Estratégias de negociação usando python

Biblioteca de Negociação Algorítmica Python.
O PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python, com foco em backtesting e suporte para negociação de papéis e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma ideia para uma estratégia de negociação e gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. O PyAlgoTrade permite que você faça isso com o mínimo de esforço.
Principais características.
Totalmente documentado. Evento dirigido. Suporta ordens Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta o Yahoo! Arquivos Finanças, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais no formato CSV, por exemplo, o Quandl. Suporte de negociação Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas de Bollinger, expoente de Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e a análise de rebaixamento. Manipulando eventos do Twitter em tempo real. Criador de perfil de eventos. Integração TA-Lib.
Muito fácil de dimensionar horizontalmente, isto é, usando um ou mais computadores para fazer backtest de uma estratégia.
O PyAlgoTrade é gratuito, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.

Estratégias de negociação usando python
Se você é um profissional ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo.
O curso de Negociação com o Python fornecerá as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por especialistas em negociações quantitativas. O curso dá o máximo impacto ao seu tempo e dinheiro investidos. Centra-se na aplicação prática da programação à negociação, em vez da informática teórica. O curso se pagará rapidamente economizando seu tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negociações lucrativas.
Visão geral do curso.
Parte 1: Noções básicas Você aprenderá por que o Python é uma ferramenta ideal para negociações quantitativas. Começaremos configurando um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas.
Parte 2: Manipulando os dados Aprenda como obter dados de várias fontes gratuitas 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 P & L e acompanhar as métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown. Construa uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Vários exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
Parte 4: Indo ao vivo! Esta parte é centralizada em torno da API Interactive Brokers. Você aprenderá como obter dados de estoque em tempo real e fazer pedidos ao vivo.
Muito código de exemplo.
O material do curso consiste em 'cadernos' que contêm texto juntamente com código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o ao seu gosto. Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam explicados detalhadamente para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você não precisará escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para uso e será usada durante todo o curso. Os pandas fornecerão a você todo o poder de levantamento pesado necessário para a compactação de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso é o que os alunos puderam dizer:
Matej curso bem planejado e bom treinador. Definitivamente vale seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente sabia suas coisas. A profundidade da cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, eu serei o primeiro a me inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a considerar o python para análise de sistemas de estoque.

Análise de estratégia de negociação usando Python e o pacote FFN & # 8211; Parte 1.
Neste post eu estarei revendo e executando exemplos de como usar o brilhante módulo python, & # 8220; ffn & # 8211; Funções Financeiras para o Python & # 8220 ;, que foi criado por Philippe Morissette e liberado na licença do MIT. A página do github pode ser encontrada aqui (pmorissette. github. io/ffn/index. html)
O módulo ajuda a realizar rapidamente análises de estratégias de negociação e séries / histórico de preços de ativos financeiros. Ele pode lidar com uma única série usando o & # 8220; PerformanceStats & # 8221; classe, ou vários ativos combinados simultaneamente usando o & # 8220; GroupStats & # 8221; classe.
Vamos começar com o caso simples de um recurso / estratégia e analisar alguns exemplos.
Começamos importando os módulos relevantes (e, se estiver trabalhando em um bloco de notas Jupyter, a chamada para permitir que objetos matplotlib sejam renderizados no navegador).
Agora vamos gerar um conjunto de dados de desempenho aleatório, abrangendo um período de 1000 dias. Começamos por definir o número de dias que queremos (ou seja, 1000), então usamos o numpy & # 8220; randn & # 8221; chamada para gerar uma matriz de 1000 números retirados da distribuição normal. Para dar aos nossos dados um ligeiro viés de alta, adicionei a esses valores um valor aleatório escolhido da distribuição uniforme com um valor máximo de 0,2 e um valor mínimo de 0,0. Esses números aleatórios representam os retornos diários de nossa estratégia de negociação ou o preço das ações.
Eu, então, criei um DataFrame do Pandas com esse & # 8220; retorna & # 8221; dados e adicionou uma coluna da soma cumulativa desses retornos, adicionando 100 para representar o capital inicial & # 8211; estes representam a estratégia & # 8220; eqüidade & # 8221; ou a quantidade de dinheiro que temos em nossa conta de negociação.
O pacote ffn permite o download direto de dados históricos de preços de ações do Yahoo Finance, mas pensei que eu usaria dados aleatórios em primeira instância. Eu irei fazer o download dos dados mais tarde no post.

No nosso radar.
No nosso radar.
