Python *

Торговля акциями требует гибкости, особенно когда речь идет о тестировании стратегий технического анализа на прошлых данных. Я выбрал Python и библиотеки backtesting.py и aiomoex, потому что они позволяют анализировать рынок без сложных платформ и ограничений. Python дает свободу автоматизации, backtesting.py обеспечивает удобный и быстрый механизм тестирования стратегий, а aiomoex позволяет скачивать данные напрямую с Московской биржи без привязки к брокеру.

Важно, что backtesting.py получил обновление после четырех лет без обновлений, что делает его актуальным инструментом. И в отличие от MetaTrader, StockSharp, TSLab и Quik, которые работают с Московской биржей, но требуют Windows, если брокер имеет API, то можно запускать скрипт на любом сервере, включая облачные решения и Raspberry Pi.

В этой статье я протестирую самую свежую стратегию теханализа Джона Ф. Элерса (John Ehlers), направленную на устранение запаздывания скользящей средней. Разберемся, как её адаптировать к акциям Московской биржи и протестировать с помощью Python.

Привет! Меня зовут Женя и я работаю аналитиком данных. В этой статье я бы хотел рассказать начинающим аналитикам о том, как правильно настроить окружение для работы с Python. Когда я только начинал заниматься анализом данных, концепция питоновского виртуального окружения вводила меня в ступор, и здесь я постараюсь показать, что в ней нет ничего сложного.

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав Одинцов, я — техлид в K2 Cloud (ex Облако КРОК) и работаю в облаке с 2013 года, администрирую Linux и сети в нём, коммичу в Open Source (Open vSwitch, OVN и другие проекты). С 2015 года занимаюсь облачными сетевыми сервисами. В этой статье по мотивам моего доклада для конференции Highload++ 2024 расскажу об истории смены SDN в публичном облаке с проприетарного VMware NSX на Open Source решение OVN. Ввиду того, что текст статьи, в отличие от выступления на конференции не ограничен по времени, я решил разобрать некоторые моменты более подробно. Таким образом, даже если вы присутствовали на конференции или смотрели доклад в записи, вы, вероятно, сможете найти для себя что-то новое.

В данной статье мы рассмотрим основы асинхронного программирования в python, фокусируясь на ключевых концепциях и их практическом применении. Мы начнем с изучения генераторов и итераторов — фундаментальных механизмов, лежащих в основе асинхронности python. Затем поговорим о потоках и процессах, чтобы понять, как они соотносятся с асинхронным подходом.

Основная цель статьи — создание собственной упрощенной реализации asyncio, включая цикл событий, задачи и примитивы синхронизации. Это позволит глубже понять внутреннее устройство асинхронной разработки в python.

Данные библиотеки можно использовать при работе со SparkOperator:

1. Создание виртуального окружения с необходимыми библиотеками

2. Создание задачи в даге и установка окружения в SparkSubmit

Всем привет, меня зовут Евгений Мунин. Я Senior ML Engineer в Ad Tech в платформе ставок для рекламы и автор ТГ канала ML Advertising. В данной статье мы поговорим об одном из способов повышения узнаваемости брендов в спорте, а точнее виртуальной рекламе. Разберем размещение рекламных баннеров на видео и напишем пример на Python и OpenCV, где разместим логотип Adidas с использованием алгоритма детектирования ключевых точек SIFT и гомографии для искажения баннера под перспективу.

Не всегда удобно открывать браузер или приложение информации из яндекс метрики. Для удобства я реализовал получение основных метрик в телеграм-боте.

C статье вы найдете cсылку на код проекта и инструкцию по интеграции с Яндекс Метрикой.

Эмоций, чувств и их оттенков много, они разные, и чтобы во всём этом разобраться, соберем их... в базу данных или датафрейм. Заодно установим связи между эмоциями, а также попробуем оценить разные числовые «эмоциональные коэффициенты»... Имея такую базу данных, мы сможем научить LLM (да и самих себя!) распознавать эмоции и их оттенки, лучше понимать человека. В этой статье описываются практические моменты создания такого «датафрейма эмоций». Важно упомянуть, что такую работу автор смог проделать только благодаря нескольким LLM, работа с которыми на порядки сократила объем работы по сбору и обработке информации (но текст статьи я писал по‑старинке — руками...)

Привет, Хабр! Буквально недавно в ИЦ прошло ежегодное мероприятие «Инновационная столица-2024», где мой коллега, руководитель отдела цифровых сервисов, продемонстрировал обновленный АИС «Мониторинг аварийности».

