воскресенье, 24 июня 2018 г.

Estratégias de negociação algorítmica python


Python Algorithmic Trading Library.
PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para negociação de papel e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia de negociação e que você gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça isso com um esforço mínimo.
Principais características.
Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta pedidos Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo! Finanças, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados da série temporal no formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas Bollinger, Expositores Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e análise de redução. Manipulação de eventos do Twitter em tempo real. Perfil de eventos. Integração TA-Lib.
Muito fácil de dimensionar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia.
PyAlgoTrade é gratuito, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.

Python para negociação algorítmica.
Um curso de treinamento em linha detalhado.
AGORA FINANÇAS COM PYTHON COURSE & VIDEOS INCLUÍDOS.
Este é um curso de treinamento em linha detalhado sobre o Python para Algorithmic Trading que o coloca na posição de negociar automaticamente CFDs (em moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptografia. Atualmente, o material do curso é mais de 450 páginas em formato PDF (600 páginas, incluindo o material Finanças com Python) e compreende mais de 3000 linhas de código Python.
Reserve o curso hoje com base em nosso acordo especial de 219 EUR (em vez de 299 EUR) & mdash; ou continue a aprender mais. Agora, Finanças com Python Course (incluindo 7 horas de instruções de vídeo) incluídas.
Não há reembolsos possíveis, pois você obtém acesso completo ao material de curso eletrônico completo (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc.). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Não possui garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável.
O que outros dizem.
Analytics Award-Winning.
Estamos orgulhosos de sermos o Top 10 Banking Analytics Solution Provider de 2017 pelo Banking CIO Outlook.
Uma simbiose perfeita.
Encontrar o algoritmo certo para negociar de forma automática e exitosa nos mercados financeiros é o Santo Graal em finanças. Não há muito tempo, Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos ativos sob gerenciamento. Os desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line, estabeleceram o campo de jogo para instituições menores e comerciantes individuais e mdash; tornando possível começar esta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno e apenas uma conexão com a Internet.
Hoje em dia, o Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma tecnológica de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, o Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar o aprendizado da máquina para a previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google (com fluxo de tensor).
Tópicos do curso.
Este é um curso on-line profundo e intensivo sobre o Python (versão 3.5) para o Algorithmic Trading. Um tal curso na interseção de dois campos vastos e excitantes dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, pode cobrir uma série de meta-tópicos importantes em profundidade: dados financeiros: os dados financeiros estão no cerne de todo projeto de negociação algorítmica; Python e pacotes como o NumPy e os pandas fazem um ótimo trabalho no gerenciamento e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-of-dia, intradía, alta freqüência) backtesting: negociação automatizada e algorítmica sem um teste rigoroso da estratégia de negociação para ser implantado; O curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseadas em simples médias móveis, impulso, reversão média e previsão baseada em máquina / aprendizagem em tempo real dados em tempo real: negociação algorítmica requer lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nela e visualização em tempo real; O curso introduz a programação de soquetes com o ZeroMQ e a visualização de streaming com as plataformas Plotly on-line: sem negociação sem uma plataforma de negociação; O curso abrange três plataformas de negociação eletrônicas populares: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (ações e opções de negociação) e Gemini (criptografia); Ele também oferece aulas de wrapper convenientes no Python para se instalar e funcionar dentro de uma automação de minutos: a beleza, bem como alguns grandes desafios na negociação algorítmica, resultam da automação da operação comercial; O curso mostra como implementar o Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para negociação algorítmica automatizada.
Índice.
Dê uma olhada na tabela de conteúdos (atual) da versão em PDF do material do curso online.
Unicidade e Benefícios.
O curso oferece uma experiência de aprendizagem única com os seguintes recursos e benefícios. cobertura de tópicos relevantes: é o único curso que cobre tal amplitude e profundidade em relação a tópicos relevantes em Python para base de código autônomo de negociação algorítmica: o curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant contendo todos os códigos em si mesmo - versão contábil, executável (3.000+ linhas de código) como PDF: além da versão on-line do curso, também há uma versão de livro em formato PDF (450 páginas) treinamento on-line / video (opcional): o Python Quants oferece uma aula de treinamento on-line e de vídeo (não incluída) com base neste curso / livro que fornece uma experiência de aprendizado interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou em tópicos de um ângulo diferente de negociação real como o objetivo: a cobertura de três diferentes plataformas de negociação on-line coloca o aluno na posição para iniciar o papel e a negociação ao vivo de forma eficiente; Este curso equipa o aluno com abordagem de conhecimento de fundo relevante, prática e valiosa do-it-yourself e auto-passeado: uma vez que o material e os códigos são autônomos e apenas dependem de pacotes padrão da Python, o aluno tem pleno conhecimento e completo controle sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como alterá-los, etc. não há necessidade de confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, fazer backtesting ou se conectar às plataformas de negociação; Você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso e mdash; a um ritmo que é mais conveniente & mdash; e você tem todas as linhas de código para fazer o fórum do usuário disponível: embora seja suposto poder fazer tudo sozinho, estamos lá para ajudá-lo; você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum de usuários; nós pretendemos acompanhar dentro de 24 horas Finanças com o Python Course: nosso curso introdutório agora está totalmente incluído neste pacote com mais de 150 páginas de conteúdo em PDF, Jupyter Notebooks e mais de 7 horas de instruções de vídeo.
