Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade é uma biblioteca de negociação algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para paper-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 comporta PyAlgoTrade permite que você faça assim com o mínimo effort. Main features. Fully documentado. Event driven. Supports Market, Limit, Stop e StopLimit orders. Supports Yahoo Finanças, 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 Eu sou novo a programação, Python e Pandas tão esperançosamente esta pergunta isn ta silly. Eu downloaded alguns dados de FOREX de aqui Um vale do mês s dos dados é em torno das linhas 50mil no formato de CSV para todos os pares. Gostaria de eventualmente ser capaz de testar uma estratégia em vários quadros de tempo e instruments. Here é o código que eu estou usando. On qualquer coisa, mas um arquivo de teste truncado esta leitura em processo leva um longo time. Is há uma maneira que eu deveria estar armazenando o Dados para que Pandas pode ler os arquivos muito mais rápido. Há um limite para o tamanho dos dados que Pandas pode razoavelmente handle. Any ajuda seria muito apreciada. 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 curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação comercial quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativos O curso dá-lhe máximo impac T para o seu tempo investido e dinheiro Ele se concentra na aplicação prática de programação para a negociação ao invés de ciência da computação teórica O curso vai pagar por si rapidamente, poupando-lhe tempo no processamento manual de dados Você vai gastar mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios rentáveis. Visão geral do curso. Parte 1 Noções básicas Você vai aprender por que Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo Vamos começar por configurar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, irá apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2 Manipulação dos dados Aprenda a obter dados de vários livre Fontes como 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 Construa uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho Vários exemplos de estratégias são Discutido nesta parte. Parte 4 Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API Y Ou vai aprender como obter dados de estoque 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 será capaz de aprender, interagindo com o código e modificando-o para 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 não precisa nem escrever seu próprio código de baixo nível, porque De apoio por bibliotecas de código aberto existentes TradingWithPython biblioteca combina grande parte da 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 o seu uso em aplicações comerciais. Curso rating. Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2017, é isso que os alunos têm a dizer. M Atej curso bem concebido e bom treinador Definitivamente vale o seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente sabia que sua profundidade de material de cobertura era perfeita Se Jev executa algo assim novamente, eu vou ser o primeiro a se inscrever John Phillips Seu curso realmente me começou pular Considerando python para análise de sistema de estoque.
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