Handel Strategieë Python

Python Algorithmic Trading Biblioteek PyAlgoTrade is 'n Python Algorithmic Trading Biblioteek met die klem op back testing en ondersteuning vir papier-handel en leef-handel. Kom ons sê jy het 'n idee vir 'n handel strategie en youd graag om dit te evalueer met historiese data en sien hoe dit optree. PyAlgoTrade kan jy om dit te doen met 'n minimale inspanning. Belangrikste kenmerke volledig gedokumenteer. Gebeurtenis gedrewe. Ondersteun Market, perk, Stop en StopLimit bestellings. Ondersteun Yahoo Finansies, Google Finansies en NinjaTrader CSV lêers. Ondersteun enige soort tydreeksdata in CSV formaat, byvoorbeeld Quandl. Bitcoin ondersteuning handel deur Bitstamp. Tegniese aanwysers en filters soos SMA, WMA, EMO, RSI, Bollinger Bands, Hurst eksponent en ander. Prestasie statistieke soos Sharpe verhouding en drawdown ontleding. Hantering Twitter gebeure in realtime. Event profiler. TA-Lib integrasie. Scalable Baie maklik om te horisontaal skaal, dit wil sê die gebruik van een of meer rekenaars om 'n strategie backtest. Gratis PyAlgoTrade is gratis, open source, en dit onder die volgende lisensie Apache-lisensie, weergawe 2.0.Quantocracy is een van die voorste Quant skakel aggregator webwerwe. Ek lees dit elke dag en ek raai jy check dit uit as jy wil om te bly op die top van die nuus in die quant blogosfeer: Welkom by jou GRATIS Algorithmic Trading hulpbron waar jy sal leer hoe om winsgewend algoritmiese handel strategieë te ontwikkel en kry 'n loopbaan in kwantitatiewe handel. Laaste Artikels deur Michael Saal-Moore op 28 September 2016 Dit is 'n kort boodskap om jou te laat QuantStart lesers weet dat Siek praat op 'n sekere gebeure in New York en Singapoer oor die volgende paar maande: Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 27 September 2016 In die vorige artikel in die reeks verborge Markov Models bekendgestel. Hulle is in die konteks van die breër klas van Markov Models bespreek. Hulle is gemotiveer deur die behoefte aan kwantitatiewe handelaars om die vermoë om regimes mark op te spoor ten einde aan te pas hoe hul Quant strategieë bestuur het. Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 21 September 2016 Voorheen op QuantStart ons die wiskundige onderbou van toestand modelle en Kalman filters beskou. sowel as die toepassing van die pykalman biblioteek om 'n paar van ETF's te dinamies aanpas 'n heining verhouding as 'n basis vir 'n gemiddelde terugkeer handel strategie. Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 6 September 2016 Die wêreld van kwantitatiewe finansies voort om te ontwikkel teen 'n vinnige tempo. Selfs in die laaste vier jaar van die bestaan ​​van hierdie werf die mark vir Quant werk het aansienlik verskuif. In hierdie artikel skets ons hierdie verskuiwings. Die raad oor wat waarskynlik is om te wees in die vraag in die volgende paar jaar sal van toepassing beide diegene wat nog in die onderwys, asook diegene dink vooruit na 'n loopbaan verandering wees. Lees meer. Deur Michael Saal-Moore op 5 September 2016 'n konsekwente uitdaging vir kwantitatiewe handelaars is die gereelde gedragsverandering van finansiële markte, dikwels skielik, as gevolg van die verandering van tydperke van die regering se beleid, regulatoriese omgewing en ander makro-ekonomiese gevolge. Sulke tye is die omgangstaal bekend as regimes mark en die opsporing van sulke veranderinge is 'n algemene, al is dit moeilik proses wat deur kwantitatiewe deelnemers aan die mark. Lees more. Live Trading en back testing platform geskryf in Python. Live data voed en Trading met Interaktiewe Brokers (moet IbPy en voordele grootliks van 'n geïnstalleerde pytz) Visuele Chart (moet 'n vurk van comtypes tot 'n trek versoek geïntegreer in die vrylating en voordele van pytz) site OANDA (moet oandapy) (REST API Slegs - V20 ondersteun nie streaming) data feeds van CSV / lêers, online bronne of uit pandas en vlam Filters vir data in (soos die breek van 'n daaglikse bar in stukke te intraday boots) meervoudige data voed en verskeie strategieë ondersteun meerdere tydperke gelyktydig Geïntegreerde hersteekproefnemingsmetodes en weer te speel Stap vir stap back testing of gelyktydig (behalwe in die evaluering van die strategie) Geïntegreerde battery aanwysers TA-Lib aanwyser ondersteuning (moet luislang ta-lib / check die dokumente) Maklik ontwikkeling van persoonlike aanwysers Analiseerders (byvoorbeeld: TimeReturn, Sharpe verhouding, Sqn) en pyfolio integrasie Buigsame definisie van kommissie skemas Geïntegreerde makelaar simulasie met mark. Naby . Limiet. Stop en StopLimit bestellings, glip en deurlopende kontant adjustmet vir toekomstige-agtige instrumente Plot (vereis matplotlib) Lees die volledige dokumentasie by readthedocs. org: Lys van ingeboude Indicators (99) Python 03/02 Ondersteuning Python 2.7 Python 3.2 / 3.3 / 3.4 / 3.5 Dit werk ook met pypy en pypy3 (geen plot - matplotlib word nie ondersteun nie onder pypy) Verenigbaarheid getoets tydens die ontwikkeling met 2.7 en 3.5 Die ander weergawes outomaties getoets met Travis. backtrader is self-contained met geen eksterne afhanklikhede (behalwe as jy wil plot) pit backtrader PIP backtradermatplotlib installeer installeer As matplotlib is nie geïnstalleer en wat jy wil om dit te doen 'n paar plot Die minimum matplotlib weergawe is 1.4.1 'n Voorbeeld vir IB Data Feeds / Trading: IbPy nie die geval blyk te wees in PyPi. Doen óf: of (indien git is nie beskikbaar in jou stelsel): Vir ander funksies soos: Visuele Chart. Site OANDA. TA-Lib. check die afhanklikhede in die dokumentasie. Plaas die backtrader gids gevind in die bronne in jou projek X: Groot weergawe. Indien stabiel bly, tensy iets groots verander soos 'n hervorming te gebruik Numpy Y: Klein weergawe. Verander moet word op die toevoeging van 'n volledige nuwe funksie of (God verbied) 'n onversoenbare API verandering. Z: Hersiening weergawe. Verander moet word vir dokumentasie updates, klein veranderinge, klein foutherstellings ek: aantal aanwysers reeds gebou in die platform As jy na die sien van die dokumente en 'n paar voorbeelde (sien die blog ook) jy voel dit is nie jou koppie tee, kan jy altyd 'n blik op soortgelyke Python platforms: Quantocracy is een van die voorste Quant skakel aggregator webwerwe. Ek dit daagliks te lees en ek raai jy check dit uit as jy wil om te bly op die top van die nuus in die quant blogosfeer: Kwantitatiewe Finansies artikels As jy 'n volledige beginner tot die wêreld van kwantitatiewe finansies, ek stel voor jy 'n blik op te neem my beginners lei eerste, dan kom hier terug. Die volgende onderwerpe word bespreek op QuantStart: Algorithmic handel is 'n vinnig groeiende gebied, sowel as in die quant fonds bedryf en in die kleinhandel handelaar ruimte. Om 'n suksesvolle algoritmiese handelaar te word, vereis 'n stewige agtergrond in baie onderwerpe. Aan die slag met Algorithmic Trading gebou 'n algoritmiese Trading Infrastruktuur back testing Risiko en Prestasiemeting outomatiese uitvoering Kwantitatiewe handel strategieë praatjies en onderhoude QSTrader is 'n vrylik beskikbaar open source back testing en live handel enjin, geskryf deur lede van die QuantStart span en die QuantStart