Realtime Forex Python

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade on Python-algoritminen kaupankäyntikirjasto, jossa keskitytään jälkikäsittelyyn ja tukeen paperin kaupankäynnille ja live-kaupankäynnille. Sanoisimme, että sinulla on ajatus kaupankäyntistrategiasta, ja haluat arvostaa sitä historiallisilla tiedoilla ja nähdä miten Se käyttäytyy PyAlgoTrade avulla voit tehdä niin vähällä effort. Main features. Fully documented. Event driven. Supports Market, Limit, Stop ja StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Google Finance ja NinjaTrader CSV files. Supports tahansa tyyppinen aikasarjan tiedot CSV-muodossa, esimerkiksi Quandl. Bitcoin kaupankäynnin tukena Bitstamp. Tekniset indikaattorit ja suodattimet kuten SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst eksponentti ja muut. Tapahtuman profiloija. TA-Lib-integraatio. Erittäin vaakasuuntainen, eli yksi tai useampia tietokoneita, joilla voidaan hallita strategia. PyAlgoTrade on ilmainen, avoin lähdekoodi ja se on lisensoitu Apach e - lisenssi, versio 2 0.Learn Quant - taidot. Jos olet elinkeinonharjoittaja tai sijoittaja ja haluat hankkia määrällisiä kaupankäyntitaitoja, olet oikeassa paikassa Kaupankäynti Python-kurssi tarjoaa sinulle parhaat työkalut ja kvantitatiivisen kaupankäyntitutkimuksen käytännöt, mukaan lukien asiantuntijoiden määrällisten kauppiaiden kirjoittamat toiminnot ja käsikirjoitukset Kurssin ansiosta voit sijoittaa mahdollisimman paljon aikaa ja rahaa. Se keskittyy ohjelmoinnin käytännön soveltamiseen kaupankäynnin sijaan eikä teoreettiseen tietojenkäsittelytietoon Kurssilla maksetaan itsensä nopeasti säästämällä aikaa manuaalisessa tietojen käsittelyssä Sinä vietät enemmän aikaa strategian tutkimiseen ja kannattavien kauppojen toteuttamiseen. Kurssien yleiskatsaus 1. osa Perusteet Sinä opit, miksi Python on ihanteellinen työkalu kvantitatiiviseen kaupankäyntiin Aloitamme luomalla kehitysympäristön ja sitten esitellä sinut tieteellisiin kirjastoihin. Part 2 Tietojen käsittely Opi saamaan tietoja useista ilmaisista lähteistä kuten Yahoo Finance , CBOE ja muut sivustot. Lue ja kirjoita useita tietomuotoja, kuten CSV - ja Excel-tiedostoja. 3 artikla Tutkimusstrategiat Opi laskemaan PL: n ja siihen liittyvien suorituskykytietojen, kuten Sharpen ja Drawdownin, laatiminen Kaupankäyntistrategia ja optimoimaan sen suorituskykyä Tässä osassa käsitellään useita esimerkkejä strategioista. Part 4 Going live Tämä osa keskittyy Interactive Brokers API - ohjelmaan. Opit, miten saisit reaaliaikaiset tiedot ja sijoitat live-tilauksia. Useita esimerkkikoodeja. Kurssimateriaali koostuu käsikirjoista, jotka sisältävät tekstiä ja vuorovaikutteisia koodeja. osaa oppia vuorovaikutteisesti koodin kanssa ja muokata sitä omaksi mielesi mukaan. Se on hyvä lähtökohta omien strategioiden kirjoittamiseen. Vaikka jotkut aiheet selitetään yksityiskohtaisesti ja auttavat sinua ymmärtämään taustalla olevia käsitteitä, useimmissa tapauksissa olet voittanut t tarvitsee jopa kirjoittaa oman alitasoisen koodin olemassa olevien avoimen lähdekoodin kirjastojen tukemana. TradingWithPython-kirjasto yhdistää suurimman osan kurssilla käsitellyt toiminnot käyttövalmiina toiminnoina ja niitä käytetään koko kurssin aikana Pandas tarjoaa sinulle kaiken raskas nostovoiman, jota