Visão geral do vídeo.
Abaixo de um pequeno vídeo (cerca de 4 minutos), fornecendo uma visão geral técnica do material do curso (conteúdo e códigos Python) em nossa Quant e Platform Platform.
Sobre o autor do curso.
O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente da The Python Quants, um grupo que se concentra no uso de tecnologias de código aberto para ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros.
Yves palestras em finanças computacionais no Programa CQF, em ciência da informação na Universidade de Ciências Aplicadas da Universidade de São Paulo e é o diretor do programa de treinamento on-line que conduziu ao primeiro certificado Python for Finance University (concedido pela htw saar).
Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza encontros e conferências sobre Python para financiamento quantitativo em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu discursos principais em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia.
Repositório Git.
Todos os códigos Python e Jupyter Notebooks são fornecidos como um repositório Git na Quant Platform para fácil atualização e também uso local. Certifique-se de ter uma instalação científica completa Python 3.5 pronta.
Peça o curso.
Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Apenas pague.
em vez do preço regular de 299 EUR. O material ainda está parcialmente em desenvolvimento. Com a sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco a tornar essa decisão que pode mudar a carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para Algorithmic Trading.
Basta fazer o seu pedido através do PayPal, para o qual você também pode usar seu cartão de crédito.
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QuantStart.
Junte-se ao portal de membros privados da Quantcademy que atende à comunidade de comerciantes de varejo de varejo em rápido crescimento. Você encontrará um grupo bem informado de mentalistas quant pronto para responder suas perguntas comerciais mais importantes.
Confira meu ebook sobre o comércio de quant, onde eu ensino você como criar estratégias de negociação sistemáticas lucrativas com ferramentas Python, desde o início.
Dê uma olhada no meu novo ebook sobre estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas bayesianas, com Python e R.
Por Michael Halls-Moore em 7 de junho de 2018.
O comércio algorítmico geralmente é percebido como uma área complexa para iniciantes para enfrentar. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desprezível para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são simples de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.
A beleza do comércio algorítmico é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras fornecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam algumas advertências associadas a tais sistemas, eles fornecem um ambiente para promover um nível profundo de compreensão, sem absolutamente nenhum risco de capital.
Uma pergunta comum que recebo dos leitores do QuantStart é "Como faço para começar a negociação quantitativa?". Já escrevi um guia de iniciantes para negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar para cobrir a diversidade do assunto. Assim, eu decidi recomendar meus livros de comércio de quantum de nível de entrada favoritos neste artigo.
A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Descobriu que seria muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que os conceitos básicos sejam cobertos e compreendidos. Os melhores livros que encontrei para este fim são os seguintes:
1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros de finanças favoritos. O Dr. Chan fornece uma ótima visão geral do processo de criação de um sistema de comércio quantitativo "varejista", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora existam muitos detalhes que são ignorados (principalmente por brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona a negociação algorítmica. Ele discute a geração alfa ("o modelo de negociação"), gerenciamento de riscos, sistemas de execução automatizada e certas estratégias (particularmente o impulso e reversão média). Este livro é o lugar para começar. 2) Dentro da Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, o Dr. Narang explica detalhadamente como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está considerando investir em uma "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante varejista, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um sistema comercial "adequado" deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de riscos é delineada, com idéias sobre onde procurar informações adicionais. Muitos comerciantes de videojogos de varejo poderiam fazer bem para escolher isso e ver como os "profissionais" realizam suas negociações. 3) Algorithmic Trading & amp; DMA de Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução utilizados pelos bancos e corretores para executar negócios eficientes. Estou usando o termo para cobrir não só os aspectos da negociação, mas também o comércio quantitativo ou sistemático. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que é inútil para o quantum de varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como os intercâmbios funcionam e a "microestrutura do mercado" pode ajudar imensamente a rentabilidade das estratégias de varejo. Apesar de ser um grande volume, vale a pena pegar.
Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia comercial. Isso geralmente é conhecido como o componente do modelo alfa de um sistema comercial. As estratégias são diretas para encontrar esses dias, no entanto, o valor verdadeiro vem na determinação de seus próprios parâmetros de negociação através de pesquisa extensiva e backtesting. Os seguintes livros abordam certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:
4) Negociação algorítmica por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele evitou o impulso, a reversão média e certas estratégias de alta freqüência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes de implementação significativos, embora com mais complexidade matemática do que no primeiro (por exemplo, Filtros Kalman, Stationarity / Cointegration, CADF etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o mais recente comportamento do mercado, já que o primeiro livro foi escrito alguns anos atrás. 5) Negociação e Intercâmbios de Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente sinto é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação quantitativa. A microestrutura do mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem no livro de encomendas. Está intimamente relacionado com a forma como os intercâmbios funcionam e o que realmente acontece quando um comércio é colocado. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas sobre coisas a serem conscientes ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais no espaço financeiro de quant consideram isso como um excelente livro e eu também recomendo isso.
Nesta etapa, como comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e sua relação profunda com os custos de transação), bem como o gerenciamento de riscos e portfólio. Vou discutir livros para esses tópicos em artigos posteriores.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
3 razões para se inscrever para a lista de e-mails QuantStart:
1. Quant Trading Lessons.
Você terá acesso instantâneo a um curso de e-mail gratuito de 10 partes, repleto de sugestões e dicas para ajudá-lo a começar a negociação quantitativa!
2. Todo o conteúdo mais recente.
Todas as semanas, vou enviar-lhe um envoltório de todas as atividades no QuantStart para que você nunca mais perca uma postagem novamente.
Real, dicas de negociação viáveis, sem tonturas.

Estratégias de negociação algorítmica python
Recomendamos atualizar para o mais recente Safari, Google Chrome ou Firefox.
Pegue os pedidos 7.
Participe do GitHub hoje.
O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
Clone com HTTPS.
Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web.
Lean Engine é um motor de negociação algorítmica C # totalmente gerenciado de código aberto, construído para uso em desktop e nuvem. Ele foi projetado no Mono e opera em plataformas Windows, Linux e Mac. Lean dirige a plataforma de negociação algorítmica baseada na web QuantConnect.
Lean terceirizou o gerenciamento de infraestrutura chave para plugins. Os plugins mais importantes são:
Controle todas as mensagens do mecanismo de negociação algorítmica. Decida o que deve ser enviado e onde as mensagens devem ser enviadas. O sistema de processamento de resultados pode enviar mensagens para uma GUI local ou a interface da web.
Conecte e baixe dados necessários para o mecanismo de negociação algorítmica. Para fazer backtests desses arquivos de fontes do disco, para negociação ao vivo, ele se conecta a um fluxo e gera os objetos de dados.
Processar novos pedidos de pedidos; quer usando os modelos de preenchimento fornecidos pelo algoritmo, quer com uma corretora real. Envie os pedidos processados ​​de volta ao portfólio do algoritmo a ser preenchido.
Gestão de eventos em tempo real.
Gerar eventos em tempo real, como eventos de fim de dia. Desative as chamadas de retorno para manipuladores de eventos em tempo real. Para backtesting, isso é uma maqueta de um trabalho em tempo simulado.
Configure o dinheiro do algoritmo, o portfólio e os dados solicitados. Inicialize todos os parâmetros de estado necessários.
Para obter mais informações sobre o design do sistema e contribuir, consulte a Documentação do Site Lean.
Baixe o arquivo zip com o último mestre e descompacte-o em seu local favorito.
Alternativamente, instale o Git e clone o repo:
Instale o Visual Studio for Mac Open QuantConnect. Lean. sln no Visual Studio.
O Visual Studio iniciará automaticamente a restauração dos pacotes Nuget. Caso contrário, na barra de menus, clique em Project & gt; Restaurar pacotes NuGet.
Na barra de menus, clique em Executar & gt; Comece a depuração.
Como alternativa, execute o arquivo compilado exe. Primeiro, na barra de menus, clique em Criar & gt; Construa tudo, então:
Se você receber esse erro no último comando:
Não foi possível localizar as convenções de referência do pacote - pcl,
Execute o seguinte comando (funciona na versão atual do Ubuntu - 17.10):
Instale pacotes Nuget e Python Restore NuGet e compile:
Se você receber: "Erro ao inicializar a tarefa Fsc: tarefa não registada Fsc". - & gt; sudo apt-get upgrade mono-complete.
Se você obtiver: "XX não encontrado" - & gt; Certifique-se de que o Nuget foi executado com sucesso e re-execute se for necessário.
