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Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade는 백 트레이싱 및 종이 트레이딩 및 라이브 거래 지원에 중점을 둔 파이썬 알고리즘 트레이딩 라이브러리입니다. 트레이딩 전략에 대한 아이디어가 있으며 과거 데이터를 사용하여이를 평가하고 PyAlgoTrade는 최소한의 노력으로 대부분의 작업을 수행 할 수 있습니다. 주요 기능 완전하게 문서화 된 이벤트 구동 시장, 제한, 중지 및 제한 요청을 지원합니다. Yahoo Finance, Google Finance 및 NinjaTrader CSV 파일을 지원합니다. 모든 유형의 시계열 데이터를 지원합니다. Bitstamp를 통한 Quandl. Bitcoin 거래 지원과 같은 CSV 형식으로 제공됩니다. SMA, WMA, EMA, RSI, Hummst 지수 및 기타와 같은 기술 지표 및 필터와 같은 QuarterlBitcoin 거래 지원. Sharpe 비율 및 drawdown 분석과 같은 실적 통계. 실시간 Twitter 이벤트 처리. Event Profiler. TA-Lib integration. PyAlgoTrade는 자유롭고 개방적인 소스이며 Apach에서 라이센스가 부여되어있어 수평 적으로 확장 할 수 있습니다. 즉, 하나 이상의 컴퓨터를 사용하여 전략을 백 테스트합니다. e License, Version 2 0.Learn Quant 스킬. 당신이 상인이거나 투자자이고 양적 거래 스킬을 습득하고자한다면, 당신은 트레이딩 위 파이썬 코스를 통해 최상의 툴을 제공 할 것입니다. 전문 양적 거래자가 작성한 기능 및 스크립트를 포함한 양적 거래 연구를위한 실습 코스는 투자 시간 및 비용에 최대의 영향을줍니다 이론 컴퓨터 과학보다는 무역에 대한 프로그래밍의 실제 응용에 초점을 둡니다 과정은 저축 데이터를 수동으로 처리 할 시간이 필요합니다. 전략을 연구하고 수익성있는 거래를 구현하는 데 더 많은 시간을 할애 할 것입니다. 과정 개요. 파트 1 기본 사항 Python이 양적 거래를위한 이상적인 도구라는 것을 알게 될 것입니다. 개발 환경을 설정하여 시작하고 과학 라이브러리에 대해 소개합니다. 파트 2 데이터 처리 야후 파이낸스와 같은 다양한 무료 소스에서 데이터를 가져 오는 방법을 배우십시오. , CBOE 및 다른 사이트 CSV 및 Excel 파일을 포함한 여러 데이터 형식 읽기 및 쓰기. 파트 3 전략 연구 Sharp 및 Drawdown과 같은 PL 및 동반 성능 메트릭을 계산하는 방법 학습 전략 수립 및 성능 최적화이 섹션에서는 여러 전략 예제를 설명합니다. Part 4 실시간 게재이 부분은 Interactive Brokers API를 중심으로합니다. 실시간 주식 데이터를 얻고 실제 주문을하는 방법을 배우게됩니다. 예제 코드가 많습니다. 코스 재료는 텍스트가 포함 된 노트북과이 대화식 코드로 구성됩니다. 코드와 상호 작용하고 자신의 취향에 맞게 수정하여 학습 할 수 있습니다. 자신 만의 전략을 작성하기위한 훌륭한 출발점이 될 것입니다. 기본 개념을 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 주제가 아주 자세하게 설명되어 있지만 대부분의 경우 기존 오픈 소스 라이브러리의 지원으로 인해 저수준 코드를 작성할 필요가 있습니다. TradingWithPython 라이브러리는 바로 사용할 수있는 기능으로이 과정에서 논의 된 기능이 과정 전체에 사용됩니다. 