Trading Système Bibliothèque

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade est une bibliothèque de négociation Algorithmique Python centrée sur le backtesting et le support pour le trading de papier et le trading en direct. Disons que vous avez une idée pour une stratégie de trading et youd comme pour l'évaluer avec des données historiques et voir comment il se comporte. PyAlgoTrade vous permet de le faire avec un minimum d'effort. Caractéristiques principales Entièrement documenté. Événement. Prend en charge les commandes Market, Limit, Stop et StopLimit. Prend en charge les fichiers Yahoo Finance, Google Finance et NinjaTrader CSV. Supporte tout type de données de séries chronologiques au format CSV, par exemple Quandl. Bitcoin trading support via Bitstamp. Indicateurs techniques et filtres comme SMA, WMA, EMA, RSI, bandes de Bollinger, exposant de Hurst et d'autres. Des mesures de performance comme le ratio Sharpe et l'analyse de retrait. Gestion des événements Twitter en temps réel. Profiler d'événements. Intégration TA-Lib. Très facile à mettre à l'échelle horizontalement, c'est-à-dire à utiliser un ou plusieurs ordinateurs pour revoir une stratégie. PyAlgoTrade est libre, open source, et il est sous licence Apache, version 2.0.Learn Quant compétences Si vous êtes un commerçant ou un investisseur et que vous souhaitez acquérir un ensemble de compétences de négociation quantitatives, vous êtes au bon endroit. Le Trading avec Python cours vous fournira les meilleurs outils et pratiques pour la recherche quantitative de négociation, y compris les fonctions et les scripts écrits par des commerçants quantitatifs experts. Le cours vous donne un impact maximal pour votre temps investi et votre argent. Il se concentre sur l'application pratique de la programmation au commerce plutôt que l'informatique théorique. Le cours va payer lui-même rapidement en vous faisant gagner du temps dans le traitement manuel des données. Vous passerez plus de temps à la recherche de votre stratégie et la mise en œuvre des métiers rentables. Aperçu du cours Partie 1: Notions de base Vous apprendrez pourquoi Python est un outil idéal pour le commerce quantitatif. Nous commencerons par créer un environnement de développement et nous vous présenterons ensuite aux bibliothèques scientifiques. Partie 2: Manipulation des données Apprenez à obtenir des données provenant de diverses sources libres telles que Yahoo Finance, CBOE et d'autres sites. Lire et écrire plusieurs formats de données, y compris les fichiers CSV et Excel. Partie 3: Recherche de stratégies Apprenez à calculer PL et des mesures de performance connexes comme Sharpe et Drawdown. Élaborer une stratégie commerciale et optimiser ses performances. Plusieurs exemples de stratégies sont discutés dans cette partie. Part 4: Going live Cette partie est centrée sur Interactive Brokers API. Vous apprendrez à obtenir des données en temps réel et à placer des ordres en direct. Beaucoup d'exemples de code Le matériel de cours se compose de carnets qui contiennent du texte avec code interactif comme celui-ci. Vous serez en mesure d'apprendre en interagissant avec le code et de le modifier à votre goût. Ce sera un excellent point de départ pour écrire vos propres stratégies Si certains sujets sont expliqués en détail pour vous aider à comprendre les concepts sous-jacents, dans la plupart des cas, vous n'aurez même pas besoin d'écrire votre propre code de bas niveau, en raison du soutien existant ouvert - source bibliothèques. TradingWithPython bibliothèque combine une grande partie de la fonctionnalité discutée dans ce cours comme un prêt à l'emploi des fonctions et sera utilisé tout au long du cours. Pandas vous fournira toute la puissance de levage lourd nécessaire au crunching de données. Tout le code est fourni sous la licence BSD, permettant son utilisation dans des applications commerciales Note du cours Un pilote du cours a eu lieu au printemps de 2013, c'est ce que les élèves ont à dire: Matej bien conçu cours et un bon entraîneur. Vaut vraiment le prix et mon temps Lave Jev connaissait évidemment ses trucs. La profondeur de la couverture était parfaite. Si Jev exécute quelque chose comme ça encore, Ill sera le premier à s'inscrire. John Phillips Votre cours m'a vraiment fait sauter commencé en considérant Python pour l'analyse du système de stock.