Есть тролли обыкновенные. Они развлекаются в комментариях к новостям и статьям, развлекают народ и обогащают эмоциями дискуссии, чаще милые и безобидные. Они сами по себе и действуют в своих интересах. А есть другие, которые выступают под флагами неведомых сил, их влечет блеск золота, они беспощадны и готовы крушить все на своем пути. Их целое полчище… стихия, управляемая чужими интересами.


Далее речь пойдет о троллях, действующих в чужих интересах, и чаще всего в интересах государств. Их цель — пустить пыль в глаза и сформировать ложное общественное мнение на острые события. Такой троллинг развивается во многих странах. В статье Bloomberg Россию называют мастером спорта в этом деле, ключевым экспортером данной тактики и родиной троллинга.

Под катом особенности российских троллей и их цифровой след на платформе Twitter

Последние два года вся страна пристально следит за курсом доллара. Новостные выпуски пестрят громкими репортажами о долларе. Все говорят о долларе. А что, если мы на фоне горячего интереса, разберемся с тем, как формируется цена доллара, посмотрим кто и как торгует валютой?! Все результаты, представленные в данной статье, получены на основе официальных торговых данных full orders log (полный журнал заявок), купленные на Московской Бирже. Мы покажем реальные торги изнутри. Параллельно, познакомимся со стандартными методами анализа рынка. Такая аналитика стоит не малых денег и её могут позволить ограниченное число «компаний».

Инструментом для анализа данных будет Java. Анализируемый биржевой инструмент — USDRUB_TOM. Наша задача вытащить любопытные детали из имеющихся данных и попробовать сделать определенные выводы.

Совсем недавно решал задачу построения стакана котировок на основе исторических данных Московской Биржи. В открытых источниках ничего подобного не нашел, пришлось начинать с нуля и копать самому. Есть некоторые нюансы, о которых нужно знать. Про них буду упоминать по ходу.

Про биржевую торговлю, инфраструктуру и тестирование алгоритмов на исторических данных много писал и пишет IT Invest, спасибо ему. От себя добавлю, что на данных OrderLogs мы анализируем глубину рынка, ликвидность, спреды и еще много чего. Результаты используем в наших торговых алгоритмах.

Специально выбрал Фондовый рынок, так как тут больше всего вопросов. Валютный и Срочный рынок имеют свои особенности, но там проще. Реализация алгоритма на Java, код на GitHub.

Цель: Получить стакан котировок на любой момент времени.