Realtime Forex Python

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade är ett Python Algorithmic Trading Library med fokus på backtesting och support för pappershandel och live trading. Låt oss säga att du har en idé för en handelsstrategi och du vill utvärdera den med historiska data och se hur det beter sig PyAlgoTrade kan du göra det med minimal effort. Main features. Fully dokumentated. Event driven. Supports Market, Limit, Stop och StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Google Finance och NinjaTrader CSV files. Supports alla typer av tidsseriedata i CSV-format, till exempel Quandl. Bitcoin trading support via Bitstamp. Technical indikatorer och filter som SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst exponent och others. Performance metrics som Sharpe förhållande och drawdown analysis. Handling Twitter händelser i realtid. Event profiler. TA-Lib integration. Very lätt att skala horisontellt, det vill säga med en eller flera datorer för backtestestrategy. PyAlgoTrade är gratis, öppen källkod och licensierad under Apach E License, Version 2 0.Learn Quant kompetens. Om du är en näringsidkare eller en investerare och vill ha en uppsättning kvantitativa handelsfärdigheter, är du på rätt plats Trading With Python-kursen ger dig de bästa verktygen och praxis för kvantitativ handelsforskning, inklusive funktioner och skrifter som skrivits av expertkvantitativa handlare Kursen ger dig maximal inverkan på din investerade tid och pengar. Det fokuserar på praktisk tillämpning av programmering till handel snarare än teoretisk datalogi. Kursen kommer att betala sig själv snabbt genom att spara din tid i manuell behandling av data Du kommer att spendera mer tid på att undersöka din strategi och genomföra lönsamma affärer. Kursöversikt. Part 1 Grunder Du lär dig varför Python är ett idealiskt verktyg för kvantitativ handel Vi börjar med att skapa en utvecklingsmiljö och då introducera dig till de vetenskapliga biblioteken. Bild 2 Hantera data Lär dig hur du får data från olika fria källor som Yahoo Finance , CBOE och andra webbplatser Läs och skriv flera dataformat inklusive CSV - och Excel-filer. Part 3 Forskningsstrategier Lär dig att beräkna PL och åtföljande prestandametri som Sharpe och Drawdown Bygg en handelsstrategi och optimera prestanda Flera exempel på strategier diskuteras i den här delen. Part 4 Komma igång Den här delen är centrerad kring Interactive Brokers API Du lär dig att få realtids lagerdata och placera live order. Massor av exempelkod. Kursmaterialet består av anteckningsböcker som innehåller text tillsammans med interaktiv kod som den här Du kommer att Kunna lära sig genom att interagera med koden och ändra det efter eget tycke. Det kommer att vara en bra utgångspunkt för att skriva egna strategier. Även om vissa ämnen förklaras i stor detalj för att hjälpa dig att förstå de underliggande begreppen, i de flesta fall vann du t behöver ens skriva din egen lågnivåkod, på grund av stöd från befintliga bibliotek med öppen källkod TradingWithPython-biblioteket kombinerar mycket av Funktionaliteten som diskuteras i denna kurs som färdiga funktioner och kommer att användas under hela kursen kommer Pandas att ge dig all den kraftiga kraften som behövs vid datakrypning. Alla koden tillhandahålls under BSD-licensen och tillåter användningen I kommersiella aplications. Course rating. En pilot av kursen hölls våren 2013, det här är vad studenterna fick säga. Matej väl utformad kurs och bra tränare Definitivt värt sitt pris och min tid Lave Jev visste självklart hans grejer djup av Täckningen var perfekt Om Jev kör något liknande här igen, blir jag den första som registrerar mig John Phillips Din kurs fick mig verkligen att hoppa och började överväga python för lageranalys. Målet med denna handledning är att ge dig en snabb introduktion till PyAlgoTrade As beskrivet i introduktionen är målet med PyAlgoTrade att hjälpa dig att backtest stock trading strategier. Låt oss säga att du har en idé för en handelsstrategi och du vill utvärdera den med historiska data och se hur det Uppför sig, så ska PyAlgoTrade låta dig göra det med minimal ansträngning. Innan jag går vidare vill jag tacka Pablo Jorge som hjälpt till att granska den ursprungliga designen och dokumentationen. Denna handledning utvecklades i en UNIX-miljö, men stegen för att anpassa den till En Windows-miljö borde vara enkel. PyAlgoTrade har sex huvudkomponenter. Strategier Det här är de klasser som du definierar som implementerar handelslogiken När man ska köpa, när man ska sälja osv. Feeds Dessa är data som ger abstraktioner. Exempelvis använder du en CSV-flöde Som laddar staplar från en CSV-kommandoseparerad värdesformaterad fil för att mata data till en strategi. Feeds är inte begränsade till staplar. Exempelvis finns ett Twitter-flöde som gör det möjligt att införliva Twitter-händelser i handelsbeslut. Brokers