают такие задачи за которые браться не хочется - например на фотографии реальная пачка документов около 700 страниц для которой надо составить сопроводительное письмо - то есть сделать опись документов. По примерной прикидке - ручной работы на целый день как минимум.

Ситуацию несколько облегчает то, что на эти распечатанные документы есть исходные Excel файлы.

Иногда наша компания участвует в тендерах и чтобы это было выгодно компания должна оценить свои затраты на строительство и оснащение объекта ещё до подачи ценовой заявки на участие в конкурсе. Для оценки затрат обычно берётся спецификация оборудования к рабочей документации и составляются таблицы с ценами на товары и услуги.

При этой оценке очень часто присутствует большой объем механического поиска цен товаров и услуг в интернете на сайтах поставщиков.

В какой-то момент мне захотелось упростить процесс и на Google Apps Script для Гугл Таблиц написал небольшой скрипт для Google Custom Search Engine (CSE) который автоматически обходит все искомые позиции по списку и составляет список актуальных цен и ссылок на их источники. Хотя без последующей ручной проверки на адекватность использовать такой механизм нельзя, но сам скрипт очень сильно упрощает, облегчает и ускоряет работу.

Уже полгода хожу в фитнес клуб World Class или как пишут в самом клубе - являюсь его резидентом. Выбрал этот клуб в основном из-за наличия в нём бассейна. Потом заинтересовался групповыми программами и частенько хожу на сайкл тренировки - это тренировки на специальном велотренажере.

И единственное меня раздражает, что для просмотра расписания занятий на следующую неделю каждый раз приходилось идти на сайт сети Ворд Класс, переходить в мой клуб, отбиваться от нескольких назойливых баннеров которые предлагают перезвонить через 3 секунды для того чтобы стать их клиентом. И только после этого найти в огромном расписании несколько строчек которые я ищу. На неделе таких занятий может проходить несколько и я вносил их в свой календарь, чтобы сходить хотя бы на одно в неделю.
Вся это операция с поиском и занесением в календарь занимала минут 15. И так каждую неделю.

В какой-то момент мне это надоело и я подумал, а не парсить ли расписание и добавлять в свой календарь занятия на сайкле автоматически?

Некоторым препятствием стало то, что сайт World Class динамически загружает контент с помощью JavaScript после начальной загрузки страницы. Зато нашлась конечная точка API и теперь занятия по сайклу каждый понедельник ночью добавляются в мой календарь за 3 секунды работы скрипта вместо 15 минут моей жизни каждую неделю.

В моей квартире установлен аналоговый домофон Визит, вызывная панель которого оснащена камерой. Этот домофон не современный, а координатный - аналоговый и ему больше 10 лет.

В статье разбираюсь, что нужно для того, чтобы получать видеопоток с камеры домофона в режиме реального времени в RTSP формат и затем управлять этой камерой в системе видеонаблюдения и умном доме.

Хочу рассказать о своем опыте поиска ценных бумаг на американском рынке, которые торгуются на NYSE, NASDAQ и AMEX.

Из России покупать акции иностранных компаний в 2024 году сложно, но варианты до сих пор остаются: иностранный брокер, страховая или некоторые российские брокеры, которые не попали под санкции.

Обычно я покупаю индексные фонды, но иногда хочется купить конкретные акции. Акции какой конкретной компании выбрать, ведь на американском рынке на август 2024 года их торгуется 10'522 штуки? Ответ на вопрос сложен и зависит от многих факторов. Правда, часто не хочется тратить много времени на анализ, но и совсем случайную акцию покупать не хочется.

Существует популярный ресурс Яху Финанс, который предоставляет различные данные по акциям, включая фундаментальные данные, а ещё сводные рекомендации аналитиков различных инвестиционных компаний: прогнозируемую цену бумаги и рекомендацию: покупать / продавать / держать. Все эти данные представлены на Яху в структурированном виде. По одной компании может быть дано множество прогнозов, например для Apple Inc. (AAPL) в августе 2024 таких прогнозов было дано 38 от различных инвестиционных компаний.

Мне пришла идея - а почему бы не собрать эти данные по каждой бумаге, отфильтровать по потенциалу роста - проценту между текущей и прогнозируемой по мнению этих аналитиков ценой, а ещё учесть сколько компаний-аналитиков проводило анализ за два последних месяца. Обязательно фильтровать и учитывать текущую дивидендную доходностью. При практических исследованиях оказалось, что не все акции имеют такие данные о прогнозной цене, а только 4'250 из 10'522 бумаг. Оставшиеся 6'272 акции не имеют данных о прогнозируемой цене.