팬더는 데이터 처리에 필요한 모든 무거운 힘을 제공합니다. 모든 코드는 BSD 라이센스에 따라 제공되며 사용이 가능합니다 코스의 평가. 코스 평가. 코스의 조종사는 2013 년 봄에 열렸습니다. 학생들이 말하려는 것입니다. 물론 잘 설계된 코스와 훌륭한 트레이너 확실히 가격과 시간을 가치가 있습니다. Lave Jev는 분명히 자신의 물건 깊이를 알고있었습니다. 범위가 완벽했습니다. Jev가 이와 비슷한 것을 다시 실행한다면 필자는 John Phillips에 가입 한 첫 번째 사람이 될 것입니다. 귀하의 코스는 실제로 주식 시스템 분석을 위해 파이썬을 고려하기 시작했습니다. 이 튜토리얼의 목표는 PyAlgoTrade As 소개에서 설명한 PyAlgoTrade의 목표는 주식 거래 전략을 뒷받침하는 것입니다. 트레이딩 전략에 대한 아이디어를 갖고 있으며 과거 데이터를 사용하여 그것을 평가하고 어떻게 행동을 취한 후에 PyAlgoTrade는 최소한의 노력으로 그렇게 할 수 있어야합니다. 필자는 이전 디자인과 문서를 검토하는 데 도움을 준 Pablo Jorge에게 감사 드리고 싶습니다. 이 튜토리얼은 UNIX 환경에서 개발되었지만이를 적용하기위한 단계는 Windows 환경은 직선적이어야합니다. PyAlgoTrade에는 6 가지 주요 구성 요소가 있습니다. 전략 전략 다음은 거래 논리를 구현하는 클래스입니다. 구입시기, 판매시기 등 피드 데이터를 추상화하는 데이터 예를 들어, CSV 피드 CSV에서 막대를로드합니다. 쉼표로 구분 된 형식의 파일을 사용하여 전략에 데이터를 제공합니다. 피드는 막대에만 국한되지 않습니다. 예를 들어 트위터 이벤트를 거래 결정에 통합 할 수있는 트위터 피드가 있습니다. 중개인 브로커가 명령을 실행합니다. DataSeries A 데이터 시리즈는 시계열 데이터를 관리하는 데 사용되는 추상화입니다. 기술 자료 Data Series 위에 계산을 수행하는 데 사용하는 필터 세트입니다. 예를 들어 SMA Simp 르 이동 평균, RSI 상대 강도 인덱스 등 이러한 필터는 DataSeries 데코레이터로 모델링됩니다. Optimizer 이들은 서로 다른 컴퓨터 또는 동일한 컴퓨터에서 실행중인 다른 프로세스 또는 둘 모두의 조합에 대해 백 테스트를 배포 할 수있는 클래스 집합입니다. 쉽게 수평 확장이 가능합니다. 우리가 전략을 테스트하는 데 필요한 첫 번째 사항은 몇 가지 데이터입니다. 2000 년에 오라클의 주가를 사용하자. 이 명령은 다음 명령으로 다운로드 할 예정입니다. 패키지는 CSV 형식의 데이터를 Yahoo Finance 파일은 이렇게 보일 것입니다. 간단한 전략으로 시작하십시오. 즉, 처리되는 즉시 종가를 인쇄하는 것입니다. 코드는 3 가지 주요 사항을 수행합니다. 새로운 전략 선언. 피드의 모든 막대에 대해 호출되는 onBars를 정의합니다. CSV 파일에서 피드를로드합니다. 피드에서 제공하는 막대로 전략을 실행합니다. 스크립트를 실행하면 종료 가격이 표시됩니다 단계적으로 SMA 가격을 인쇄하여 기술 사용 방법을 설명하는 전략으로 넘어갑니다. 이는 이전 예와 매우 유사합니다. 종가 데이터 시리즈에 대해 SMA 필터를 초기화합니다. 우리는 스크립트를 실행하면 종가와 해당 SMA 값을 볼 수 있지만이 경우 처음 14 개의 SMA 값은 None입니다. 