Negociação algorítmica em menos de 100 linhas de código Python.
Se você estiver familiarizado com a negociação financeira e conhecer o Python, poderá iniciar a negociação algorítmica básica em pouco tempo.
Se você quiser saber mais sobre como analisar dados financeiros com o Python, confira o Python for Finance de Yves Hilpisch.
Negociação Algorítmica.
O comércio algorítmico refere-se à negociação informatizada e automatizada de instrumentos financeiros (com base em algum algoritmo ou regra) com pouca ou nenhuma intervenção humana durante as horas de negociação. Quase todos os tipos de instrumentos financeiros - sejam ações, moedas, commodities, produtos de crédito ou volatilidade - podem ser negociados dessa maneira. Não só isso, em certos segmentos de mercado, os algoritmos são responsáveis ​​pela maior parte do volume de negociação. Os livros The Quants, de Scott Patterson, e More Money Than God, de Sebastian Mallaby, pintam uma imagem vívida dos primórdios do comércio algorítmico e das personalidades por trás de sua ascensão.
As barreiras à entrada para negociação algorítmica nunca foram menores. Não muito tempo atrás, apenas investidores institucionais com orçamentos de TI na casa dos milhões de dólares poderiam participar, mas hoje mesmo indivíduos equipados apenas com um notebook e uma conexão com a Internet podem começar em poucos minutos. Algumas tendências importantes estão por trás desse desenvolvimento:
Software de código aberto: todo software que um trader precisa para iniciar em negociação algorítmica está disponível na forma de código aberto; especificamente, o Python se tornou a linguagem e o ecossistema de escolha. Fontes de dados abertas: Mais e mais conjuntos de dados valiosos estão disponíveis em fontes abertas e gratuitas, fornecendo uma variedade de opções para testar hipóteses e estratégias de negociação. Plataformas de negociação on-line: há um grande número de plataformas de negociação on-line que fornecem acesso fácil e padronizado a dados históricos (via RESTful APIs) e dados em tempo real (via APIs de streaming de soquete) e também oferecem recursos de negociação e portfólio (via APIs programáticas). ).
Este artigo mostra como implementar um projeto de comércio algorítmico completo, desde o backtesting da estratégia até a realização de negociações automatizadas em tempo real. Aqui estão os principais elementos do projeto:
Estratégia: Eu escolhi uma estratégia de momentum para as séries temporais (cf. Moskowitz, Tobias, Yao Hua Ooi e Lasse Heje Pedersen (2012): "Momento Momento Temporal". Journal of Financial Economics, Vol. 104, 228-250.), Que basicamente pressupõe que um instrumento financeiro que tenha funcionado bem / mal continuará a fazê-lo. Plataforma: Eu escolhi Oanda; Ele permite que você negocie uma variedade de contratos alavancados para diferenças (CFDs), que essencialmente permitem apostas direcionais em um conjunto diversificado de instrumentos financeiros (por exemplo, moedas, índices de ações, commodities). Dados: receberemos todos os dados históricos e dados de streaming da Oanda. Software: usaremos o Python em combinação com os poderosos pandas da biblioteca de análise de dados, além de alguns pacotes adicionais do Python.
O seguinte pressupõe que você tenha uma instalação do Python 3.5 disponível com as principais bibliotecas de análise de dados, como NumPy e pandas, incluídas. Se não, você deve, por exemplo, baixar e instalar a distribuição do Anaconda Python.
Conta Oanda.
Na oanda, qualquer pessoa pode registrar-se para uma conta de demonstração gratuita ("negociação de papel") em poucos minutos. Depois de ter feito isso, para acessar a API do Oanda programaticamente, você precisa instalar o pacote relevante do Python:
Para trabalhar com o pacote, você precisa criar um arquivo de configuração com o nome de arquivo oanda. cfg que tenha o seguinte conteúdo:
Substitua as informações acima pelo ID e token que você encontra em sua conta na plataforma Oanda.
A execução deste código prepara você com o objeto principal para trabalhar programaticamente com a plataforma Oanda.
Backtesting
Já criamos tudo o que é necessário para começar com o backtesting da estratégia de momentum. Em particular, somos capazes de recuperar dados históricos da Oanda. O instrumento que usamos é EUR_USD e é baseado na taxa de câmbio EUR / USD.
A primeira etapa do backtesting é recuperar os dados e convertê-los em um objeto DataFrame do pandas. O conjunto de dados é para os dois dias 8 e 9 de dezembro de 2016 e tem uma granularidade de um minuto. A saída no final do bloco de código a seguir fornece uma visão geral detalhada do conjunto de dados. Ele é usado para implementar o backtesting da estratégia de negociação.