tarvitaan datan rypistämisessä Kaikki koodi on toimitettu BSD-lisenssin alaisena, mikä mahdollistaa sen käytön Kaupallisissa sovelluksissa. Kurssikilpailu. Kurssin ohjaaja pidettiin keväällä 2013, joten oppilaat saivat sanoa. Matej hyvin suunniteltu kurssi ja hyvä kouluttaja Aivan arvoinen hinta ja aikani. Lave Jev tietenkin tiesi hänen tavaraa syvälle Kattavuus oli täydellinen Jos Jev tekee jotain tällaista uudestaan, olisin ensimmäinen rekisteröitynyt John Phillips Kurssisi todella sai minut hypätä alkoi harkita python varaston järjestelmän analyysi. Tämän oppaan tarkoituksena on antaa sinulle nopean johdannon PyAlgoTrade As johdanto-osassa kuvattu, PyAlgoTradan tavoitteena on auttaa sinua hallitsemaan kaupankäynnin kaupankäynnin strategioita. Sano, että sinulla on ajatus kaupankäyntistrategiasta, ja haluat arvioida sitä historiallisilla tiedoilla ja nähdä, miten se Käyttäytyy, niin PyAlgoTraden pitäisi antaa sinun tehdä niin vähällä vaivalla. Ennen siirtymistä haluaisin kiittää Pablo Jorgea, joka auttoi tarkastelemaan alkuperäistä suunnittelua ja dokumentaatiota. Tämä opetusohjelma kehitettiin UNIX-ympäristössä, mutta vaiheet sen mukauttamiseksi Windows-ympäristön pitäisi olla yksinkertaista. PyAlgoTradalla on 6 pääkomponenttia. Strategiat Nämä luokat määrittelevät, jotka toteuttavat kaupankäynnin logiikan Milloin ostaa, milloin myydä jne. Syötteet Nämä ovat tietoja, jotka tarjoavat abstrakteja Esimerkiksi käytät CSV-syötteen Joka lataa palkit CSV Comma-eroteltuihin arvoihin alustettu tiedosto syöttää tietoja strategiaan Syötteet eivät ole rajoittuneet baareihin Esimerkiksi on Twitter-syöte, joka mahdollistaa Twitter-tapahtumien sisällyttämisen kaupankäynnin päätöksiin Välittäjät Välittäjät ovat vastuussa tilausten suorittamisesta DataSeries A data sarja on abstraktio, jota käytetään aikasarjatietojen hallintaan Tekniset Nämä ovat joukko suodattimia, joita käytetään tekemään laskutoimituksia DataSeriesin päällä Esimerkiksi SMA Simp Le Moving Average, RSI suhteellinen voimaindeksi jne. Nämä suodattimet mallinnetaan DataSeries-sisustusarkkitehtaiden optimointityökaluiksi. Nämä ovat luokkia, joiden avulla voit jakaa backtestingin eri tietokoneissa tai eri prosesseissa, jotka toimivat samassa tietokoneessa tai molempien yhdistelmänä. horisontaalinen skaalaus helppoa. Kun sanoit kaiken tämän, ensimmäinen asia, jota meidän on testattava strategiamme, on joitakin tietoja. Olkaamme käyttää Oraclen osakekursseja vuodelle 2000, jonka lataamme seuraavalla komennolla. Paketti lataa CSV: n muotoillut tiedot Yahoo Finance Tiedoston pitäisi näyttää tältä. Aloita yksinkertaisella strategialla eli se, joka vain tulostaa sulkemista hintoja, kun niitä käsitellään. Koodi tekee 3 tärkeintä. Uusi strategia on olemassa. Määritetään, onBars, joka on kutsuttu jokaisen syötepalkin. Rakasarjan syöttäminen CSV-tiedostosta. Järjestelmän suorittaminen syötteen tarjoamien palkkien kanssa. Jos suoritat komentosarjan, sinun pitäisi nähdä sulkemiskustannukset Jotta pääset eteenpäin strategialla, joka tulostaa sulkemalla SMA-hinnat, kuvaamaan tekniikan käyttöä. Tämä on hyvin samankaltainen kuin edellinen esimerkki, paitsi että. Olemme alustettu SMA-suodattimen yli päätöskurssitietosarjasta. tulostetaan nykyinen SMA-arvo sekä sulkemishinta. Jos suoritat komentosarjan, näet sulkeutumishinnat ja vastaavat SMA-arvot, mutta tässä tapauksessa ensimmäiset 14 SMA-arvot ovat Ei mitään. Tämä johtuu siitä, että tarvitsemme vähintään 15 arvoa Jotain ulos SMA. All tekniset palaavat Ei mitään, kun arvoa voidaan laskea tiettynä ajankohtana. Yksi tärkeä asia teknisiä on, että ne voidaan yhdistää, koska ne on mallinnettu myös DataSeries kuten esimerkiksi saada SMA yli RSI yli päätöskurssi on yhtä yksinkertainen kuin tämä. Jos suoritat käsikirjoituksen sinun pitäisi nähdä joukko arvoja ruudulla missä. Ensimmäiset 14 RSI arvot ovat Ei mitään Tämä johtuu siitä, että tarvitsemme vähintään 15 arvoa saada RSI-arvo. Ensimmäiset 28 SMA va Luvut ovat Ei mitään Tämä johtuu siitä, että ensimmäiset 14 RSI-arvoa ei ole, ja 15. on SMA-suodattimen ensimmäinen ei Ei ole mitään arvoa. Me voimme laskea SMA 15: n vain, kun meillä ei ole mitään arvoja. yksinkertainen strategia, tällä kertaa simuloida todellista kaupankäyntiä Idea on hyvin yksinkertainen. Jos säädetty lähimmän hinnan yläpuolella on SMA 15, anomme pitkän sijoituksen, voimme sijoittaa markkinatilaus. Jos pitkä asema on paikallaan ja tarkat lähellä hintojen laskua SMA 15: n alapuolella poistumme pitkästä positioista myymme myyntimarkkinamääräyksen. Jos suoritat käsikirjoituksen, sinun pitäisi nähdä jotain tällaista. Mutta mitä jos käytimme 30 SMA-ajanjaksoa 15 sijasta, olisimmeko parempia tuloksia tai pahempaa Voisimme Varmasti tehdä jotain tällaista. Ja huomaamme, että voimme saada parempia tuloksia SMA 20: n kanssa. Tämä on ok, jos meillä on vain kokeilla rajoitettuja parametrien arvoja. Mutta jos meidän on testattava strategia, jossa on useita parametreja, niin sarja-lähestymistapa ei todellakaan ole mittakaavassa strategina Ies get more complex. Meet optimizer komponentti Ajatus on hyvin yksinkertainen. On yksi palvelin vastaa. Varittele palkit suorittamaan strategiaa. Seuroa parametrit suorittaa strategiaa. Kaikki strategia tuloksia kustakin työntekijää. On olemassa Useat työntekijät ovat vastuussa. Strategian toteuttaminen palvelimen tarjoamiin palkkeihin ja parametreihin. Osoituksena tästä käytämme strategiaa, joka tunnetaan RSI2: ksi, joka vaatii seuraavat parametrit. SMA-ajanjakso trendin tunnistamiselle Me kutsumme tämän merkinnänSMA: n, ja se vaihtelee 150 ja 250. Pienempi SMA-aika poistumispaikalle Me kutsumme tämän exitSMA: n ja vaihtelevat välillä 5 ja 15. RSI-aika syöttää molemmat lyhyet pitkät paikat Me kutsumme tämän rsiPeriodin ja vaihtelevat välillä 2 ja 10. RSI ylimäärin Kynnys pitkäaseman syöttöä varten Me kutsumme tämän overSoldThreshold-arvon ja vaihtelevat välillä 5 ja 25. RSI overbound-kynnys lyhyen aseman syöttämiselle Me kutsumme tämän overBoughtThreshold-arvon ja vaihtelevat välillä 75 ja 95.Jos minun matematiikka on ok, ne ovat 4409559 eri yhdistelmiä. Testing tämän strategian yksi joukko parametrit vei minut noin 0 16 sekuntia Jos suoritan kaikki yhdistelmät sarjassa se vie minua noin 8 5 päivää arvioida niitä kaikkia ja löytää Paras parametrien joukko Tämä on pitkä aika, mutta jos saan kymmenen 8-ytimen tietokonetta tekemään työtä, niin kokonaisaika menee noin 2 5 tuntiin. Pitkä tarina on lyhyt, meidän on mentävä rinnakkain. Aloita lataamalla 3 vuotta päivittäisiä palkkeja Dow Jones Industrial Average - säästä varten. Tallenna tämä koodi nimellä.