Se você receber outros erros que levam à falha no seu edifício, consulte os comandos no arquivo "DockerfileLeanFoundation" para obter ajuda.
Execute o arquivo exe compilado: Interactive Brokers configure detalhes.
Certifique-se de corrigir os campos ib-tws-dir e ib-controller-dir no arquivo config. json com os caminhos reais para as pastas TWS e IBController, respectivamente.
Se depois de tudo você ainda receber erro de recusa de conexão, tente alterar o campo ib-port no arquivo config. json de 4002 a 4001 para corresponder as configurações em seu IBGateway / TWS.
Instale o Visual Studio Open QuantConnect. Lean. sln no Visual Studio Crie a solução clicando em Menu Criar - & gt; Solução de compilação (isso deve ativar a restauração do pacote Nuget) Pressione F5 para executar.
Os pacotes Nuget que não estão sendo restaurados são o problema de compilação mais comum. Por padrão, o Visual Studio inclui o NuGet, se sua instalação do Visual Studio (ou seu IDE) não conseguir encontrar referências de DLL, instale o Nuget, execute o nuget na solução e reconstrua novamente a Solução.
Uma explicação completa do processo de instalação do Python pode ser encontrada no projeto Algorithm. Python.
Instale a base R se precisar chamar R no seu algoritmo. Para usuários de Linux:
Para usuários de Windows e MacOs: visite o site oficial R para baixar R.
Para instalar o plugin QuantConnect, crie o projeto VisualStudioPlugin no modo Liberação. Em seguida, vá para VisualStudioPlugin / bin / Release e execute o arquivo QuantConnect. VisualStudioPlugin. vsix. Reinicie o VisualStudio. No VisualStudio, vá para Ferramentas - & gt; Opções - & gt; QuantConnect e ajuste o valor "/ Data" para "Percurso de dados de preço".
O plug-in do VisualStudio grava dados de log no registro de atividade do VisualStudio, mas somente se o VisualStudio for iniciado com o parâmetro / log passado. Para depurar o plugin QuantConnect, inicie o VisualStudio com o seguinte comando:
Envie bugs e solicitações de recursos como um problema para o Repositório Lean. Antes de enviar um problema, leia outros para garantir que não seja uma duplicação.
A lista de correspondência para o projeto pode ser encontrada nos Grupos do Google. Use isso para solicitar assistência com suas instalações e perguntas de configuração.
As contribuições são calorosamente muito bem-vindas, mas nós pedimos que você leia o código existente para ver como é formatado, comentado e garantir que as contribuições combinem com o estilo existente. Todos os envios de código devem incluir testes de acompanhamento. Consulte as linhas de guia do colaborador.
Todos os pedidos de tração aceitos receberão uma assinatura Prime grátis 2mo no QuantConnect. Uma vez que o seu pedido de tração foi mesclado, escreva para nós no suporte @ quantconnect com um link para o seu PR para reivindicar sua negociação ao vivo livre. QC & lt; 3 Open Source.
O fornecimento aberto da QuantConnect não teria sido possível sem o apoio dos Pioneiros. Os Pioneiros formaram o núcleo 100 adotadores iniciais da QuantConnect que se inscreveram e nos permitiram lançar o projeto em código aberto.
Ryan H, Pravin B, Jimmie B, Nick C, Sam C, Mattias S, Michael H, Mark M, Madhan, Paul R, Nik M, Scott Y, BinaryExecutor, Tadas T, Matt B, Binumon P, Zyron, Mike O TC, Luigi, Lester Z, Andreas H, Eugene K, Hugo P, Robert N, Christofer O, Ramesh L, Nicholas S, Jonathan E, Marc R, Raghav N, Marcus, Hakan D, Sergey M, Peter McE, Jim M, INTJCapital, Richard E, Dominik, John L, H. Orlandella, Stephen L, Risto K, E. Subasi, Peter W, Hui Z, Ross F, Archibald112, MooMooForex, Jae S, Eric S, Marco D, Jerome B James B. Crocker, David Lypka, Edward T, Charlie Guse, Thomas D, Jordan I, Mark S, Bengt K, Marc D, Al C, Jan W, Ero C, Eranmn, Mitchell S, Helmuth V, Michael M, Jeremy P, PVS78, Ross D, Sergey K, John Grover, Fahiz Y, George LZ, Craig E, Sean S, Brad G, Dennis H, Camila C, Egor U, David T, Cameron W, Napoleão Hernandez, Keeshen A, Daniel E, Daniel H, M. Patterson, Asen K, Virgil J, Balazs Trader, Stan L, Con L, Will D, Scott K, Barry K, Pawel D, S Ray, Richard C, Peter L, Thomas L., Wang H, Oliver Lee, Christian L.
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