Segundo, formalizamos a estratégia de momentum informando ao Python para fazer o retorno médio do log ao longo das últimas barras de 15, 30, 60 e 120 minutos para derivar a posição no instrumento. Por exemplo, o retorno médio do log das últimas barras de 15 minutos fornece o valor médio das últimas 15 observações de retorno. Se esse valor for positivo, nós ficamos / permanecemos longos no instrumento negociado; se for negativo, nós ficamos curtos. Para simplificar o código que se segue, apenas confiamos nos valores de closeAsk que recuperamos através do nosso bloco de código anterior:
Terceiro, para derivar o desempenho absoluto da estratégia de momentum para os diferentes intervalos de momentum (em minutos), você precisa multiplicar os posicionamentos derivados acima (desviado em um dia) pelos retornos de mercado. Veja como fazer isso:
A inspeção do gráfico acima revela que, durante o período do conjunto de dados, o instrumento negociado em si tem um desempenho negativo de cerca de -2%. Entre as estratégias de momentum, a baseada em 120 minutos apresenta um desempenho melhor com um retorno positivo de cerca de 1,5% (ignorando o spread bid / ask). Em princípio, essa estratégia mostra "alfa real": gera um retorno positivo mesmo quando o próprio instrumento mostra um negativo.
Negociação Automatizada.
Depois de ter decidido qual estratégia de negociação implementar, você está pronto para automatizar a operação de negociação. Para acelerar as coisas, estou implementando a negociação automatizada baseada em doze barras de cinco segundos para a estratégia de momentum de série temporal, em vez de barras de um minuto usadas para backtesting. Uma única classe bastante concisa faz o truque:
O código abaixo permite que a classe MomentumTrader faça seu trabalho. A negociação automatizada ocorre no momento calculado em 12 intervalos de duração de cinco segundos. A classe interrompe automaticamente a negociação após 250 ticks de dados recebidos. Isso é arbitrário, mas permite uma rápida demonstração da classe MomentumTrader.
A saída acima mostra as negociações individuais executadas pela classe MomentumTrader durante uma execução de demonstração. A captura de tela abaixo mostra o aplicativo de área de trabalho fxTradePractice da Oanda, onde uma negociação da execução da classe MomentumTrader em EUR_USD está ativa.
Todas as saídas de exemplo mostradas neste artigo são baseadas em uma conta demo (onde somente papel-moeda é usado em vez de dinheiro real) para simular negociações algorítmicas. Para mudar para uma operação de negociação real com dinheiro real, você simplesmente precisa criar uma conta real com a Oanda, fornecer fundos reais e ajustar o ambiente e os parâmetros da conta usados ​​no código. O código em si não precisa ser alterado.
Conclusões
Este artigo mostra que você pode iniciar uma operação de negociação algorítmica básica com menos de 100 linhas de código Python. Em princípio, todas as etapas desse projeto são ilustradas, como a recuperação de dados para fins de backtesting, o backtesting de uma estratégia de momentum ea automatização da negociação com base em uma especificação de estratégia de momentum. O código apresentado fornece um ponto de partida para explorar muitas direções diferentes: usando estratégias de negociação algorítmicas alternativas, negociando instrumentos alternativos, negociando múltiplos instrumentos de uma vez, etc.
A popularidade do comércio algorítmico é ilustrada pela ascensão de diferentes tipos de plataformas. Por exemplo, a Quantopian - uma plataforma de backtesting baseada na Web e baseada em Python para estratégias de negociação algorítmica - informou no final de 2016 que atraiu uma base de usuários de mais de 100.000 pessoas. Plataformas de negociação on-line como a Oanda ou aquelas para criptomoedas como a Gemini permitem que você comece em mercados reais em poucos minutos e atenda a milhares de traders ativos em todo o mundo.
Se você quiser saber mais sobre como analisar dados financeiros com o Python, confira o Python for Finance de Yves Hilpisch.

US Search Desktop.
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Trazer de volta o layout antigo com pesquisa de imagens.
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Desinformação na ordem DVD.