Акции с прогнозными ценами - можно перебирать каждую из 4'250 бумаг и если она отвечает требованиям - включать в выборку. Ну а с выборкой уже работать самому, когда механический отбор произведён.

Процентные ставки по вкладам сейчас очень высокие - Банк России публикует информацию о 17,11%, но что если вместо традиционных банковских депозитов использовать облигации для сбережения и получения дополнительного пассивного дохода от этого актива?

Какие у облигаций есть особенности?

📍 Покупать облигации всегда выгоднее, когда ключевая ставка высокая (сейчас 18%). В таких случаях рыночная цена облигаций будет ниже, а доходность к погашению - больше.

📍 При покупке облигаций доходность фиксирует на всё время владения облигациями до их погашения.

📍 Когда Банк России начнет снижать ставку, доходность облигаций начнет падать, а цена - расти, но доходность облигаций, которые уже куплены останется неизменной.

Четыре года назад я написал открытый скрипт, который обращается к API Московской биржи и создаёт выборку по полезным параметрам. Публичных сервисов в интернете по поиску облигаций довольно много, но особенностью моего скрипта стало то, что скрипт выдаёт небольшой список интересных вариантов, которые можно купить прямо сегодня и сейчас. Ведь на Мосбирже торгуется больше двух тысяч облигаций, однако большинство из них не ликвидны, то есть по ним нет или совсем мало предложений о продаже - купить их невозможно.

За эти годы скрипт регулярно менялся. Сейчас представляю его обновленную версию.

Иногда я живу один и ставлю с вечера кашу в мультиварке, чтобы она приготовилась к времени моего завтрака. 

И раньше я постоянно путался - какую отсрочку старта поставить вечером, чтобы каша была готова к определенному времени утром? 

В итоге составил табличку с формулами и написал код Google Apps Script, чтобы знать какое точное время отсрочки старта готовки задавать на старой мультиварке.

Последние годы увлекаюсь любительскими соревнованиями и существует проблема с поиском близлежащих соревнований - есть несколько разных сайтов которые публикуют анонсы организаторов и на этих сайтах обычно все дисциплины вперемешку и никогда нет даже общей карты, в каких городах проводятся эти соревнования.

Например, я живу в Перми и хочу поучаствовать на следующих выходных в какой нибудь активности, например, побегать, прокатиться на велосипеде или поплавать. Ввожу в поиске «Пермь», но в результатах выдачи ничего нет. Хотя есть соревнование в посёлке Юг, который находится меньше часа езды от Перми. Но раз я ищу «Пермь», то «Юг» понятное дело в списке не выводится...

Вместе с Александром Ивановым мы решили разобраться с этой проблемой техническим способом - написать Apps Script, который обойдёт общий список соревнований на каждом из сайтов, где публикуются анонсы и соберет информацию о названии соревнования, дате и и городе, где проводится соревнование. А потом соберёт сводную таблицу предстоящих соревнований и в идеале отобразит эти точке на карте - так любитель сразу может понять, где проводятся ближайшие соревнования, какая у них дата и куда можно поехать. 

По итогу получилось не совсем так, как планировалось, но это может стать отправной точкой к собственным поискам. 

К тому же любительские соревнования это в первую очередь не сам спорт, а укрепление здоровья и забота о себе - по крайней мере, для меня. Я не фокусируюсь на спортивных достижениях, а участвую ради удовольствия, физической активности и возможности побывать в новых местах.

Семь лет назад, в 2017 году, я переделал обычную схему освещения в квартире, установив умные модули - для этого пришлось устанавливать распределительные коробки большего размера и частично менять проводку. Весь эксперимент проходил в двухкомнатной хрущевке и я описывал этот опыт на Хабре четыре года назад.

Уже тогда у меня были некоторые предпочтения: желание быть независимым от любых облачных сервисов; минимальная цена устройства; заводское изготовление этого модуля.

Тогда в 2017 году я наткнулся на двухканальные реле Electrodragon Relay Board ESP8266 (около 650 руб за 1 штуку сейчас) и одноканальные SONOFF BASIC R1 Wi-Fi (около 450 рублей за 1 штуку сейчас), а ещё тогда познакомился со свободной прошивкой Tasmota.

В комментариях к статье 2020 года, в которой описывал сделанную домашнюю автоматизацию было упоминание о том, что вместо умного дома лучше было потратить эти деньги на ремонт квартиры.

