Если вы задумывались о системной торговле, то, скорее всего, уже слышали о Python библиотеке Backtrader. Это гибкий фреймворк для тестирования торговых стратегий на исторических данных, который к тому же может быть подключён к автоторговле через API российского брокера. В нём можно реализовать практически любую логику, от простого пересечения скользящих средних до сложных многофакторных моделей.
Однако даже самая изощрённая стратегия ничего не стоит, если протестирована на неликвидных бумагах — там, где в реальной торговле вы бы просто не смогли купить или продать по нужной цене. Именно поэтому работа с ликвидными акциями — ключ к достоверному тесту.
Ликвидность — это не про «красиво на графике», а про то, как на самом деле исполняются сделки, насколько проскальзывает цена и как часто ваши заявки останутся без исполнения. Здесь нам поможет Игорь Чечет — автор б иблиотек AlorPy, TinkoffPy и FinamPy, размещенных на GitHub, которые дают удобный способ подключиться к API этих трёх брокеров из Python. Эти инструменты и библиотека‑обертка — фактически мост между Backtrader и живым рынком.
В статье будем скачивать исторические данные настолько глубоко, насколько это возможно и находить самые активно торгуемые акции по кварталам за последние 20 лет при помощи моего Python скрипта.
Ваша критика или поддержка идей, приведённых в статье приветствуется.
Обзор библиотек Игоря Чечета: AlorPy, TinkoffPy, FinamPy
Каждая из этих библиотек предназначена для взаимодействия с API соответствующего брокера — Т‑Инвестиции, Алор и Финам. Они позволяют подключаться к торговому счёту, получать историю торгов, котировки в реальном времени, стакан заявок, выставлять и снимать ордера. Это делает их отличной основой как для обучения алгоритмической торговле, так и для построения полноценных торговых роботов.
Почему библиотеки не публикуются через PyPI
Если вы попробуете выполнить pip install TinkoffPy, ничего не произойдёт. Эти библиотеки не размещены в PyPI — и на это есть уважительная причина. Сам автор объясняет так:
Игорь Чечет
«Сам давно хочу сделать свои библиотеки в виде python packages для pip. Проблема в том, что я не могу синхронизироваться с версиями API брокера. Например, сделал сегодня сборку. Всё работает. А завтра, раз, и брокер меняет API. Да так, что моя библиотека перестает работать. Приходится править свою библиотеку. Т.к. мои библиотеки очень сильно зависят от API брокеров, то или брокеры ведут версии своих API и change log, или буду править по горячим следам.»
По сути, нестабильность API со стороны брокеров делает публикацию стабильной версии библиотеки невозможной — приходится «патчить на лету».
Как установить библиотеку в режиме разработки
Нет рекомендованного автором способа установки, но я выбрал использовать установку через режим разработки. Это позволяет подключить библиотеку в виде живого кода, и при необходимости оперативно вносить правки без повторной установки.
Алгоритм следующий:
Скачиваете его репозиторий с GitHub (на примере с Т-Инвестициями).
В корневую папку добавляете файл
setup.py:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="TinkoffPy",
version="1.0.0",
description="Tinkoff Invest API Python wrapper",
packages=find_packages(),
include_package_data=True,
python_requires=">=3.6",
)Выполняете установку:
pip install -e .Чтобы удалить пакет:
pip uninstall TinkoffPyИ не забудьте указать свой секретный токен доступа в файле TinkoffPy/Config.py— без этого запросы к API не будут работать.
Как скачать историю через Bars.py
В библиотеке TinkoffPy есть скрипт Bars.py, который позволяет скачивать исторические данные по выбранным тикерам. Однако перед этим необходимо подготовить список тикеров — его можно скачать через API Московской биржи.
