Realtime Forex Python

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade jest biblioteką handlu algorytmem Python skupiającą się na testach backtestingu i wsparciu handlu papierem i handlu na żywo. Mówiąc, masz pomysł na strategię handlową i chciałbyś ją ocenić historycznymi danymi i zobaczyć jak zachowuje się PyAlgoTrade pozwala to zrobić z minimalnym wysiłku. Main features. Fully udokumentowane. Event driven. Supports Rynku, Limit, Stop i StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Google Finance i NinjaTrader pliki CSV. Supports dowolnego typu danych szereg czasu w formacie CSV, na przykład obsługę handlu Quandl. Bitcoin przez Bitstamp. Wskaźniki techniczne i filtry takie jak SMA, WMA, EMA, RSI, pasma Bollingera, wskaźnik Hursta i inne. Wskaźniki sprawności, takie jak współczynnik Sharpe i analiza dysków. Profiler zdarzeń. TA-Lib integration. Very łatwe do skalowania poziomo, czyli użycie jednego lub więcej komputerów do testowania strategii. PyAlgoTrade jest wolny, open source i jest licencjonowany pod Apach e licencja, wersja 2 0.Wybierz umiejętności Quant. Jeśli jesteś przedsiębiorcą lub inwestorem i chciałbyś nabyć zestaw ilościowych umiejętności handlowych, jesteś we właściwym miejscu Kurs Trading With Python zapewni Ci najlepsze narzędzia i praktyki dotyczące ilościowych badań handlowych, w tym funkcje i skrypty napisane przez ekspertów ilościowych handlowych Kurs zapewnia maksymalny wpływ na zainwestowany czas i pieniądze koncentruje się na praktycznym zastosowaniu programowania do handlu, a nie teoretycznej informatyce Kurs szybko zapłaci za oszczędność czas w ręcznym przetwarzaniu danych Będziesz poświęcić więcej czasu na badania nad strategią i wdrażaniem zyskownych transakcji handlowych. Omówienie usługi. Part 1 Podstawy Dowiesz się, dlaczego Python jest idealnym narzędziem dla ilościowego handlu Zaczniemy od stworzenia środowiska programistycznego, a następnie zapoznaj się z bibliotekami naukowymi. Część 2 Obsługa danych Dowiedz się, jak pobierać dane z różnych darmowych źródeł, takich jak Yahoo Finance , CBOE i innych witrynach Odczytywanie i zapisywanie wielu formatów danych, w tym plików CSV i Excela. Część 3 Strategie badawcze Dowiedz się, jak obliczyć PL i towarzyszące im parametry wydajności, takie jak Sharpe i Drawdown Tworzenie strategii handlowej i optymalizacja jego działania W tej części omówiono wiele przykładów strategii. Part 4 Żyjemy Ta część jest skupiona wokół Interactive Brokers API Nauczysz się, jak uzyskać dane w czasie rzeczywistym i składać zamówienia na żywo. Wiele przykładowych kodów. Materiał kursu składa się z notebooków zawierających tekst wraz z interaktywnym kodem, takim jak ten być w stanie nauczyć się przez interakcję z kodeksem i zmieniać ją według własnego uznania Jest to świetny punkt wyjścia do pisania własnych strategii. Podczas gdy niektóre tematy zostały szczegółowo opisane, aby pomóc zrozumieć podstawowe pojęcia, w większości przypadków wygrałeś t nawet trzeba napisać własny kod niskiego poziomu, ze względu na wsparcie istniejących bibliotek open source Biblioteka TradingWithPython łączy w sobie wiele funkcjonalność omówiona w tym kursie jako gotowe do użycia funkcje i będzie używana podczas całego kursu Pandas zapewni Ci całą siłę podnoszenia ciężaru niezbędną do