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Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade é um Python Algorithmic Trading Library com foco em backtesting e suporte para papel-trading e live-trading Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como Ele se comporta PyAlgoTrade permite que você faça isso com o mínimo de recursos effort. Main. Fully documentado. Event driven. Supports Market, Limite, Stop e StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Finanças do Google e NinjaTrader CSV files. Supports qualquer tipo de dados de séries de tempo Em formato CSV, por exemplo Quandl. Bitcoin comercialização apoio através Bitstamp. Technical indicadores e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst expoente e outros. Performance métricas como Sharpe ratio e drawdown analysis. Handling Twitter eventos em tempo real. Event profiler. TA-Lib integration. Very fácil de escalar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para backtest uma estratégia. PyAlgoTrade é livre, open source, e está licenciado sob o Apach E Licença, Versão 2 0.Learn Quant skills. If você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo O Trading com curso Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e Práticas para a pesquisa comercial quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativos O curso dá-lhe o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro Ele se concentra na aplicação prática da programação para a negociação, em vez de ciência da computação teórica O curso vai pagar por si rapidamente, Você tempo em processamento manual de dados Você vai gastar mais tempo pesquisando sua estratégia e implementação de trades. Course rentável. Part 1 Basics Você vai aprender por Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, Apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2 Manuseio dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como o Yahoo Finance , CBOE e outros sites Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3 Pesquisando estratégias Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4 Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API Você vai aprender como obter dados em tempo real e colocar ordens ao vivo. Muitos exemplos de código. O material do curso consiste em notebooks que contêm texto juntamente com código interativo como este Você vai Ser capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias. Enquanto alguns tópicos são explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você ganhou T mesmo necessidade de escrever o seu próprio código de baixo nível, por causa do apoio por bibliotecas de código aberto existentes TradingWithPython biblioteca combina muito de A funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo a sua utilização Em aplicações comerciais. Curso rating. Um piloto do curso foi realizada na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer. Matej bem concebido curso e bom treinador Definitivamente vale o seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente sabia que seu material profundidade de A cobertura era perfeita Se Jev executa algo assim novamente, eu vou ser o primeiro a se inscrever John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise do sistema de estoque. O objetivo deste tutorial é dar-lhe uma rápida introdução ao PyAlgoTrade As Descrito na introdução, o objetivo de PyAlgoTrade é ajudá-lo backtest estratégias de negociação de ações Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e você gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como ele Se, então PyAlgoTrade deve permitir que você faça isso com esforço mínimo. Antes de eu seguir em frente eu gostaria de agradecer a Pablo Jorge que ajudou a rever o projeto inicial e documentation. This tutorial foi desenvolvido em um ambiente UNIX, mas as etapas para adaptá-lo para Um ambiente Windows deve ser direto. PyAlgoTrade tem 6 componentes principais. Strategies Estas são as classes que você define que implementam a lógica de negociação Quando comprar, quando vender, etc Feeds Estes são dados fornecendo abstrações Por exemplo, você vai usar um feed CSV Que carrega barras de um CSV valores separados por vírgulas arquivo formatado para alimentar dados para uma estratégia Os feeds não são limitados a barras Por exemplo, há um feed do Twitter que permite a incorporação de eventos do Twitter em decisões comerciais Brokers Brokers são responsáveis ​​pela execução de pedidos DataSeries A data Series é uma abstração usada para gerenciar dados de séries de tempo Technicals Estes são um conjunto de filtros que você usa para fazer cálculos em cima de DataSeries Por exemplo SMA Simp Le Moving Average, RSI Índice de Força Relativa, etc Estes filtros são modelados como DataSeries decoradores Optimizer Estes