Для этого можно использовать мой Python-скрипт, который возвращает список всех акций, торгующихся в основной секции TQBR Московской биржи:
# Этот скрипт обращается к Московской бирже (MOEX) по интернету
# и получает список всех доступных тикеров акций на основном рынке (TQBR).
# Затем он формирует строку вида:
# security_codes = ('SBER', 'GAZP', ...)
# которую можно использовать например в Python-программе скачивания котировок Bars.py библиотеки TinkoffPy.
# 24.05.2025
# Михаил Шардин, https://shardin.name/?utm_source=python
import requests
# Делаем запрос к серверу
url = "https://iss.moex.com/iss/engines/stock/markets/shares/boards/TQBR/securities.json"
params = {
"iss.meta": "off",
"iss.only": "marketdata",
"marketdata.columns": "SECID"
}
response = requests.get(url, params=params)
response.raise_for_status() # проверка на ошибку
# Извлекаем тикеры
data = response.json()
tickers = [item[0] for item in data['marketdata']['data']]
# Формируем строку
security_codes_str = f"security_codes = {tuple(tickers)}"
print(security_codes_str)Результатом будет строка вида security_codes = ('SBER', 'GAZP', 'LKOH', ...), которую можно вставить в Bars.py, чтобы начать загрузку котировок.
Я немного изменил Examples/Bars.py и добавил обработку ошибок в save_candles_to_file для предотвращения падения скрипта.
Теперь после того как мы подготовили список тикеров с Московской биржи и воспользовались скриптом Bars.py из библиотеки TinkoffPy (или её аналогом для Alor/Finam) для скачивания истории, мы получаем набор текстовых файлов.
Каждый полученный файл содержит дневные котировки (OHLCV) для одного тикера. Стандартное именование файлов, например, для данных от Тинькофф, выглядит так: TQBR.ТИКЕР_D1.txt. TQBR обозначает основной режим торгов акциями на Мосбирже, ТИКЕР - код акции (например, SBER, GAZP), а _D1 указывает на дневной таймфрейм.
Поиск самых ликвидных акций
Откуда берутся данные: структура файлов
Содержимое файла TQBR.ТИКЕР_D1.txt представляет собой таблицу, где колонки разделены табуляцией:
Здесь:
datetime: дата и время свечи (для дневных данных время обычно 00:00).
open: цена открытия.
high: максимальная цена за день.
low: минимальная цена за день.
close: цена закрытия.
volume: объем торгов в лотах. Важно помнить, что это именно лоты, а не количество акций или денежный объем. Для расчета реального денежного оборота нам потребуется знать размер лота для каждой акции.
Скрипт: находим самые ликвидные акции по кварталам за последние 20 лет
Теперь, когда исторические данные по всем доступным акциям доступны, мы можем приступить к анализу их ликвидности. Для этой задачи я написал Python-скрипт liquid_stocks_by_quarter.py. Его основная цель — обработать все скачанные файлы с дневными котировками, рассчитать суммарный торговый оборот в рублях для каждой акции поквартально за указанный период (по умолчанию 5 лет, но в примере ниже будет 20 лет для наглядности в статье) и отобрать топ-N наиболее ликвидных бумаг для каждого квартала. Для статьи отбирал только 7 штук — иначе бы в форматирование не поместилось.
Ключевые шаги работы скрипта:
Поиск файлов: скрипт сканирует указанную папку (Data/Tinkoff/) на наличие файлов с данными (TQBR.ТИКЕР_D1.txt).
Чтение данных: каждый файл загружается в pandas DataFrame. Производится парсинг дат и необходимых колонок (OHLCV).
Получение размера лота: для корректного расчета денежного оборота скрипт пытается подключиться через TinkoffPy к API брокера и получить актуальный размер лота для каждого тикера. Если API недоступно или информация по тикеру отсутствует, используется размер лота равный 1 (это может исказить результаты).
Расчет оборота в рублях: для каждой дневной свечи вычисляется оборот.
Агрегация по кварталам: дневные обороты суммируются по каждому тикеру внутри каждого квартала.
Отбор топ-N акций: для каждого квартала акции сортируются по убыванию суммарного рублевого оборота, и отбирается заданное количество лидеров.
Сохранение результата: итоговая таблица с самыми ликвидными акциями по кварталам сохраняется в CSV-файл (по умолчанию liquid_stocks_by_quarter.csv).
Скрипт также включает логирование для отслеживания процесса обработки и возможных ошибок, а также отладочный вывод для проверки корректности чтения форматов файлов. Параметры, такие как глубина анализа в годах (years_back) и количество отбираемых акций (top_n_stocks), легко настраиваются.
