Trading System Python

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade es una biblioteca de intercambio algorítmico Python centrada en backtesting y soporte para el comercio de papel y el comercio en vivo. Digamos que usted tiene una idea para una estrategia comercial y le gustaría evaluar con datos históricos y ver cómo se comporta. PyAlgoTrade le permite hacerlo con el mínimo esfuerzo. Características principales Totalmente documentado. Evento conducido . Soporta órdenes de Market, Limit, Stop y StopLimit. Soporta los archivos de Yahoo Finance, Google Finance y NinjaTrader CSV. Soporta cualquier tipo de datos de series de tiempo en formato CSV, por ejemplo Quandl. Bitcoin soporte comercial a través de Bitstamp. Indicadores técnicos y filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, bandas de Bollinger, exponente de Hurst y otros. Métricas de rendimiento como Sharpe ratio y análisis de reducción. Manejo de eventos de Twitter en tiempo real. Profiler de eventos. Integración TA-Lib. Escalable Muy fácil de escalar horizontalmente, es decir, usar uno o más equipos para volver a probar una estrategia. Free PyAlgoTrade es libre, de código abierto, y está licenciado bajo la licencia Apache, versión 2.0.Learn Quant habilidades Si usted es un comerciante o un inversor y le gustaría adquirir un conjunto de habilidades de negociación cuantitativa, usted está en el lugar correcto. El curso de Trading con Python le proporcionará las mejores herramientas y prácticas para la investigación de comercio cuantitativo, incluyendo funciones y guiones escritos por expertos comerciantes cuantitativos. El curso le da el máximo impacto para su tiempo invertido y dinero. Se centra en la aplicación práctica de la programación al comercio en lugar de la informática teórica. El curso se pagará rápidamente ahorrándote tiempo en el procesamiento manual de datos. Pasará más tiempo investigando su estrategia e implementando operaciones rentables. Descripción general del curso Parte 1: Conceptos básicos Usted aprenderá por qué Python es una herramienta ideal para el comercio cuantitativo. Comenzaremos por crear un entorno de desarrollo y luego le presentaremos a las bibliotecas científicas. Parte 2: Manejo de los datos Aprenda a obtener datos de varias fuentes gratuitas como Yahoo Finance, CBOE y otros sitios. Leer y escribir múltiples formatos de datos incluyendo archivos CSV y Excel. Parte 3: Investigación de estrategias Aprenda a calcular PL y métricas de rendimiento como Sharpe y Drawdown. Construir una estrategia comercial y optimizar su rendimiento. Múltiples ejemplos de estrategias se discuten en esta parte. Parte 4: Viviendo en Vivo Esta parte está centrada en Interactive Brokers API. Usted aprenderá cómo obtener datos de stock en tiempo real y colocar pedidos en vivo. Lotes de código de ejemplo El material de curso consiste en portátiles que contienen texto junto con código interactivo como éste. Podrás aprender interactuando con el código y modificándolo a tu gusto. Será un gran punto de partida para escribir sus propias estrategias Si bien algunos temas se explican con gran detalle para ayudarle a entender los conceptos subyacentes, en la mayoría de los casos ni siquiera tendrá que escribir su propio código de bajo nivel, debido al apoyo de los existentes Bibliotecas de fuentes. TradingWithPython biblioteca combina gran parte de la funcionalidad discutida en este curso como un ready-to-use funciones y se utilizará a lo largo del curso. Pandas le proporcionará toda la potencia de carga pesada necesaria en el crujido de datos. Todo el código se proporciona bajo la licencia BSD, permitiendo su uso en aplicaciones comerciales Calificación del curso Un piloto del curso se llevó a cabo en la primavera de 2013, esto es lo que los estudiantes llegaron a decir: Matej curso bien diseñado y buen entrenador. Definitivamente vale la pena su precio y mi tiempo Lave Jev obviamente conocía sus cosas. Profundidad de cobertura era perfecta. Si