값을 얻기 위해 최소 15 개의 값이 필요하기 때문입니다 주어진 시간에 값을 계산할 수 없으면 기술자는 아무 것도 반환하지 않습니다. 기술에 관한 한 가지 중요한 점은 이들을 결합 할 수 있다는 것입니다. 왜냐하면 다시 DataSeries로 모델링했기 때문입니다. 예를 들어, 종료 가격에 대한 RSI의 SMA는 this만큼 간단합니다. 스크립트를 실행하면 화면에 여러 값이 표시됩니다. 첫 번째 14 개의 RSI 값은 None입니다. 즉, 값을 얻기 위해 적어도 15 개의 값이 필요하기 때문입니다. RSI 값. 첫 번째 28 SMA VA lues는 None입니다. 첫 번째 14 RSI 값이 None이고 15 번째 값이 SMA 필터가 수신하지 않는 첫 번째 None 값이기 때문에 SMA 15를 계산할 수 있습니다. None 값이 아닌 경우에만 SMA 15를 계산할 수 있습니다. 간단한 전략, 이번에는 실제 거래 시뮬레이션이 아이디어는 매우 간단합니다. 조정 된 가까운 가격이 SMA 15보다 높으면 우리는 매수 주문을합니다. 긴 포지션이 있고 조정 된 가까운 가격이 하락하면 SMA 15 아래에서 우리는 시장 포지션을 팔고 있습니다. 스크립트를 실행하면 다음과 같은 결과를 볼 수 있습니다. 그러나 SMA 기간을 15로 설정하지 않고 30을 사용한다면 어떻게 될까요? 우리는 SMA 20으로 더 나은 결과를 얻을 수 있음을 알게 될 것입니다. 제한된 매개 변수 값만 사용해도 괜찮 으면 좋겠지 만 여러 매개 변수로 전략을 테스트해야한다면 일련의 접근 방식은 확실히 전략으로 확장되지 않을 것입니다. 좀 더 복잡해집니다. 옵티 마이저 구성 요소를 생각해보십시오. 아이디어는 매우 간단합니다. 하나의 서버가 있습니다. 전략을 실행하기 위해 막대를 제공합니다. 전략을 실행하기위한 매개 변수를 제공합니다. 각 작업자의 전략 결과를 기록하십시오. 서버가 제공하는 매개 변수로 전략을 실행합니다. 이를 설명하기 위해 다음 매개 변수가 필요한 RSI2 전략을 사용합니다. 추세 식별을위한 SMA 기간이 항목을 SM이라고하며, 150 및 250. 이탈 지점에 대한 더 작은 SMA 기간이 출구를 SMA라고 부르며 5에서 15 사이의 범위를 갖습니다. 짧은 긴 위치 모두 입력하기위한 RSI 기간이 rsiPeriod를 호출하고 2에서 10 사이의 범위로 지정합니다. RSI 과매 수 long position entry를위한 threshold 우리는 이것을 overSoldThreshold over라고 부르며 5와 25 사이의 범위를 가질 것입니다. short position entry에 대한 RSI overbought threshold 이것을 overBoughtThreshold라고 부르며 75와 95. 만약 나의 수학이 괜찮다면, 그것들은 4409559 개의 서로 다른 조합입니다. 하나의 매개 변수 세트에 대해이 전략을 시험하면 약 0 16 초가 걸리게됩니다. 모든 조합을 순차적으로 실행하면 모든 것을 평가하고 약 5 일 동안 모든 것을 평가하고 찾을 수 있습니다. 가장 좋은 매개 변수 집합입니다. 오랜 시간이지만, 10 개의 8 코어 컴퓨터로 업무를 수행 할 수 있다면 전체 시간은 약 2 시간으로 줄어들 것입니다. 긴 이야기가 짧으면 병렬로 진행해야합니다. 다우 존스 산업 평균 지수 (Dow Jones Industrial Average)에 대한 3 년 간의 일일 평균 막대를 다운로드하여 시작하십시오. 이 코드를 다음과 같이 저장하십시오.