Вот сам скрипт на Гитхабе, из-за объема (примерно 400 строк) решил в текст статьи не вставлять:
Результат - файл liquid_stocks_by_quarter.csv
Анализируя эти получившиеся данные по самым топ-7 ликвидным акциям с 2005 по 2025 год, можно выделить несколько ключевых периодов:
2005–2017: высокая волатильность состава.
Доминировали ТГК‑компании (TGKB, TGKA, TGKN) и региональные энергетики. Состав менялся практически каждый квартал.2018: кардинальная смена лидеров — переход к «голубым фишкам»: SBER, GAZP, LKOH, ROSN, GMKN стали основой топа.
2018–2025: относительная стабилизация.
Костяк из 4–5 акций (Сбербанк, Газпром, Лукойл) остается неизменным, меняются только 2–3 позиции.
date | quarter | stocks | stocks_count |
2005-06-30 | 2005-Q2 | MSNG,LKOH,SIBN,SNGS,IRKT,RTKM,RTKMP | 7 |
2005-09-30 | 2005-Q3 | MSNG,LKOH,SIBN,ELFV,IRKT,RTKM,SNGS | 7 |
2005-12-31 | 2005-Q4 | MSNG,ELFV,LKOH,IRKT,SIBN,SNGS,SBER | 7 |
2006-03-31 | 2006-Q1 | MSNG,ELFV,LKOH,IRKT,GAZP,RTKM,SIBN | 7 |
2006-06-30 | 2006-Q2 | MSNG,GAZP,ELFV,LKOH,IRKT,SBER,SIBN | 7 |
2006-09-30 | 2006-Q3 | MSNG,GAZP,ELFV,LKOH,MSRS,IRKT,ROSN | 7 |
2006-12-31 | 2006-Q4 | ELFV,MSNG,GAZP,LKOH,UPRO,RTKMP,MSRS | 7 |
2007-03-31 | 2007-Q1 | TGKB,MSNG,ELFV,UPRO,MSRS,GAZP,ROSN | 7 |
2007-06-30 | 2007-Q2 | TGKB,TGKN,TGKA,MSNG,ELFV,TTLK,UPRO | 7 |
2007-09-30 | 2007-Q3 | TGKN,TGKB,TGKA,ELFV,MSNG,TGKBP,OGKB | 7 |
2007-12-31 | 2007-Q4 | TGKN,TGKB,TGKA,UPRO,ELFV,MSNG,TGKBP | 7 |
2008-03-31 | 2008-Q1 | TGKB,TGKN,TGKA,TGKBP,ELFV,UPRO,ROSN | 7 |
2008-06-30 | 2008-Q2 | TGKN,TGKB,TGKA,TGKBP,ELFV,ROSN,OGKB | 7 |
2008-09-30 | 2008-Q3 | TGKB,TGKN,TGKA,MRKP,TGKBP,UPRO,MSNG | 7 |
2008-12-31 | 2008-Q4 | TGKB,TGKN,TGKA,MRKP,UPRO,MRKU,MSRS | 7 |
2009-03-31 | 2009-Q1 | TGKN,TGKB,TGKA,MRKP,TGKBP,ROSN,MRKV | 7 |
2009-06-30 | 2009-Q2 | TGKN,TGKB,TGKA,MRKP,TGKBP,MSNG,OGKB | 7 |
2009-09-30 | 2009-Q3 | TGKB,TGKN,TGKA,TGKBP,MSNG,MRKP,OGKB | 7 |
2009-12-31 | 2009-Q4 | TGKB,TGKN,TGKA,TGKBP,MRKP,TTLK,OGKB | 7 |
2010-03-31 | 2010-Q1 | TGKB,TGKN,TGKA,MRKY,MRKP,TGKBP,OGKB | 7 |
2010-06-30 | 2010-Q2 | TGKB,TGKBP,TGKN,TGKA,MRKY,OGKB,UPRO | 7 |
2010-09-30 | 2010-Q3 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,OGKB,MSNG,MRKY | 7 |
2010-12-31 | 2010-Q4 | TGKB,TGKN,TGKA,TGKBP,MRKV,MRKY,MRKP | 7 |
2011-03-31 | 2011-Q1 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,MRKP,MRKV,MRKY | 7 |