Eu pedi DVD / Blueray "AL. A confidencial" tudo que eu consegui foi Blue ray & amp; um contato # para obter o DVD que não funcionou. Eu encomendo minha semana com Marilyn ____DVD / blue ray & amp; Eu peguei os dois - tolamente, assumi que o mesmo se aplicaria a L. A.___ETC não. Eu não tenho uma máquina de raio azul ----- Eu não quero uma máquina de raio azul Eu não quero filmes blueray. Como obtenho minha cópia de DVD de L. A. Confidential?
yahoo, pare de bloquear email.
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O Yahoo foi contatado pelo dono do servidor e o Yahoo alegou que ele não bloquearia o servidor, mas ainda está sendo bloqueado. CEASE & amp; DESISTIR.
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Motor de busca no Yahoo Finance.
Um conteúdo que está no Yahoo Finance não aparece nos resultados de pesquisa do Yahoo ao pesquisar por título / título da matéria.
Existe uma razão para isso, ou uma maneira de reindexar?
Procure por "turkey ******" imagens sem ser avisado de conteúdo adulto ou que o mostre.
O Yahoo está tão empenhado em atender os gostos lascivos das pessoas que nem posso procurar imagens de uma marca de "peitos de peru" sem ser avisado sobre conteúdo adulto? Apenas usar a palavra "******" em QUALQUER contexto significa que provavelmente vou pegar seios humanos em toda a página e ter que ser avisado - e passar por etapas para evitá-lo?
Aqui está minha sugestão Yahoo:
Invente um programa de computador que reconheça palavras como 'câncer' ou 'peru' ou 'galinha' em uma frase que inclua a palavra '******' e não assuma automaticamente que a digitação "***** * "significa que estou procurando por ***********.
Descobrir uma maneira de fazer com que as pessoas que ESTÃO procurando *********** busquem ativamente por si mesmas, sem assumir que o resto de nós deve querer ************************************************ uma palavra comum - ****** - que qualquer um pode ver qualquer dia em qualquer seção de carne em qualquer supermercado em todo o país. :(
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Por que, quando eu faço login no YahooGroups, todos os grupos aparecem em francês ?!
Quando entro no YahooGroups e ligo para um grupo, de repente tudo começa a aparecer em francês? O que diabos está acontecendo lá ?! Por alguma razão, o sistema está automaticamente me transferindo para o fr. groups. yahoo. Alguma ideia?
consertar o que está quebrado.
Eu não deveria ter que concordar com coisas que eu não concordo com a fim de dizer o que eu acho - eu não tive nenhum problema resolvido desde que comecei a usar o Yahoo - fui forçado a jogar meu antigo mensageiro, trocar senhas, obter novas messenger, disse para usar o meu número de telefone para alertar as pessoas que era o meu código de segurança, receber mensagens diárias sobre o bloqueio de yahoo tentativas de uso (por mim) para quem sabe por que como ele não faz e agora eu obter a nova política aparecer em cada turno - as empresas costumam pagar muito caro pela demografia que os usuários fornecem para você, sem custo, pois não sabem o que você está fazendo - está lá, mas não está bem escrito - e ninguém pode responder a menos que concordem com a política. Já é ruim o suficiente você empilhar o baralho, mas depois não fornece nenhuma opção de lidar com ele - o velho era bom o suficiente - todas essas mudanças para o pod de maré comendo mofos não corta - vou relutantemente estar ativamente olhando - estou cansado do mudanças em cada turno e mesmo aqueles que não funcionam direito, eu posso apreciar o seu negócio, mas o Ameri O homem de negócios pode vender-nos ao licitante mais alto por muito tempo - desejo-lhe boa sorte com sua nova safra de guppies - tente fazer algo realmente construtivo para aqueles a quem você serve - a cauda está abanando o cachorro novamente - isso é como um replay de Washington d c
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Estratégia de negociação Python na plataforma Quantiacs.
O comércio algorítmico tem sido um grande atrativo nos últimos anos e o número de estudantes, graduados em engenharia e profissionais de finanças que procuram explorar esse lucrativo domínio vem crescendo exponencialmente a cada ano que passa.
Você está entre os que querem aprender habilidades quânticas e também ganhar dinheiro com suas ideias de negociação? Vamos explorar a plataforma Quantiacs, que permite criar, executar e implementar sua estratégia de negociação em Python. Quantiacs oferece ótimas oportunidades de ganho para quantos anos de sucesso.
Quantiacs Toolbox.