Цифровая карта ДТП не имеет аналогов в России, поэтому в этой статье я бы хотел рассказать, чем так уникален продукт, и как он помогает снижать количество ДТП в городе.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как создать собственный DHCP‑сервер на Python. Суть сервера проста — он динамически раздаёт IP‑адреса устройствам в сети, избавляя нас от головной боли статической конфигурации.

Суть сервера будет заключаться в том, чтобы «подставлять» IP‑адреса устройствам, заходящим в сеть. Сервер будет ловить DHCP‑запросы от клиентов, выбирать свободный IP из заранее подготовленного пула и подтверждать выдачу.

Привет, Хабр!

Продолжаем серию статей о создании BI-системы в компании Sminex. Сегодня поговорим об автоматизации и оптимизации работы инженеров данных и BI-разработчиков. Работа с данными всегда требует поиска баланса между удобством, скоростью и качеством. В этой статье мы сосредоточимся на удобстве.

В статье рассматриваются два способа массовой генерации однотипных документов: с помощью функции «слияния» в Word и скрипта на Python.

Привет, Хабр! Сегодня немного поиграем. Точнее, рассмотрим, как организовать и автоматизировать двустороннее взаимодействие с базой контактов через SMS API. Суть игры — выполнять список экозаданий и набирать баллы.

Разработка программного обеспечения — это не только процесс создания кода, но и его сопровождение. Чем сложнее код, тем дороже его поддержка, выше вероятность ошибок и дольше адаптация новых разработчиков. Один из ключевых факторов, влияющих на сложность кода, — это именования и контекст, который они несут. Помимо этого, выбранная парадигма программирования также влияет на читаемость и понятность кода. В этой статье я хотел показать, как правильно выбирать имена, как контекст упрощает понимание и какие различия в управлении сложностью между функциональным и объектно-ориентированным стилями программирования.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим одну из самых известных, но одновременно спорных технологий Python — библиотеку pickle. Если вы когда‑нибудь задумывались, как сохранять объекты в виде байтового потока и затем восстанавливать их, то эта статья для вас.

Появилась свободное время, и я решил сделать RAG (Retrieval Augmented Generation) для нашей компании. Компания небольшая, но документации технической и бизнес накопилось очень много, в основном на wiki.

Цель - подключить бота в slack, который быстро может выдать инфу по нужной теме.

Источник знаний:

Чем мы займемся? План на сегодня такой:

• Разберем, чем может быть полезна маркерная доска для личного пользования, саморазвития, изучения иностранных языков и пр.;

• Реализуем виртуальную доску, которая будет "мозолить" нам глаза и не даст забыть о важном;

• Разберем некоторые технические подробности реализации, а заодно уличим хваленые ведущие LLM в обмане;

• Вспомним детство — порисуем на холсте.

Привет, Хабр!

С момента предыдущей публикации прошел год, и наступил момент закрыть гештальт, возникший, в том числе, по результатам ваших комментариев. А именно: можно ли вообще обойтись без внешних устройств при решении задачи профилирования активности пользователей по данным энергопотребления их устройств?

И хотя лично мне это кажется контр-продуктивным — имхо, сугубо имхо, лучше вообще не связываться с системой, которая может быть скомпрометирована, и получать данные из дополнительного источника, никак с тестируемой системой не связанного. Ни гальванически ни, тем более, в рамках одной операционной системы. Умная розетка (не обязательно от Сбера) казалась вполне себе доступной по цене альтернативой амперметру. Но вопрос был задан, и спустя год (ну извините, это все-таки pet-проект, а не основная работа) на него есть ответ:

Цифровой двойник (Digital Twin, DT) представляет собой виртуальную копию физической системы, которая обновляется в реальном времени на основе данных, поступающих с реального объекта. Это динамическая модель, объединяющая физико-математические модели системы с методами анализа данных. Согласно прогнозам Gartner, технология цифровых двойников станет широко востребованной в ближайшие пять лет.

Концепция цифрового двойника была впервые предложена Майклом Гривсом в 2003 году в курсе «Управление жизненным циклом продукта» в Мичиганском университете. В то время ограниченные возможности технологий и вычислительных мощностей сдерживали развитие концепции. Однако с ростом интереса к промышленному интернету вещей (IIoT) и передовым вычислительным методам цифровые двойники значительно эволюционировали, и становятся важным элементом промышленной автоматизации.

Современный цифровой двойник состоит из множества взаимосвязанных компонентов. Он получает данные с физических объектов через периферийные линии данных и IoT-устройства, а затем анализирует их, используя многодоменные модели и алгоритмы машинного обучения. Это позволяет создавать цифровые экземпляры объекта для решения различных задач — проектирования систем управления, диагностики состояния оборудования и прогнозирования его работы.