zgrywania danych Wszystkie kody są dostarczane na podstawie licencji BSD, zezwalając na jej wykorzystanie w aplikacjach handlowych. Ocena kursu. Pilot kursu odbył się wiosną 2017 r., co studenci mają do powiedzenia. Matej dobrze zaprojektowany kurs i dobry trener Zdecydowanie warte swojej ceny i mojego czasu Lave Jev oczywiście znał jego głębokość zasięg był doskonały Jeśli Jev uruchomi coś takiego, będę pierwszym, który zarejestruje John Phillips Twoje kursy naprawdę mnie skaczą zaczęły rozważać python do analizy systemu zapasów. Celem tego poradnika jest szybki wprowadzenie do PyAlgoTrade As opisany we wprowadzeniu, celem PyAlgoTrade jest pomoc w przeprowadzaniu testów na giełdach. Powiedzmy, że masz pomysł na strategię handlową i chciałbyś ją ocenić historycznymi danymi i zobaczyć, jak zachowuje się, a następnie PyAlgoTrade powinien pozwolić na to z minimalnym wysiłkiem. Przed kontynuacją chciałbym podziękować Pablo Jorge'owi, który pomógł w recenzowaniu początkowego projektu i dokumentacji. Ten samouczek został opracowany w środowisku UNIX, ale kroki, aby dostosować go do środowisko Windows powinno być proste. PyAlgoTrade ma 6 głównych komponentów. Strategie Są to klasy, które definiujesz, które implementują logikę handlową Kiedy kupić, kiedy sprzedawać itp. Kanały Są to dane dostarczające abstrakcji Na przykład będziesz używać pliku CSV który ładuje kreski z pliku CSV Wartości oddzielone przecinkami sformatowany plik do przesyłania danych do strategii Kanały nie są ograniczone do pasków Na przykład istnieje kanał Twitter, który umożliwia włączenie zdarzeń Twitter do decyzji handlowych Broker Brokers odpowiada za wykonywanie zleceń Dane DataSeries A seria jest abstrakcją wykorzystywaną do zarządzania danymi szeregowymi Czasami technicznymi Są to zestawy filtrów używanych do obliczania na górze DataSeries Na przykład SMA Simp le Przekazywanie średniej, wskaźnik wytrzymałości względnej RSI itd. Te filtry są modelowane jako dekoratory DataSeries Optymalizator Są to grupy klas, które umożliwiają dystrybucję testów wstecznych między różnymi komputerami lub różnymi procesami działającymi na tym samym komputerze lub kombinacją obu poziome skalowanie easy. Having powiedział wszystko, że pierwszą rzeczą, że będziemy musieli przetestować nasze strategie są pewne dane Let s korzystać z cen akcji Oracle na rok 2000, które będziemy pobrać z następującym poleceniem. Jest pakiet pliki do pobrania CSV formatowane dane z Finanse Yahoo Plik powinien wyglądać tak: zacznijmy od prostej strategii, to znaczy, która właśnie drukuje ceny zamknięcia, ponieważ są one przetwarzane. Kod robi 3 główne rzeczy. Deklaracja nowej strategii Jest tylko jedna metoda, która do określenia, na paskach, które jest wymagane dla każdego paska w kanale. Znajdowanie kanału z pliku CSV. Running strategii z pasków dostarczonych przez feed. If uruchomić skrypt powinieneś zobaczyć ceny zamknięcia w kolejności. Przejdź dalej ze strategią, która drukuje zamykane ceny SMA, aby zilustrować, jak są używane techniczne. Jest to bardzo podobne do poprzedniego przykładu, z wyjątkiem tego, że. Inicjalizujemy filtr SMA w serii danych cen zamknięcia. drukując bieżącą wartość SMA wraz z ceną zamknięcia. Jeśli uruchomisz skrypt, powinieneś zobaczyć ceny zamknięcia i odpowiadające im wartości