gemeenskap. Hierdie artikels op te spoor die ontwikkeling van QSTrader uit aankondiging deur individuele module ontwikkeling: Algorithmic forex het baie makliker geword aangesien baie forex makelaars bekend gestel REST-gebaseerde API. Dus, ek het 'n dagboek in 2015 aan my vordering te monitor in die bou van 'n hoë-frekwensie open source forex back testing en live handel enjin: Dit is die plek om te begin as jy op soek is na vir leiding oor hoe om jou Quant loopbaan te versnel. Ive bespreek is die verandering van loopbane, PhD, MFEs en asook die verskillende tipes Quant rolle. Die lewe as 'n Quant Voorgraads Nagraads Career gevoel Die volgende lys van boeke sal jy op hoogte oor hoe om 'n quant geword. Ive gebreek hulle laat neerdaal in Wiskunde Finansies, C, Python en Onderhoud Guides. As jy wil sien in diepte boekresensies, check die artikel hieronder. Die gebiede van kwantitatiewe finansies en data wetenskap beide maak swaar gebruik van statistiese inferensie en masjien leer. Bayes-statistieke behels die gebruik van vooraf inligting saam met beskikbare data ten einde statistiese gevolgtrekkings te maak. Dit is swaar gebruik in kwantitatiewe finansies. Kwantitatiewe finansies het nou begin om gebruik te maak van diep neurale netwerk argitektuur sogenaamde diep Leer maak om handel seine te produseer. Tydreeksanalise vorm die ruggraat van baie kwantitatiewe finansies modelle wat gebaseer is op prys inligting. Die bekende ARIMA en GARCH modelle is die basis vir meer gevorderde modelle wat dikwels gebruik word in die voorste Quant fondse. Die binomiaal model is 'n goeie manier om 'opsie prysing te stel. Hoewel die metode selde bestryk word, bied dit 'n goeie aanvoeling oor hoe 'opsie prysing werke. Jy kan nie kwantitatiewe finansies te doen sonder stogastiese calculus. Die volgende artikels bespreek die betrokke stogastiese calculus wat jy nodig het om die beroemde Black-Scholes vergelyking afleiding te verstaan. Die Black-Scholes vergelyking is 'n parsiële differensiaalvergelyking (NDI). Ten einde dit op te los wat jy kan numeriese discretisatiemethoden tegnieke soos eindige verskil metodes te gebruik. Die volgende artikels loop jy deur die basiese tegnieke. Soos met stogastiese calculus, jy kan regtig nie vermy leer C vir pryse afgeleides Love it of haat dit, is dit noodsaaklik. Hoewel die volgende artikels wat jy gewoond te leer hoe om die program van nuuts af, sal ek daarop wys intermediêre tot gevorderde funksies wat jy kan beïndruk onderhoudvoerders met wanneer jy aansoek doen vir daardie bank rol C taal Numeriese Metodes in C afgeleide instrumente met C GPU / CUDA programmering in C As jy meer belangstel om 'n kwantitatiewe handelaar in 'n heining fonds is, dan Python is iets wat jy beslis moet weet. End-to-end handel stelsels is nou heeltemal gebou in Python, so Ive geskryf 'n paar artikels te help om te begin. Ive hersien sommige van my gunsteling Quant Finansies boeke hieronder. As jy belangstel in enige van die volgende titels is, dan moet jy 'n blik. Die volgende artikels het betrekking op sigself Quantstart en sluit updates oor die vordering op sekere projekte: Top 5 Gewilde handel strategieë Hierdie artikel sal jou wys 'n paar van die mees algemene handel strategieë en ook hoe jy die voor - en nadele van elkeen om die beste besluit kan analiseer een vir jou persoonlike handel styl. Die top vyf strategieë wat ons sal dek, is soos volg: breakouts breakouts is een van die mees algemene tegnieke wat gebruik word in die mark om handel te dryf. Dit bestaan ​​uit die identifisering van 'n belangrike prysvlak en dan koop of te verkoop as