И вот, в конце 2023 года, решился на ремонт, который шел 16 недель и сжирал примерно по 22 593 ₽ рублей в неделю. Общая сумма затрат за период с 22.11.2023 по 13.03.2024 составила 361 491 ₽. Из них товаров куплено на 183 129 ₽, а работ выполнено на 173 862 ₽. При этом на умный дом затраты составили 19 939 ₽.

В этой статье хочу подробнее расписать именно про умный дом, потому что эта тема соответствует тематике Хабра.

В организации часто печатают сметы и это множество файлов, но часто бывают ситуации когда последняя страница распечатанного документа содержит только подписи, но не содержит ни одной цифры стоимости, потому что все они остаются на предыдущем листе. Директора в такой ситуации обычно отказываются подписывать документы и у таких смет приходится перепечатывать последний лист. Типичный пример такой сметы показан на обложке.

К исполнителю, который печатает сметы они поступают в виде обычного Эксель файла, который надо просто распечатать. Чтобы не просматривать перед печатью каждый файл было решено автоматизировать процесс и как-то автоматически определять - остаются ли на последнем листе только подписанты или есть хотя бы одна цифра?

Самым простым виделось сделать это, пользуясь средствами самого Excel. Для этого подходило Visual Basic для приложений (VBA) в Office.

У меня в квартире установлен аналоговый домофон Vizit, которому больше 10 лет.

Уже давно хотел сделать автоматизацию для умного дома, которая при вызове от входной двери в подъезд с первого этажа мне в телеграм присылала бы фотографию набравшего номер квартиры.

Ещё на этапе ремонта квартиры запланировал розетки, которые будут установлены на стене у верхней части окна. Это было сделано для того, чтобы можно было в дальнейшем установить электропривод штор.

Но как оказалось, у большинство моделей приводов рулонных штор имеется встроенный аккумулятор, которого хватает на несколько недель работы привода при условии открытия/закрытия дважды в день - утром и вечером.

Зачем вообще делать автоматизацию штор? Это может избавить от рутины утром и вечером или даже имитировать присутствие дома, когда вас там нет.

Иногда возникает необходимость показать все записи календаря за промежуток времени в распечатанном виде и в гугл календаре конечно же есть кнопка распечатать, но представление не всегда удобное и доступно только несколько стандартных настроек.

Однако, если скопировать все записи из календаря в гугл таблицу, то их можно легко отформатировать и даже провести аналитику, если это надо. А данные календаря останутся неизменными.

Самый простой способ перенести все записи из выбранного гугл календаря в таблицу - воспользоваться Google Apps Script.

Недавно я столкнулся с тем, что потребовалось распечатать большое количество строительных смет, но в последний момент оказалось, что номер договора в них указан неверно, потому что в начале месяца он поменялся.

Так появилась задача однотипной замены номера договора и его даты в каждом из *.xlsx файлов, которые были расположены в папках, названных по адресу объекта. Таких папок было множество и некоторые ещё имели вложенные подкаталоги.

Ручной способ, который состоит из использования сочетания клавиш Ctrl + H хоть и позволял сделать замену во всей книге Microsoft Excel сразу, но подразумевал что придётся открыть каждый файл по отдельности, нажимать несколько раз (под замену не только номер, но и дата) сочетания клавиш для замены, сохранять книгу Экселя, закрывать книгу, открывать новую книгу. В общем совершать множество механических действий.

Я конечно же стал думать, как можно наиболее простым для себя способом сделать это множество автозамен. Выбор сразу пал на VBA - Visual Basic для приложений. Ведь при помощи VBA можно заставить Эксель делать то, чего он не умеет по умолчанию.

Так что в этой статье хочу показать пошаговое руководство по быстрой и массовой автозамене любых данных во множестве файлах Excel с помощью сценария VBA.

У меня была стиральная машина Bosch последней линейки, купленная ещё в 2022 году, но когда недавно я захотел познакомиться с её умными функциям в мультибрендовом приложении Home Connect от Bosch/Siemens, то обнаружилось, что способ подключения стиралки к приложению, описанный в инструкции, не работает.

После небольшого поиска в интернете узнал, что в апреле 2022 года приложение просто перестало работать в России безо всяких уведомлений. Проблемы настигли обладателей умной бытовой техники Bosch, Siemens и других брендов: Gaggenau, NEFF, Thermador, Balay, Constructa, Pitsos и Profilo.

Я почитал различные эмоциональные отзывы, но это не помогло мне понять как сделать так, чтобы стиралка заработала с моим локальным умным домом Home Assistant с открытым исходным кодом.