Realtime Forex Python

Python Algorithmic Trading Biblioteca PyAlgoTrade è un Trading algoritmico libreria Python con particolare attenzione alla backtesting e il supporto per la carta-trading e live-trading. Diciamo che avete un'idea per una strategia di trading e youd piace di valutare con i dati storici e vedere come si comporta. PyAlgoTrade permette di farlo con il minimo sforzo. Principali caratteristiche completamente documentato. Evento guidato . Supporta Mercato, Limite, Stop e ordini StopLimit. Supporta i file di Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader CSV. Supporta qualsiasi tipo di dati di serie temporali in formato CSV, ad esempio Quandl. supporto commerciale Bitcoin attraverso Bitstamp. Indicatori tecnici e filtri come SMA, WMA, EMA, RSI, le bande di Bollinger, Hurst esponente e altri. metriche di performance come indice di Sharpe e analisi drawdown. Gestione degli eventi di Twitter in tempo reale. profiler evento. Integrazione TA-Lib. Molto facile da scalare orizzontalmente, cioè, utilizzando uno o più computer di backtest una strategia. PyAlgoTrade è gratuito, open source, ed è rilasciato sotto la licenza Apache, abilità versione 2.0.Learn Quant Se sei un commerciante o un investitore e vorrebbe acquisire una serie di abilità di negoziazione quantitative, si sono al posto giusto. Il Trading con corso Python vi fornirà i migliori strumenti e le pratiche per la ricerca di trading quantitative, comprese le funzioni e script scritti dai commercianti quantitative esperti. Il corso ti dà il massimo impatto per il vostro tempo investito e denaro. Essa si concentra sulla applicazione pratica di programmazione alla negoziazione piuttosto che informatica teorica. Il corso si ammortizza rapidamente consentendo di risparmiare tempo nel trattamento manuale dei dati. Vi permetterà di trascorrere più tempo alla ricerca la vostra strategia e l'attuazione di fruttuosi scambi commerciali. Scheda del corso Parte 1: Basics Imparerete perché Python è uno strumento ideale per la negoziazione quantitativa. Inizieremo con la creazione di un ambiente di sviluppo per poi farvi conoscere le biblioteche scientifiche. Parte 2: Gestione dei dati di imparare come ottenere i dati provenienti da varie fonti gratuiti come Yahoo Finance, CBOE e altri siti. Leggere e scrivere più formati di dati, inclusi file CSV e Excel. Parte 3: La ricerca di strategie Impara a calcolare la PL e metriche di performance di accompagnamento come Sharpe e drawdown. Costruire una strategia di trading e ottimizzare le prestazioni. Molteplici esempi di strategie sono discussi in questa parte. Parte 4: andare in diretta Questa parte è centrata intorno Interactive Brokers API. Imparerete come ottenere i dati in tempo reale di magazzino e gli ordini di posto dal vivo. Un sacco di codice di esempio Il materiale del corso è costituito da quaderni che contengono testo insieme con il codice interattivo come questo. Sarete in grado di imparare interagendo con il codice e modificarlo a proprio piacimento. Sarà un ottimo punto di partenza per scrivere le proprie strategie Mentre alcuni argomenti sono spiegati in dettaglio per aiutarvi a capire i concetti di base, nella maggior parte dei casi è solito nemmeno bisogno di scrivere il proprio codice di basso livello, a causa del sostegno da parte esistente aperto biblioteche - source. biblioteca TradingWithPython riunisce molte delle funzionalità discusso in questo corso come un funzioni pronte per l'uso e verrà utilizzato in tutto il corso. Pandas vi fornirà tutto il potere pesante di sollevamento necessaria in scricchiolio dei dati. Tutto il codice è fornito sotto la licenza BSD, che ne permette l'uso in aplications commerciali Course Rating Un pilota del corso si è tenuta nella primavera del 2013, questo è ciò che gli studenti avuto modo di dire: corso Matej ben progettato e buon allenatore. Sicuramente vale il suo prezzo e il mio tempo Lave Jev ovviamente sapeva la sua roba. profondità della copertura è stato perfetto. Se Jev gestisce qualcosa di simile di nuovo, Ill essere il primo a firmare. John Phillips tuo corso davvero mi ha fatto saltare iniziato a considerare pitone per il sistema di magazzino analysis. The obiettivo di questo tutorial è quello di dare una breve introduzione al PyAlgoTrade. Come descritto in premessa, l'obiettivo di PyAlgoTrade è quello di aiutare a backtest strategie di trading azionario. Let8217s dire che avete un'idea per una strategia di trading e you8217d piace di valutare con i dati storici e vedere come si comporta, quindi PyAlgoTrade dovrebbe permettere di farlo con il minimo sforzo. Prima di passare Vorrei ringraziare Pablo Jorge che ha contribuito a rivedere il progetto iniziale e la documentazione. Questo tutorial è stato sviluppato su un ambiente UNIX, ma i passi per adattarla a un ambiente Windows dovrebbe essere semplice. PyAlgoTrade dispone di 6 componenti principali: Strategie Queste sono le classi che si definiscono che implementano la logica di trading. Quando comprare, quando vendere, ecc Feed Questi sono i dati che forniscono astrazioni. Ad esempio, you8217ll utilizzare un feed CSV che carica bar da un (valori separati da virgola) CSV file formattato per alimentare i dati ad una strategia. Feed non sono limitati a barre. Ad esempio, vi è un feed Twitter che permette di incorporare gli eventi di Twitter in decisioni di trading. Brokers Brokers sono responsabili per l'esecuzione degli ordini. DataSeries una serie di dati è un'astrazione utilizzato per gestire