2011-06-30 | 2011-Q2 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,OGKB,UPRO,MRKU | 7 |
2011-09-30 | 2011-Q3 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,OGKB,UPRO,MRKP | 7 |
2011-12-31 | 2011-Q4 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,OGKB,MRKP,MRKU | 7 |
2012-03-31 | 2012-Q1 | TGKA,TGKB,TGKN,OGKB,TGKBP,ELFV,MSNG | 7 |
2012-06-30 | 2012-Q2 | TGKB,TGKA,TGKN,OGKB,UPRO,MSNG,TGKBP | 7 |
2012-09-30 | 2012-Q3 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,MRKP,MSNG,OGKB | 7 |
2012-12-31 | 2012-Q4 | TGKA,TGKB,TGKN,TGKBP,MRKU,MRKP,UPRO | 7 |
2013-03-31 | 2013-Q1 | TGKN,TGKA,TGKB,UPRO,OGKB,MRKP,TGKBP | 7 |
2013-06-30 | 2013-Q2 | TGKA,TGKN,TGKB,UPRO,OGKB,TGKBP,MRKP | 7 |
2013-09-30 | 2013-Q3 | TGKA,TGKB,TGKN,OGKB,UPRO,MRKP,MSNG | 7 |
2013-12-31 | 2013-Q4 | TGKA,TGKB,MSRS,TGKN,UPRO,TGKBP,OGKB | 7 |
2014-03-31 | 2014-Q1 | TGKA,TGKN,TGKB,UPRO,MSRS,MRKP,TGKBP | 7 |
2014-06-30 | 2014-Q2 | TGKA,TGKB,UPRO,TGKN,MRKP,OGKB,TGKBP | 7 |
2014-09-30 | 2014-Q3 | TGKA,TGKB,TGKN,UPRO,MRKP,TGKBP,OGKB | 7 |
2014-12-31 | 2014-Q4 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,MSRS,UPRO,MRKV | 7 |
2015-03-31 | 2015-Q1 | TGKA,TGKB,TGKN,TGKBP,UPRO,OGKB,MSNG | 7 |
2015-06-30 | 2015-Q2 | TGKA,TGKB,OGKB,UPRO,MSNG,TGKN,TGKBP | 7 |
2015-09-30 | 2015-Q3 | TGKB,TGKA,TGKN,MSNG,TGKBP,UPRO,MRKV | 7 |
2015-12-31 | 2015-Q4 | TGKB,TGKA,TGKN,UPRO,MSNG,TGKBP,MRKV | 7 |
2016-03-31 | 2016-Q1 | TGKB,TGKA,UPRO,TGKN,MSNG,TGKBP,MRKP | 7 |
2016-06-30 | 2016-Q2 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,MSNG,MRKP,UPRO | 7 |
2016-09-30 | 2016-Q3 | TGKN,TGKA,TGKB,TGKBP,UPRO,MRKP,MRKV | 7 |
2016-12-31 | 2016-Q4 | TGKA,TGKB,TGKN,TGKBP,MSNG,MRKP,OGKB | 7 |
2017-03-31 | 2017-Q1 | TGKA,TGKB,TGKN,TGKBP,UPRO,PRFN,MRKP | 7 |
2017-06-30 | 2017-Q2 | TGKN,TGKA,TGKB,MRKP,TGKBP,UPRO,MSNG | 7 |
2017-09-30 | 2017-Q3 | TGKB,TGKA,TGKBP,TGKN,MRKP,MRKV,MSNG | 7 |
2017-12-31 | 2017-Q4 | TGKB,TGKA,TGKN,TGKBP,MRKP,MRKV,MRKU | 7 |
2018-03-31 | 2018-Q1 | TGKA,TGKB,TGKBP,TGKN,MRKP,MRKV,UPRO | 7 |
2018-06-30 | 2018-Q2 | SBER,GAZP,LKOH,ROSN,GMKN,VTBR,MGNT | 7 |
2018-09-30 | 2018-Q3 | SBER,GAZP,LKOH,GMKN,MGNT,ROSN,SNGSP | 7 |
2018-12-31 | 2018-Q4 | SBER,LKOH,GAZP,ROSN,GMKN,MGNT,SNGSP | 7 |
2019-03-31 | 2019-Q1 | SBER,LKOH,GAZP,GMKN,ROSN,MGNT,ALRS | 7 |
2019-06-30 | 2019-Q2 | SBER,GAZP,LKOH,GMKN,ROSN,SBERP,MGNT | 7 |