A caixa de ferramentas Quantiacs é gratuita e de código aberto. A Quantiacs fornece até 25 anos de dados gratuitos para 49 futuros e ações S & P 500. O kit de ferramentas permite que o usuário crie uma estratégia de negociação e backtest com dados desde 1990. Além dos dados de futuros, a Quantiacs adicionou recentemente dados macroeconômicos que podem ser usados ​​em conjunto com os dados de série de preços para melhorar a negociação. algoritmos. Quantiacs suporta Python e Matlab. Neste post, vamos explorar a caixa de ferramentas Python e ilustrar uma estratégia de brinquedo usando-a.
Quantiacs Python Toolbox.
A Quantiacs criou um framework Python simples, mas poderoso, que pode ser usado para criar diferentes tipos de estratégias algorítmicas. Ele fornece para definir as configurações do sistema de negociação, como carregar dados de mercado, custos de negociação, campos personalizados, capital etc. Outros recursos da caixa de ferramentas Python incluem avaliação do sistema de negociação, otimização, visualização de resultados, etc. Vamos explorar alguns recursos do framework Python aqui .
Negociações quantitativas nos mercados de ações e futuros. Aqui está como são os campos de dados para um estoque:
Podemos carregar os dados de estoque no Python usando a função quantiacsToolbox. loadData.
Como pode ser visto, os dados estão na forma de um dicionário Python. Vamos verificar o tipo de dados dos pares de valores-chave.
Para criar uma estratégia de negociação em Python, teremos que manipular o array numpy e é necessário que você tenha uma boa compreensão dos arrays numpy do Python e das inúmeras funções que ele suporta. Aqui está uma lista de algumas funções úteis.
Estratégia High-Low Python da vela.
Agora, vamos pegar uma estratégia muito simples e tentar codificá-la usando a caixa de ferramentas Quantiacs. O processo passo-a-passo foi ilustrado abaixo.
Etapa 1: defina as configurações.
Testamos nossa estratégia de amostra nos estoques da Apple Inc. (AAPL) e Amazon Inc. (AMZN). O período de backtest é definido nas configurações [& # 8216; beginInSample & # 8217;] e nas variáveis ​​de configuração [& # 8216; endInSample & # 8217;]. Também definimos os dias de lookback, capital e o slippage.
Etapa 2: Estratégia de negociação do Python.
Nós mantivemos nossa estratégia simples. Na primeira etapa, definimos o número de velas que representam o número dos preços anteriores que serão considerados para gerar um sinal de compra / venda. Em seguida, calculamos a diferença de preço das últimas "n" velas. Se todas as diferenças de preço são positivas, nós esperamos um comportamento de reversão à média. Se todas as diferenças de preço forem negativas, nós nos alongamos.
A posição longa é indicada pelo valor 1, enquanto a posição curta assume o valor de -1.
Etapa 3: execute a estratégia.
Para executar nossa estratégia, usamos o comando quantiacsToolbox. runts e especificamos o respectivo arquivo Python.
Etapa 4: visualize os resultados.
Após a execução, a estrutura do Python exibe um gráfico muito informativo que inclui os mercados, uma opção para selecionar o tipo de exposição, várias métricas de desempenho, etc.
Como pode ser visto, o framework Quantiacs Python é fácil de usar e pode ser usado para desenvolver estratégias de negociação variadas.
Se você quiser aprender vários aspectos do comércio algorítmico, confira o Programa Executivo em Algorithmic Trading (EPAT ™). O curso abrange módulos de treinamento como o Statistics & amp; Econometria, Computação Financeira & amp; Tecnologia e Algoritmica & amp; Negociação Quantitativa. EPAT ™ prepara você com os conjuntos de habilidades necessárias para ser um profissional bem sucedido. Inscreva-se agora!
Você também pode conferir nosso curso interativo, "Python for Trading", você terá experiência prática em codificação Python. Você poderá codificar sua própria estratégia e fazer backtest, além de uma certificação conjunta da QuantInsti e da MCX.
Disclaimer: Todos os investimentos e negociação no mercado de ações envolvem risco. Quaisquer decisões de negociar nos mercados financeiros, incluindo negociação de ações ou opções ou outros instrumentos financeiros, são uma decisão pessoal que só deve ser tomada após uma pesquisa completa, incluindo risco pessoal e avaliação financeira e o envolvimento de assistência profissional na medida em que você Acredito necessário. As estratégias de negociação ou informações relacionadas mencionadas neste artigo são apenas para fins informativos.

Por que a negociação algorítmica em Python é preferida entre os comerciantes?
