Biblioteca Do Sistema De Negociação

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para troca de papel e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia de negociação e que 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 de Mercado, Limite, Parada e StopLimit. Suporta arquivos do Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais 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 no 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 livre, de código aberto, e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.Learn Quant habilidades Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo. O curso Trading With Python proporcionará as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele centra-se na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão geral do curso Parte 1: princípios Você vai aprender por que o Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas. Parte 2: Manipulação dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o PL e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Iniciando esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá a obter dados em estoque em tempo real e a colocar pedidos ao vivo. Muitos códigos de exemplo O material do curso consiste em cadernos que contêm texto juntamente com um código interativo como esse. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias. Enquanto alguns tópicos são explicados com grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte aberto existente - bibliotecas de fontes. A biblioteca TradingWithPython combina grande parte das funcionalidades discutidas neste curso como funções prontas a usar e serão usadas ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais Avaliação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer: Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, eu vou ser o primeiro a se inscrever. John Phillips O seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque. A Biblioteca Back Testing for Professional Trading Strategy Developers Back test é o processo de testar estratégias comerciais baseadas em dados históricos do mercado para tentar simular como um sistema comercial pode executar em o futuro. O teste de atraso é o desenvolvimento da estratégia comercial, o que a pesquisa e a melhoria da qualidade são para as indústrias de saúde e transporte. Quem quer experimentar um monitor cardíaco não testado ou um automóvel Ninguém. O mesmo vale para as estratégias de negociação financeira. Todas as estratégias de negociação devem ser testadas, otimizadas e validadas antes de entrar em ação com dinheiro real. Quase qualquer estratégia de negociação de análise técnica pode ser testada. Embora seja verdade que muitos aplicativos de negociação de nível intermediário fornecem linguagens de script que permitem que os comerciantes desenvolvam e voltem estratégias de negociação de teste, descobrimos que não havia bibliotecas de teste de volta disponíveis para desenvolvedores avançados de sistemas de negociação que preferem programar suas estratégias de negociação em programação de baixo nível Idiomas como C, C e Java. Então, desenvolvemos um mecanismo de teste de back para desenvolvedores de sistemas avançados. Agora, os desenvolvedores podem criar estratégias em qualquer linguagem de programação, depois testar e otimizar essas estratégias para melhorar o desempenho. BackTestLib permite aos desenvolvedores voltar a testar seus sistemas de negociação em C, C, VB. NET, F, R, IronPython ou qualquer outro idioma, usando dados de barra ou barra. Isso simplesmente não importa como o seu sistema comercial está escrito. Tudo o que você precisa fazer é fornecer uma lista de negócios, e a biblioteca de teste de volta faz o resto para você. BackTestLib pode calcular o desempenho do seu sistema comercial usando duas dúzias de medidas de risco, incluindo taxa de Sharpe, razão de Calmar, razão de Sortino, Draw Draw máximo, Drawdown de Monte Carlo, PL total, Risco de Risco, o maior lucro, a maior perda, o número médio de operações Mês, Registros de comércio e muito mais. Perfeito para otimização de estratégia Os comerciantes profissionais sabem que todas as coisas boas acabaram. Mesmo os melhores sistemas de negociação eventualmente caem em períodos perdidos, exigindo a otimização ou a aposentadoria do sistema comercial. Os motivos variam, incluindo mudanças na liquidez, volatilidade e dinâmica do mercado subjacente, bem como outros fatores. O BackTestLib produz resultados que representam uma gama de medidas com base na rentabilidade e no risco de seu sistema comercial quando testado com os dados com os quais foi fornecido. Exemplo de código Crie algumas negociações simuladas Lista lt Comércio gt negocia nova lista lt Trade gt () trades. Add (new Trade (DateTime. Parse (quot112014 9: 30: 45.422 AMquot), SignalType. Buy, 24)) trades. Add (new Trade (DateTime. Parse (quot112014 9: 32: 33.891 AMquot), SignalType. ExitLong, 24.09)) trades. Add (comércio novo (DateTime. Parse (quot112014 9: 37: 12.839 AMquot), SignalType. Sell, 24.07)) negociações. Add (novo Trade (DateTime. Parse (quot112014 9: 48: 27.488 AMquot), SignalType. Exit, 24.19)) trades. Add (new Trade (DateTime. Parse (quot112014 9: 49: 16.415 AMquot), SignalType. Compre, 24)) trades. Add (new Trade (DateTime. Parse (quot112014 9: 50: 45.512 AMquot), SignalType. Exit, 24.09)) trades. Add (novo Trade (DateTime. Parse (quot112014 9: 51: 14.212 AMquot), SignalType. Buy, 24.01)) Execute o último teste do último teste 24.03 BacktestResults results Backtester. Backtest (trades, lastPrice) Produzido o console de resultados. WriteLine (número total de trades: quot. Results. TotalNumberOfTrades) Contras Ole. WriteLine (quotAverage number of trades per month: quot. Results. AverageTradesPerMonth) Console. WriteLine (quotTotal número de negociações rentáveis: quot. Results. NumberOfProfitableTrades) Console. WriteLine (quotTotal número de negociações perdidas: quot. Results. NumberOfLosingTrades) Consola. WriteLine (quotTotal profit: quot. Results. TotalProfit) Console. WriteLine (quotTotal loss: quot. Results. TotalLoss) Consola. WriteLine (quotPrescentes rentáveis: quot. Results. PercentProfit) Consola. WriteLine (quotPetícias rentáveis: quantos resultados. PercentProfit) Consola. WriteLine (quotLargest profit: quot. Results. LargestProfit) Console. WriteLine (quotLargest loss: quot. Results. LargestLoss) Consola. WriteLine (quotMaximum drawdown: quot. Results. MaximumDrawDown) Console. WriteLine (quotMaximum drawdown Monte Carlo: quantos resultados. MaximumDrawDownMonteCarlo) Consola. WriteLine (quotStandard Deviation : Quant. Results. StandardDeviation) Console. WriteLine (quatStandard Deviation annualized: quot. Results. StandardDeviationAnnualizated) Console. WriteLi Ne (Desvio lateral (MAR 10): quot. Results. DownsideDeviationMar10) Console. WriteLine (quotValue Added Monthly Index (VAMI): quot. Results. ValueAddedMonthlyIndex) Consola. WriteLine (quotSharpe ratio: quot. Results. harpeRatio) Consola. WriteLine (quotSortino ratio: quot. Results. SortinoRatioMAR5) Console. WriteLine (quotAnnualizado Sortino ratio: quot. Results. AnualizedSortinoRatioMAR5) Console. WriteLine (quotSterling ratio: quot. Results. SterlingRatioMAR5) Consola. WriteLine (quotCalmar ratio: quot. Results. CalmarRatio) Console. WriteLine (quotRisk para recompensar a relação: quot. Results. RiskRewardRatio) Exibir o log de comércio foreach (Trade trade in results. Trades) Console. WriteLine (trade. Date quot: quot trade. Signal. ToString () quot quot trade. Price. ToString ())