Jev corre algo como esto de nuevo, Ill será el primero en inscribirse. John Phillips Su curso realmente me hizo saltar comenzó considerando python para el análisis del sistema de existencias. Quantocracy es uno de los principales sitios de agregador de vínculo de datos. Lo leo diariamente y te sugiero que lo compruebes si quieres estar al tanto de las noticias en la blogoteca Quant: Bienvenido a tu recurso de Algorithmic Trading GRATIS donde aprenderás cómo desarrollar estrategias de trading algorítmicas rentables y ganar una carrera en Comercio cuantitativo. Últimos artículos Por Michael Halls-Moore el 28 de septiembre de 2016 Este es un breve post para que los lectores de QuantStart sepan que voy a hablar en algunos eventos en Nueva York y Singapur durante los próximos meses: Leer más. Por Michael Halls-Moore el 27 de septiembre de 2016 En el artículo anterior de la serie Hidden Markov Models fueron introducidos. Se discutieron en el contexto de la clase más amplia de Modelos de Markov. Estaban motivados por la necesidad de que los comerciantes cuantitativos tuvieran la capacidad de detectar regímenes de mercado para ajustar cómo se manejan sus estrategias cuantitativas. Lee mas. Por Michael Halls-Moore el 21 de septiembre de 2016 Anteriormente en QuantStart hemos considerado los fundamentos matemáticos de State Space Models y Kalman Filters. Así como la aplicación de la biblioteca de pykalman a un par de ETFs para ajustar dinámicamente una relación de cobertura como base para una estrategia de inversión de reversión media. Lee mas. Por Michael Halls-Moore el 6 de septiembre de 2016 El mundo de las finanzas cuantitativas continúa evolucionando a un ritmo rápido. Incluso en los últimos cuatro años de la existencia de este sitio el mercado de los puestos de trabajo cuantitativos ha cambiado significativamente. En este artículo describimos estos cambios. El consejo sobre lo que es probable que sea en demanda en los próximos años será aplicable tanto a aquellos que aún están en la educación, así como aquellos pensando en un cambio de carrera. Lee mas. Un desafío consistente para los comerciantes cuantitativos es la modificación frecuente del comportamiento de los mercados financieros, a menudo abruptamente, debido a los cambios de los períodos de la política del gobierno, el ambiente regulador y otros efectos macroeconómicos. Tales períodos son conocidos coloquialmente como regímenes de mercado y la detección de tales cambios es un proceso común, aunque difícil emprendido por los participantes cuantitativos del mercado. Leer más. Contenidos El curso se centra tanto como sea posible en ejemplos prácticos de problemas reales involucrados en el comercio cuantitativo. Comenzaremos con la creación de un entorno en desarrollo y obtención de datos históricos de precios. Después de eso vamos a backtest un par de estrategias comerciales típicas. Una parte final del curso se centra en el comercio automatizado a través de Interactive Brokers API. La parte teórica (ciencia matemática de la matemáticas) se mantendrá a un mínimo y sólo se tratará donde sea necesario. Antes de tomar el curso que va a configurar su propio entorno de Python y obtener una sensación básica de la lengua. Esta parte del curso está disponible gratuitamente. Vamos a saltar a la derecha y utilizar dos estudios de caso para acostumbrarse a trabajar con herramientas científicas. Por qué Python Configurar el entorno Python Principios básicos de Python Escribir, ejecutar y depurar código. Introducción a Numpy Plotting con matplotlib Simulación Monte-carlo de etfs apalancados. Antes de comenzar con la parte divertida del desarrollo de estrategias, necesitamos recopilar y clasificar los datos de precios. Esta semana se trata de obtener los datos de varias fuentes. Para condimentarla con un caso de prueba, descargaremos todos los precios diarios del universo SampP500 de las finanzas de yahoo. Introducción a pandas Trabajar con tiempos y fechas. Lectura y escritura de