2019-09-30 | 2019-Q3 | SBER,GAZP,LKOH,GMKN,SNGSP,SNGS,ROSN | 7 |
2019-12-31 | 2019-Q4 | GAZP,SBER,LKOH,GMKN,SNGS,YDEX,ROSN | 7 |
2020-03-31 | 2020-Q1 | SBER,GAZP,LKOH,GMKN,ROSN,SNGS,MGNT | 7 |
2020-06-30 | 2020-Q2 | SBER,GAZP,LKOH,GMKN,ROSN,TATN,PLZL | 7 |
2020-09-30 | 2020-Q3 | SBER,YDEX,GAZP,GMKN,LKOH,PLZL,MGNT | 7 |
2020-12-31 | 2020-Q4 | SBER,GAZP,LKOH,GMKN,YDEX,PLZL,ROSN | 7 |
2021-03-31 | 2021-Q1 | SBER,GMKN,GAZP,LKOH,ROSN,YDEX,TATN | 7 |
2021-06-30 | 2021-Q2 | SBER,GAZP,GMKN,LKOH,VTBR,YDEX,ROSN | 7 |
2021-09-30 | 2021-Q3 | GAZP,SBER,LKOH,GMKN,ROSN,ALRS,NVTK | 7 |
2021-12-31 | 2021-Q4 | GAZP,SBER,LKOH,GMKN,ROSN,YDEX,SNGS | 7 |
2022-03-31 | 2022-Q1 | SBER,GAZP,LKOH,YDEX,GMKN,ROSN,T | 7 |
2022-06-30 | 2022-Q2 | GAZP,SBER,LKOH,ROSN,GMKN,NVTK,VTBR | 7 |
2022-09-30 | 2022-Q3 | GAZP,SBER,LKOH,GMKN,NVTK,ROSN,YDEX | 7 |
2022-12-31 | 2022-Q4 | SBER,GAZP,LKOH,PLZL,GMKN,ROSN,YDEX | 7 |
2023-03-31 | 2023-Q1 | SBER,GAZP,PLZL,LKOH,ABIO,NVTK,SBERP | 7 |
2023-06-30 | 2023-Q2 | SBER,GAZP,LKOH,VTBR,MGNT,YDEX,PLZL | 7 |
2023-09-30 | 2023-Q3 | SBER,LKOH,GAZP,VTBR,TRNFP,MGNT,YDEX | 7 |
2023-12-31 | 2023-Q4 | SBER,MTLR,LKOH,GAZP,YDEX,SNGSP,MGNT | 7 |
2024-03-31 | 2024-Q1 | SBER,YDEX,LKOH,T,MTLR,GAZP,VTBR | 7 |
2024-06-30 | 2024-Q2 | SBER,GAZP,LKOH,T,RNFT,AFKS,YDEX | 7 |
2024-09-30 | 2024-Q3 | SBER,GAZP,LKOH,YDEX,T,MTLR,NVTK | 7 |
2024-12-31 | 2024-Q4 | T,SBER,GAZP,LKOH,OZON,YDEX,SMLT | 7 |
2025-03-31 | 2025-Q1 | SBER,GAZP,T,VTBR,SMLT,LKOH,NVTK | 7 |
2025-05-24 | 2025-Q2 | GAZP,SBER,T,VTBR,LKOH,NVTK,YDEX | 7 |
Этот файл можно использовать для динамического формирования списка торгуемых инструментов в Backtrader на каждый квартал, что позволит адаптировать стратегию к изменяющимся условиям ликвидности на рынке.
7 позиций это конечно мало, но я сделал так специально для статьи. Код открыт — Вы можете провести свои исследования.
Заключение
Итак, мы прошли путь от настройки окружения и загрузки исторических данных с помощью библиотек Игоря Чечета до анализа ликвидности акций Московской биржи. Результат статьи — готовый CSV‑файл с топ-7 ликвидными бумагами по кварталам за 20 лет. Это не просто таблица, а инструмент для последующего динамического отбора активов в Backtrader, позволяющий строить более реалистичные и адаптивные торговые стратегии.
Что думаете?
Автор: Михаил Шардин
🔗 Моя онлайн-визитка
📢 Telegram «Умный Дом Инвестора»
27 мая 2025 г.