são um conjunto de classes que lhe permitem distribuir backtesting entre diferentes computadores, ou diferentes processos em execução no mesmo computador, ou uma combinação de ambos Eles fazem Horizontal de escala fácil. Tendo dito tudo isso, a primeira coisa que vamos precisar para testar nossas estratégias é alguns dados Vamos usar os preços das ações da Oracle para o ano 2000, que vamos baixar com o seguinte comando. O pacote downloads de dados formatados CSV de Yahoo Finanças O arquivo deve olhar como this. Let s começar com uma estratégia simples, ou seja, um que apenas imprime os preços de fechamento como eles são processados. O código está fazendo 3 principais things. Declaring uma nova estratégia Há apenas um método que tem A ser definido, onBars que é chamado para cada barra no feed. Loading o feed de um arquivo CSV. Running a estratégia com as barras fornecidas pelo feed. If você executar o script você deve ver os preços de fechamento Em ordem. Vamos seguir em frente com uma estratégia que imprime o fechamento de preços SMA, para ilustrar como technicals são used. This é muito semelhante ao exemplo anterior, exceto that. We re inicializando um filtro SMA sobre o fechamento de dados de preços series. We re Imprimindo o valor SMA atual juntamente com o preço de fechamento. Se você executar o script, você deve ver os preços de fechamento e os valores SMA correspondentes, mas neste caso os primeiros 14 valores SMA são Nenhum Isso é porque precisamos de pelo menos 15 valores para obter Algo fora do SMA. All os technicals retornará None quando o valor pode t ser calculado em um determinado time. One coisa importante sobre technicals é que eles podem ser combinados Isso é porque eles re modelado como DataSeries também Por exemplo, obtendo um SMA sobre o RSI sobre os preços de fechamento é tão simples como this. If você executar o script que você deve ver um monte de valores na tela where. The primeiros 14 RSI valores são Nenhum Isso é porque precisamos de pelo menos 15 valores para obter um Valor RSI. Os primeiros 28 SMA Lues são Nenhum Isso é porque os primeiros 14 valores de RSI são Nenhum eo 15º é o primeiro não Nenhum valor que o filtro de SMA recebe Nós podemos calcular o SMA 15 somente quando temos 15 valores não Nenhum. Vamos seguir com um Simples estratégia, desta vez simulando negociação real A idéia é muito simple. If o preço de fechamento ajustado está acima do SMA 15 entramos em uma posição longa que colocamos uma ordem de mercado de compra. Se uma posição longa está no lugar, Abaixo do SMA 15 que nós saímos a posição longa nós colocamos uma ordem de mercado de sell. Se você executar o script que você deve ver algo como this. But o que se usamos 30 como o período SMA em vez de 15 que iria produzir melhores resultados ou pior Poderíamos Certamente fazer algo como this. and que iria descobrir que podemos obter melhores resultados com um SMA 20. Isso é ok se só temos que tentar um conjunto limitado de valores de parâmetros Mas se temos de testar uma estratégia com vários parâmetros, em seguida, A abordagem serial definitivamente não vai escalar como estratégia Ies obter mais complex. Meet o componente otimizador A idéia é muito simple. There é um servidor responsável for. Providing as barras para executar a strategy. Providing os parâmetros para executar o strategy. Recording os resultados da estratégia de cada um dos workers. There são Vários trabalhadores responsáveis ​​por. Running a estratégia com as barras e parâmetros fornecidos pelo servidor. Para ilustrar isso vamos usar uma estratégia conhecida como RSI2 que exige os seguintes parâmetros. Um período SMA para a identificação da tendência Chamaremos este entrySMA e irá variar entre 150 e 250.A menor SMA período para o ponto de saída Vamos chamar este exitSMA e irá variar entre 5 e 15.An RSI período para entrar em ambas as posições curtas longas Vamos chamar este rsiPeriod e irá variar entre 2 e 10.An RSI sobrevenda Limite para entrada de posição longa Chamaremos isto overSoldThreshold e irá variar entre 5 e 25.An RSI overbought limite para entrada de posição curta Chamaremos isso overBoughtThreshold e irá variar entre 75 e 95.If minha matemática é ok, aqueles são 4409559 diferentes combinações. Tester esta estratégia para um conjunto de parâmetros levou-me cerca de 0 16 segundos Se eu executar todas as combinações em série, ele vai me levar cerca de 8 5 dias para avaliar todos eles e encontrar O melhor conjunto de parâmetros Isso é um longo tempo, mas se eu puder obter dez computadores de 8 núcleos para fazer o trabalho, em seguida, o tempo total vai descer para cerca de 2 5 horas. Long história curta, precisamos ir parallel. Let s Comece baixando 3 anos de barras diárias para Dow Jones Industrial Average. Save este código como.