SMA, ale w tym przypadku pierwsze 14 wartości SMA to Żaden To dlatego, że potrzebujemy co najmniej 15 wartości, aby uzyskać coś z SMA. All technicals zwróci Nikt, gdy wartość może być obliczona w danym czasie. One ważne rzeczy o technicals jest to, że mogą być połączone To dlatego, że ponownie modelowane jako DataSeries, jak również Na przykład, SMA przez RSI po cenach zamknięcia jest tak proste, jak to. Jeśli uruchomisz skrypt, powinieneś zobaczyć kilka wartości na ekranie, w których pierwsze 14 wartości RSI to None. Jest to dlatego, że potrzebujemy co najmniej 15 wartości, aby uzyskać Wartość RSI. Pierwszy 28 SMA va lues nie ma żadnego powodu, ponieważ pierwsze 14 wartości RSI to None, a 15th to pierwsza nie wartość None, którą otrzymuje filtr SMA Możemy obliczyć SMA 15 tylko wtedy, gdy mamy 15 wartości nie None. Let s move on with a prosta strategia, tym razem symulująca rzeczywisty handel Pomysł jest bardzo prosty. Jeśli dostosowana cena zbliża się powyżej SMA 15 wchodzimy w długą pozycję, składamy zlecenie kupna na rynek. Jeśli długa pozycja jest na swoim miejscu, a skorygowane gwałtowne spadki cen poniżej SMA 15 wyjdziemy z długiej pozycji umieszczamy zlecenie na sprzedaż. Jeśli uruchomisz skrypt, powinieneś zobaczyć coś podobnego do tego. Ale co gdybyśmy używali 30 jako okresu SMA zamiast 15 Może to przynieść lepsze wyniki lub gorsze Możemy z pewnością robimy coś podobnego do tego. and dowiedzieliśmy się, że możemy uzyskać lepsze rezultaty z SMA 20. To jest ok, jeśli musimy tylko spróbować ograniczonego zestawu wartości parametrów Ale jeśli mamy do testowania strategii z wieloma parametrami, to podejście seryjne zdecydowanie nie będzie skalowane jako strateg IES uzyskać więcej complex. Meet składnik optymalizatora Pomysł jest bardzo prosta. Jest jeden serwer odpowiedzialny za. Zapewnienie barów do uruchomienia strategii. Otrzymanie parametrów do uruchomienia strategii. Recording wyników strategii od każdego z pracowników. To jest wielu pracowników odpowiedzialnych za. Running strategii z pasków i parametrów dostarczonych przez serwer. Aby to zilustrować stosujemy strategię znaną jako RSI2, która wymaga następujących parametrów. Na okres SMA dla identyfikacji trendów Zadzwonimy do tego wpisuSMA i będzie w zakresie między 150 i 250. Mniejszy okres SMA dla punktu wyjścia Zadzwonimy do tego wyjściaSMA i znajdzie się w przedziale od 5 do 15. Okres RSI dla wprowadzenia zarówno krótkich długich pozycji Zadzwonimy do tego rsiPeriod i będzie wahał się od 2 do 10. Nadwyżka RSI próg dla długiego wpisu We'll call this overSoldThreshold i będzie wahał się od 5 do 25. Próg przewyższenia przez RSI dla pozycji krótkiej pozycji Będziemy nazywać to overBoughtThreshold i będzie się wahał między 75 a 95.Jeśli moja matematyka jest ok, są 4409559 różnych kombinacji. Testing tej strategii dla jednego zestawu parametrów zabrał mnie około 0 16 sekund Jeśli wykonam wszystkie kombinacje seryjnie to zajmie mi około 8 5 dni, aby ocenić wszystkie z nich i znaleźć najlepszy zestaw parametrów To długo, ale jeśli mogę uzyskać dziesięć komputerów 8-rdzeniowych, aby wykonać tę pracę, całkowity czas zejdzie na około 2 5 godzin. Krótka historia, musimy iść równolegle. zacznij od pobrania 3 lata dziennych pasków dla Dow Jones Industrial Average. Zapisz ten kod jako.