Brokers ansvarar för att genomföra order DataSeries En data serien är en abstraktion som används för att hantera tidsseriedata Tekniska data Dessa är en uppsättning filter som du använder för att göra beräkningar ovanpå DataSeries Till exempel SMA Simp Le Moving Average, RSI Relative Strength Index, etc. Dessa filter är modellerade som DataSeries decorators Optimizer. Dessa är en uppsättning klasser som låter dig distribuera backtesting mellan olika datorer eller olika processer som körs på samma dator eller en kombination av båda de gör Horisontell skalning enkelt. Hade sagt allt det, det första vi behöver för att testa våra strategier är några data. Låt oss använda Oracle s aktiekurser för år 2000, som vi kommer ladda ner med följande kommando. Paketet laddar ner CSV formaterade data från Yahoo Finance Filen ska se ut så här. Låt oss börja med en enkel strategi, det vill säga en som bara skriver ut stängningskurser som de bearbetas. Koden gör 3 huvud saker. Avklarar en ny strategi Det finns bara en metod som har att definieras, onBars som kallas för varje stapel i matningen. Ladda matningen från en CSV-fil. Löp strategin med staplarna som matas av matningen. Om du kör scriptet bör du se slutkurserna I ordning. Låt oss fortsätta med en strategi som skriver ut stängning av SMA-priser, för att illustrera hur technicals används. Detta är mycket lik det föregående exemplet, förutom att. Vi återinitierar ett SMA-filter över slutkursdataserien. skriver ut det nuvarande SMA-värdet tillsammans med slutkursen. Om du kör skriptet bör du se slutkurserna och motsvarande SMA-värden, men i det här fallet är de första 14 SMA-värdena Inga Det beror på att vi behöver minst 15 värden för att få Något ut ur SMA. All technicals kommer att returnera Ingen när värdet inte kan beräknas vid en viss tid. En viktig sak om technicals är att de kan kombineras. Det beror på att de också modelleras som DataSeries. Exempelvis får man en SMA över RSI över slutkurserna är så enkelt som detta. Om du kör skriptet bör du se en massa värden på skärmen där. De första 14 RSI-värdena är Inga Det är därför att vi behöver minst 15 värden för att få en RSI-värde. Den första 28 SMA va Lues är None Det beror på att de första 14 RSI-värdena är Inga och den 15: e är den första inte Inget värde som SMA-filtret mottar Vi kan bara beräkna SMA 15 när vi har 15 inte Inga värden. Låt oss fortsätta med en Enkel strategi, den här gången simulerar den faktiska handeln Tanken är väldigt enkel. Om det justerade snabba priset ligger över SMA 15, går vi in ​​i en lång position där vi placerar en köpemarknadsorder. Om en lång position är på plats och den justerade slutna priset sjunker under SMA 15 vi lämnar den långa positionen placerar vi en säljs marknadsorder. Om du kör skriptet bör du se något så här. Men vad händer om vi använde 30 som SMA-perioden i stället för 15 Skulle det ge bättre resultat eller sämre Vi kunde gör verkligen något så här. och vi skulle få reda på att vi kan få bättre resultat med en SMA 20. Det här är ok om vi bara behöver försöka en begränsad uppsättning parametervärden Men om vi måste testa en strategi med flera parametrar, Seriell tillvägagångssätt kommer definitivt inte att skala som strateg Ies blir mer komplexa. Met optimeringsdelen Idén är mycket enkel. Det finns en server ansvarig för. Providing av staplarna för att köra strategin. Providing parametrarna för att köra strategin. Recording strategin resultat från var och en av arbetarna. Det finns Flera arbetstagare som ansvarar för. Kör strategin med staplarna och parametrarna som tillhandahålls av servern. För att illustrera detta använder vi en strategi som kallas RSI2, som kräver följande parametrar. En SMA-period för trendidentifikation Vi kommer att ringa denna entrySMA och kommer att sträcka sig mellan 150 och 250. En mindre SMA-period för utgångspunkten Vi kommer att ringa denna exitSMA och kommer att sträcka sig mellan 5 och 15.An RSI-period för inmatning av båda korta långa positioner Vi kommer att ringa till denna rsiPeriod och kommer att sträcka sig mellan 2 och 10.An RSI översolds tröskel för lång position post Vi kommer att kalla detta överSoldThreshold och kommer att sträcka sig mellan 5 och 25.An RSI överköpt tröskel för kort position post Vi ska ringa detta överBoughtThreshold och kommer att sträcka sig mellan 75 och 95. Om min matte är ok, är det 4409559 olika kombinationer. Test av denna strategi för en uppsättning parametrar tog mig ca 0 16 sekunder Om jag utför alla kombinationer seriellt tar det mig ca 8 5 dagar för att utvärdera dem alla och hitta den bästa uppsättningen parametrar Det är lång tid men om jag kan få tio 8-kärniga datorer för att göra jobbet kommer den totala tiden att gå ner till ca 2 5 timmar. Lång historia måste vi gå parallellt. börja med att ladda ner 3 års dagliga barer för Dow Jones Industrial Average. Save denna kod som.