archivos CSV Lectura de archivos Excel Lectura de archivos HDF5 Obtención de datos desde la web (Yahoo finance, CBOE, etc.) Estacionalidad de SPY: ¿hay una ventaja basada en el día de la semana? Obtenga toda la historia del universo SampP500 y guárdela en una base de datos. Esta es la parte divertida, que sólo está limitada por su propia creatividad. Vamos a pasar por varios casos de prueba de estrategia. Cálculo de pnl y métricas de rendimiento. Estructura de impulso simple utilizando promedios móviles Estrategia de cartera permanente Estrategia de XLP Estrategia de negociación de pares (construcción de una propagación neutra y backtesting) Estrategias de volatilidad Estrategia de ETFs apalancada Lo último que necesita para construir un sistema de comercio automatizado es una conexión a un corredor. Esta semana nos centraremos en usar Interactive Brokers API para recibir datos en tiempo real y enviar pedidos. Conexión a Interactive Brokers con ibpy Descarga de datos intradía históricos Obtención de datos de stock en tiempo real Colocación de pedidosIntroducción IBridgePy IBridgePy es un paquete de Python flexible y fácil de usar que habla con Interactive Brokers C API. Diferente de Ibpy. Que es una implementación de terceros de la API utilizada para acceder al sistema de comercio en línea Interactive Brokers (IB), IBridgePy no implementa de nuevo la API de IB. Sólo hace un envoltorio alrededor de IB8217s C API para que Python pueda llamar directamente a la API C. Debido a que IB8217s C API es oficialmente mantenido por IB, es poco probable que tenga errores inesperados del programa y se actualizará siempre que IB tenga una nueva versión de su sistema comercial. Debido a que IBridgePy está basado en la API oficial de IB8217s, los usuarios pueden consultar fácilmente la documentación de IB8217s para cada firma y uso de cada función. IBridgePy es también un software de código abierto y tiene dos partes principales. Uno es una biblioteca de Python que incluye muchas funciones de API similares a la interfaz de Quantopian8217s. Esto facilita a los usuarios la construcción de estrategias de negociación algorítmica si están familiarizados con Quantopian. Las instrucciones para instalar y usar IBridgePy, por favor vea esta página web. Cuál es la motivación del desarrollo de IBridgePy Algorithmic trading ha sido considerado como complicado y costoso, y es principalmente implementado por los comerciantes institucionales. Por ejemplo, Elsen ofrece completas soluciones de negociación algorítmica con API disponible en todos los lenguajes de programación de corriente principal, pero hay un costo significativo para usar el software. Sin embargo, las tecnologías emergentes han traído las barreras del comercio algorítmico más bajo y más barato que nunca. Por ejemplo, Quantopian proporciona una plataforma basada en Python que permite a los usuarios backtest e implementar la estrategia de negociación algorítmica sin costo alguno (a partir del 05/03/2015). Quantopian ha ganado popularidad y atrajo a mucha gente a utilizar la plataforma de negociación algorítmica basada en Python. Sin embargo, Quantopian tiene muchas limitaciones que es poco probable que se eliminen en breve. En primer lugar, Quantopian sólo puede negociar acciones en este momento, mientras que muchos comerciantes están interesados ​​en Forex, futuros, etc En segundo lugar, Quantopian tiene una lista limitada de paquetes de Python que se permite su uso. Por último, aunque Quantopian ocultaba mucha complejidad de programación de los usuarios, no es tan fácil de depurar cuando hay un problema porque no tiene acceso a todo el código fuente e información de registro. Si tienes una plataforma de trading similar a Quantopian, puedes intercambiar la seguridad que deseas, usar cualquier paquete de python que sea útil para ti y buscar tan profundo como sea necesario en el código fuente para depurar, y esa es la motivación de IBridgePy. ¿Cuáles son las ventajas de IBridgePy? Puede negociar