i dati di serie temporali. Tecnici sono queste una serie di filtri che si utilizzano per fare calcoli in cima DataSeries. Per esempio SMA (Simple Moving Average), RSI (Relative Strength Index), ecc Questi filtri sono modellate come DataSeries decoratori. Optimizer Si tratta di un insieme di classi che consentono di distribuire backtesting tra diversi computer, o di diversi processi in esecuzione sullo stesso computer, o una combinazione di entrambi. Fanno scala orizzontale facile. Detto questo, la prima cosa che we8217ll bisogno di testare le nostre strategie sono alcuni dati. Let8217s utilizzano i prezzi delle azioni Oracle8217s per 2000, che we8217ll scaricare con il seguente comando: i dati formattati Il pyalgotrade. tools. yahoofinance pacchetto download CSV da Yahoo Finance. Il file ORCL-2000.csv dovrebbe assomigliare a questo: Let8217s iniziare con una strategia semplice, cioè quella che si limita a stampare i prezzi di chiusura come vengono trattati: il codice sta facendo 3 cose principali: dichiarazione di una nuova strategia. C'è solo un metodo che deve essere definito, onBars. che si chiama per ogni bar nel feed. Caricamento del feed da un file CSV. Esecuzione della strategia con le barre forniti dal mangime. Se si esegue lo script si dovrebbe vedere i prezzi di chiusura in ordine: Let8217s andare avanti con una strategia che le stampe prezzi di chiusura SMA, per illustrare come vengono utilizzati i fattori tecnici: Questo è molto simile a quella dell'esempio precedente, eccetto che: We8217re inizializzazione di un filtro SMA sopra la serie di dati prezzo di chiusura. We8217re stampare il valore corrente SMA con il prezzo di chiusura. Se si esegue lo script si dovrebbe vedere i prezzi di chiusura ed i corrispondenti valori SMA, ma in questo caso i primi 14 valori SMA sono. Questo perché abbiamo bisogno di almeno 15 valori per ottenere qualcosa fuori dalla SMA: Tutti i fattori tecnici torneranno Nessuno quando il valore can8217t essere calcolato in un dato momento. Una cosa importante su fattori tecnici è che possono essere combinati. Questo perché they8217re modellate come DataSeries pure. Ad esempio, ottenere un SMA sulla RSI nel corso dei prezzi di chiusura è semplice come questo: se si esegue lo script si dovrebbe vedere un gruppo di valori sullo schermo dove: I primi 14 valori RSI sono Nessuno. Questo perché abbiamo bisogno di almeno 15 valori per ottenere un valore di RSI. I primi 28 valori SMA sono Nessuno. Questo perché i primi 14 valori RSI sono Nessuno, e il 15 uno è il primo a non Nessuno valore che il filtro SMA riceve. Siamo in grado di calcolare la SMA (15) solo quando abbiamo 15 non valori None. Let8217s andare avanti con una strategia semplice, questa volta la simulazione di trading reale. L'idea è molto semplice: se il prezzo di chiusura regolata è sopra la SMA (15) entriamo in una posizione lunga (abbiamo posto un ordine di mercato di acquisto). Se una posizione lunga è a posto, e il prezzo di chiusura regolata scende sotto la SMA (15) si esce la posizione lunga (abbiamo posto un ordine di mercato vendita). Se si esegue lo script si dovrebbe vedere qualcosa di simile a questo: Ma cosa succede se abbiamo usato 30 come il periodo SMA invece di 15. Vorrei che produce risultati migliori o peggiori. Potremmo certamente fare qualcosa di simile a questo: e vorremmo scoprire che siamo in grado di ottenere risultati migliori con un SMA (20): Questa è giusta se abbiamo solo per provare una serie limitata di valori dei parametri. Ma se dobbiamo testare una strategia con più parametri, allora l'approccio di serie è sicuramente non andando a scalare le strategie diventano più complessi. Ottimizzazione Incontra il componente di ottimizzazione. L'idea è molto semplice: c'è solo un server responsabile: Fornire le barre per l'esecuzione della strategia. Il rispetto dei parametri per l'esecuzione della strategia. Registrazione dei risultati di strategia da ciascuno dei lavoratori. Ci sono molteplici operatori responsabili: corsa la strategia con le barre ed i parametri forniti dal server. Per illustrare questo we8217ll utilizzare una strategia nota come RSI2 (stockchartsschooldoku. phpidchartschool: tradingstrategies: rsi2), che richiede i seguenti parametri: Un periodo di SMA per l'identificazione di tendenza. We8217ll chiamare questo entrySMA e sarà compreso tra 150 e 250. Un periodo SMA più piccolo per il punto di uscita. We8217ll chiamare questo exitSMA e sarà compreso tra 5 e 15. periodo di un RSI per l'inserimento di entrambe le posizioni shortlong. We8217ll chiamare questo rsiPeriod e sarà compreso tra 2 e 10. Un RSI soglia di ipervenduto per l'ingresso posizione lunga. We8217ll chiamare questo overSoldThreshold e sarà compreso tra 5 e 25. Un RSI soglia di ipercomprato per l'ingresso posizione short. We8217ll chiamare questo overBoughtThreshold e varierà tra il 75 e il 95. Se la mia matematica è ok, quelli sono 4409559 diverse combinazioni. Testare questa strategia per una serie di parametri mi ci sono voluti circa 0,16 secondi. Se eseguo tutte le combinazioni in serie it8217ll prendere me circa 8,5 giorni per valutare tutti loro e di trovare il miglior set di parametri. Questo è un tempo lungo, ma se posso ottenere dieci computer 8-core per fare il lavoro, allora il tempo totale andrà verso il basso per circa 2,5 ore. Per farla breve, abbiamo bisogno di andare in parallelo. Let8217s iniziare scaricando 3 anni di barre giornaliere per 8216Dow Jones Industrial Average8217: Salvare il codice come rsi2.py: