파이썬 거래 지표

Python 알고리즘 트레이딩 라이브러리.
PyAlgoTrade는 백 트레이싱과 종이 트레이딩 및 라이브 트레이딩을 지원하는 Python Algorithmic Trading Library입니다. 거래 전략에 대한 아이디어가 있고이를 과거 데이터로 평가하고 그것이 어떻게 작동하는지보고 싶다고합시다. PyAlgoTrade는 최소한의 노력으로 그렇게 할 수 있습니다.
주요 특징.
완전히 문서화 됨. 이벤트 중심. Market, Limit, Stop 및 StopLimit 주문을 지원합니다. 야후! 지원 금융, Google Finance 및 NinjaTrader CSV 파일 CSV 형식으로 모든 유형의 시계열 데이터를 지원합니다 (예 : Quandl). Bitstamp를 통한 Bitcoin 거래 지원. 기술 지표 및 SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst 지수 및 기타 필터. 샤프 비율 및 인출 분석과 같은 성능 메트릭 실시간 트위터 이벤트 처리. 이벤트 프로파일 러. TA-Lib 통합.
수평 적으로 확장하기 쉽습니다. 즉, 전략을 백 테스트하기 위해 하나 이상의 컴퓨터를 사용합니다.
PyAlgoTrade는 무료 오픈 소스이며 Apache License, Version 2.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.

technical_indicators 0.0.16.
이 모듈은 주식 분석을위한 몇 가지 기술 지표를 제공합니다.
이 모듈은 주식 분석을위한 몇 가지 기술 지표를 제공합니다.
내가 할 수 있으면 더 추가 할 것이다.
누구든지 새로운 코드 나 수정 / 제안을하고 싶다면 자유롭게 느끼십시오.
상대 강도 지수 (RSI), ROC, MA 봉투 단순 이동 평균 (SMA), 가중 이동 평균 (WMA), 지수 이동 평균 (EMA) 볼린저 밴드 (BB), 볼린저 대역폭, % B.
그것은 numpy가 필요합니다.
이 모듈은 Python 2.7.3 및 numpy 1.6.1을 사용하여 Windows에서 실행 및 테스트되었습니다.

파이썬 거래 지표
당신이 상인이나 투자자이고 양적 거래 기술을 습득하고 싶다면, 당신은 적당한 장소에 있습니다.
The Trading With Python 과정은 전문가 양적 거래자가 작성한 함수 및 스크립트를 포함하여 양적 거래 연구를위한 최상의 도구와 사례를 제공합니다. 이 과정은 투자 한 시간과 돈을 최대로 제공합니다. 그것은 이론적 인 컴퓨터 과학보다는 무역에 대한 프로그래밍의 실용적인 응용에 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터를 수동으로 처리하는 데 드는 시간을 절약하여 신속하게 비용을 지불합니다. 귀하의 전략을 연구하고 수익성있는 거래를 구현하는 데 더 많은 시간을 할애 할 것입니다.
강의 개요.
1 부 : 기초 파이썬이 양적 거래를위한 이상적인 도구 인 이유를 배우게됩니다. 우리는 개발 환경을 조성하여 시작하여 과학 도서관에 소개 할 것입니다.
2 부 : 데이터 처리 Yahoo Finance, CBOE 및 기타 사이트와 같은 다양한 무료 소스에서 데이터를 가져 오는 방법을 학습하십시오. CSV 및 Excel 파일을 포함한 여러 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.
파트 3 : 전략 연구 Sharpe 및 Drawdown과 같은 성능 및 성능 통계를 계산하는 방법을 학습합니다. 거래 전략을 수립하고 성과를 최적화하십시오. 이 부분에서는 전략의 여러 가지 예가 논의됩니다.
4 부 : 라이브 가기! 이 부분은 Interactive Brokers API를 중심으로합니다. 실시간 재고 데이터를 얻고 실제 주문을하는 방법을 배우게됩니다.
많은 예제 코드.
과정 자료는이 책과 같이 대화식 코드와 함께 텍스트가 포함 된 '노트북'으로 구성됩니다. 코드와 상호 작용하고 원하는대로 수정하여 학습 할 수 있습니다. 그것은 당신 자신의 전략을 작성하는 좋은 출발점이 될 것입니다.
기본 개념을 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 주제에 대해 자세히 설명하지만, 기존 오픈 소스 라이브러리의 지원으로 인해 대부분의 경우 저수준 코드를 작성할 필요조차 없습니다.
TradingWithPython 라이브러리는이 과정에서 다룬 기능 대부분을 즉시 사용할 수있는 기능으로 결합하여 과정 전반에 걸쳐 사용됩니다. 팬더는 데이터 처리에 필요한 모든 무거운 힘을 제공합니다.
모든 코드는 BSD 라이센스하에 제공되며 상업적 용도로 사용할 수 있습니다.
코스 등급.
코스의 조종사는 2013 년 봄에 열렸습니다. 학생들이 다음과 같이 말합니다.
Matej 잘 설계된 코스와 훌륭한 트레이너. 확실히 그 가격과 나의 시간 Lave Jev의 가치가있는 것은 명확히 그의 재료를 알고 있었다. 적용 범위가 완벽했습니다. 제프가이 같은 것을 다시 실행하면 내가 처음으로 가입하게됩니다. John Phillips 귀하의 코스는 실제로 주식 시스템 분석을 위해 파이썬을 고려하기 시작했습니다.

파이썬 거래 지표
안녕하세요 SentDex, 우선 여기에서 공유 한 모든 자료를 주셔서 감사합니다. 프로그래밍에 익숙하지 않아서 자습서가 정말 도움이되었습니다.
나는 buy'n 개최 전략의 큰 재미가 아니지만 나는 scikit 배우고 주식 투자에 대한 자습서에서 매우 감동했습니다.
파이썬으로 두 가지 거래 전략을 개발했는데, 한 순간에 기초를 두었고 한 순간에 되돌아 오는 것이 었습니다. 지금은 꽤 잘하고 있습니다. FINGHERS CROSSED. 나는 아크 사인 법의 또 다른 희생자가 될 수있다 !!
나는 더 나은 설명을하려고합니다. 펀더멘털의 예에서 주식의 주가와 기본 데이터를 사용하여 이러한 특징이 시장에서의 주식의 초과 성과를 예측할 수 있는지를 이해할 수 있는지를 이해합니다. 기술 지표를 사용하여 동일한 작업을 수행 할 수 있습니까?
내 생각에 답은 예라고 생각하지만 할 수있는 방법을 생각할 수 없습니다. 기본 사항의 경우 1 년이라는 시간을 주었으므로 기본 사항이 T1의 실적을 얼마나 잘 예측하는지 테스트했습니다. 구체적인 지표와의 거래는 지표의 지표 및 지표 또는 가중 혼합을 통해 수익을 창출하고 손실 규칙을 중지하면 안정적으로 이익을 창출 할 수 있습니다.
하루가 끝나면 분류 문제가 될 것입니다. 어떤 규칙이 승리와 실패 거래 사이에 초평면을 그릴 수 있습니까?