cualquier valor, incluyendo acciones, futuros, opciones, divisas y muchos otros, que Interactive Brokers proporciona utilizando IBridgePy. Puede utilizar cualquier paquete de Python que desee utilizar. Puede obtener cualquier fuente de datos desde cualquier lugar, como Yahoo y Google. Puede utilizar los datos basados ​​en tick proporcionados por Interactive Brokers para diseñar estrategias de negociación complicadas, incluso estrategias de negociación de alta frecuencia. IBridgePy envolvió la complejidad de IB API8217s detrás de las escenas y le ofrece una solución mucho más sencilla. Usted puede completar su estrategia de negociación automatizada dentro de una hora porque usted no necesita preocuparse acerca de la administración de transacciones colocadas y órdenes pendientes, detalles de codificación sobre la solicitud de datos históricos y cotizaciones en tiempo real, etc Hemos cuidado de ellos para que pueda centrarse en el desarrollo Sus estrategias. Usted tiene el control 100 de sus estrategias porque usted funciona sus programas en su computadora, no plataforma de other8217s. ¿Qué puede utilizarse IBridgePy para el comercio automatizado que puede ahorrar mucho tiempo / dinero para los comerciantes y los inversores? Poderoso mercado screener / stock screener ¿Cuáles son las ventajas de Interactive Brokers Hay muchas ventajas de IB y se pueden encontrar en IB8217s página web. Sentimos que la comisión de negociación baja, la variedad de valores y API de gran alcance para el comercio automatizado son las principales ventajas para los amantes del comercio automatizado. Comparado con C y Java, Python le permite obtener la mayoría de las tareas realizadas con más facilidad y rapidez con menos gastos indirectos mentales para que pueda probar sus nuevas ideas comerciales mucho más rápido. Además, puede simplemente google los paquetes de Python que desea usar, descargarlos e instalarlos, y comenzar a usarlos en un corto período de tiempo porque se ha construido una enorme biblioteca estándar. ¿Qué es Interactive Brokers? De la página 8220Acerca del Interactive Brokers Group8221 enlace: Interactive Brokers lleva a cabo su broker / dealer y negocios comerciales exclusivos en 60 centros de mercado en todo el mundo. En su negocio de agencias de corretaje, IB ofrece acceso directo (8220on line8221) a los comerciantes institucionales y profesionales para una amplia variedad de productos negociados electrónicamente, incluyendo opciones, futuros, acciones, divisas y bonos en todo el mundo. En su negocio de comercio exclusivo IB se dedica a la fabricación de mercado para su propia cuenta en alrededor de 6.500 diferentes productos negociados electrónicamente. Interactive Brokers Group y sus afiliados ahora comercian con 19 de las opciones de acciones negociadas en bolsa del mundo y ejecutan aproximadamente 500,000 operaciones al día. Qué es Python Desde la página 8220¿Qué es Python8221? Python es un lenguaje de programación interpretativo, interactivo y orientado a objetos. A menudo se compara con Tcl, Perl, Scheme o Java. Python combina un poder notable con una sintaxis muy clara. Tiene módulos, clases, excepciones, tipos de datos dinámicos de muy alto nivel y escritura dinámica. Hay interfaces para muchas llamadas de sistema y bibliotecas, así como a varios sistemas de ventanas (X11, Motif, Tk, Mac, MFC). Los nuevos módulos incorporados se escriben fácilmente en C o C. Python también se puede utilizar como un lenguaje de extensión para aplicaciones que necesitan una interfaz programable. La implementación de Python es portátil: se ejecuta en muchas marcas de UNIX, en Windows, DOS, OS / 2, Mac, Amiga8230 Si su sistema favorito isn8217t aparece aquí, todavía puede ser compatible, si hay un compilador C para él. Pregunte por comp. lang. python 8212 o simplemente intente compilar Python usted mismo. La implementación de Python está protegida por derechos de autor, pero libremente utilizable y distribuible, incluso para uso comercial.