die prys breek wat bepaal vlak voor. Die verwagting is dat indien die prys het genoeg krag om die vlak te breek dan sal dit voortgaan om te beweeg in daardie rigting. Die konsep van 'n tempo is relatief eenvoudig en vereis 'n matige begrip van ondersteuning en weerstand. Wanneer die mark trending en sterk beweeg in een rigting, tempo handel verseker dat jy nooit mis die beweeg. Oor die algemeen breakouts word gebruik wanneer die mark is reeds by of naby die uiterste hoë / lae vlakke van die afgelope tyd. Die verwagting is dat die prys sal voortgaan beweeg met die tendens en eintlik breek die uiterste hoë en voortgaan. Met dit in gedagte, om effektief te neem die handel ons net nodig het om 'n bestelling te plaas net bokant die hoë of net onder die lae sodat die handel outomaties kry geloop toe die prys beweeg. Dit is genoem limiet bestellings. Dit is baie belangrik om handel breakouts wanneer die mark nie trending omdat dit sal lei tot valse ambagte wat lei tot verliese te vermy. Die rede vir hierdie verliese is dat die mark die momentum om die skuif verby die uiterste hoogtepunte en laagtepunte voortgaan het nie. Wanneer die prys treffers hierdie gebiede, is dit gewoonlik dan daal weer af in die vorige reeks, wat lei tot verliese vir enige handelaars probeer om vas te hou in die rigting van die beweging. Retracements Retracements vereis 'n effens ander vaardigheid stel en sentreer rondom die handelaar identifisering van 'n duidelike rigting vir die prys om te beweeg en raak vol vertroue dat die prys sal voortgaan beweeg in. Hierdie strategie is gebaseer op die feit dat na elke stap in die verwagte rigting, die prys sal tydelik te keer as handelaars neem hul winste en beginner deelnemers poog om handel te dryf in die teenoorgestelde rigting. Hierdie trek rug of retracements bied eintlik professionele handelaars met 'n baie beter prys waarteen in die oorspronklike rigting in te gaan net voor die voortsetting van die beweeg. Wanneer handel retracements ondersteuning en weerstand word ook gebruik, soos met break outs. Fundamentele ontleding is ook belangrik om hierdie tipe van handel. Wanneer die eerste skuif plaasgevind het handelaars sal bewus wees van die verskillende prysvlakke wat reeds oortree in die oorspronklike beweeg. Hulle fokus veral op belangrike vlakke van ondersteuning en weerstand en gebiede op die prys grafiek soos 00 vlakke. Dit is die vlakke wat hulle sal kyk om te koop of te verkoop van later. Retracements word slegs gebruik deur handelaars gedurende tye wanneer korttermyn sentiment verander deur ekonomiese gebeure en nuus. Dié nuus kan tydelike skokke op die mark wat daartoe lei dat hierdie retracements teen die rigting van die oorspronklike skuif veroorsaak. Die aanvanklike redes vir die skuif kan nog steeds in plek, maar die kort termyn gebeurtenis kan veroorsaak dat beleggers senuagtig geword en neem hul winste, wat op sy beurt die retracement veroorsaak. Omdat die aanvanklike toestande bly hierdie bied dan ander professionele beleggers 'n geleentheid om terug te kry in die skuif na 'n beter prys, wat hulle dikwels doen. Retracement handel oor die algemeen oneffektief wanneer daar nie 'n duidelike fundamentele redes vir die skuif in die eerste plek. Daarom, as jy sien 'n groot skuif, maar kan 'n duidelike fundamentele rede hiervoor beweeg die rigting vinnig kan verander en wat blyk te wees 'n retracement kan eintlik draai uit na 'n nuwe beweging in die teenoorgestelde rigting wees nie identifiseer. Dit sal lei tot verliese vir almal wat probeer om handel te dryf in ooreenstemming met die oorspronklike beweeg.