Para sobreviver na era dos robôs, é necessário aprender uma linguagem de programação que torne seus algoritmos de negociação mais inteligentes e não apenas mais rápidos. Ter conhecimento de uma linguagem de programação popular é o bloco de construção para se tornar um trader algorítmico profissional. Não é apenas o suficiente se uma pessoa tem um amor por números. Os profissionais precisam colocar a lógica usando números em um programa de software para realizar uma transação bem-sucedida. Linguagens de programação são um importante fator de contribuição para os sistemas de negociação. Para construir uma plataforma de negociação concreta, o conhecimento de várias linguagens de programação é essencial, pois ajuda a controlar as condições de mercado voláteis e multifacetadas.
Para pessoas que desejam prosperar no mercado competitivo de conhecimento em programação de negociação quantitativa em Python, C ++ ou Java é uma obrigação. Os principais conceitos por trás do uso dessas linguagens de programação para negociação algorítmica são os mesmos. Se um indivíduo adquirir conhecimento em qualquer idioma, a mudança para a outra linguagem de programação para negociação algorítmica não deve ser uma tarefa difícil.
Com rápidos avanços tecnológicos todos os dias, é difícil para os programadores aprenderem todas as linguagens de programação. Uma das perguntas mais comuns que recebemos no QuantInsti é “Qual linguagem de programação devo aprender para negociação algorítmica?” A resposta a essa pergunta é que não há nada como uma linguagem “BEST” para negociação algorítmica. Há muitos conceitos importantes levados em consideração em todo o processo de negociação antes de escolher uma linguagem de programação - custo, desempenho, resiliência, modularidade e vários outros parâmetros de estratégia de negociação.
Cada linguagem de programação tem suas próprias vantagens e desvantagens, e um equilíbrio entre os prós e os contras com base nos requisitos do sistema de negociação afetará a escolha da linguagem de programação que um indivíduo pode preferir aprender. Cada organização tem uma linguagem de programação diferente baseada em seus negócios e cultura.
Que tipo de sistema de negociação você usará? Você planeja projetar um sistema de negociação baseado na execução? Você precisa de um back tester de alto desempenho?
Com base em respostas a todas essas perguntas, uma vez pode decidir qual linguagem de programação é a melhor para negociação algorítmica. No entanto, para responder às perguntas acima, vamos explorar as várias linguagens de programação usadas para negociação algorítmica com um breve entendimento dos prós e contras de cada uma delas.
Pesquisadores e comerciantes Quant requerem uma linguagem de script para construir um protótipo do código. O Python for trading tem enorme importância no processo geral de negociação, pois encontra aplicativos em protótipos de modelos quânticos, particularmente em grupos de negociação de quantias em bancos e fundos de hedge. A maioria dos traders de quantum preferem o comércio algorítmico Python, pois os ajuda a construir seus próprios conectores de dados, mecanismos de execução, backtesting, gerenciamento de riscos e ordens, análise prospectiva e módulos de teste de otimização.
Os desenvolvedores de comércio algorítmico geralmente ficam confusos se escolhem uma tecnologia de código aberto ou uma tecnologia comercial / proprietária. Antes de decidir sobre isso, é importante considerar a atividade da comunidade em torno de uma linguagem de programação específica, a facilidade de manutenção, a facilidade de instalação, a documentação da linguagem e os custos de manutenção. O Python for trading tornou-se uma opção preferida recentemente, pois o Python é uma fonte aberta e todos os pacotes são gratuitos para uso comercial.
A negociação algorítmica em Python ganhou força na comunidade de finanças de quantias, já que facilita a construção de modelos estatísticos complexos com facilidade, devido à disponibilidade de bibliotecas científicas suficientes, como Pandas, NumPy, PyAlgoTrade, Pybacktest e muito mais.
Benefícios do uso do Python na negociação algorítmica.
A paralelização e o enorme poder computacional da negociação em Python proporcionam escalabilidade ao portfólio. Python de negociação algorítmica facilita a criação e avaliação de estruturas de negociação de algoritmos devido à sua abordagem de programação funcional. O código pode ser facilmente estendido para algoritmos dinâmicos para negociação. O Python pode ser usado para desenvolver ótimas plataformas de negociação em que o uso de C ou C ++ é um trabalho trabalhoso e demorado. Negociar com Python é uma escolha ideal para pessoas que querem se tornar pioneiras com plataformas de negociação de algoritmos dinâmicos. Para indivíduos novos no comércio algorítmico, o código python é facilmente legível e acessível. Então, se você está entrando no mundo da negociação algorítmica, o programa executivo da QuantInsti o ajudará a implementar suas estratégias no ambiente ao vivo através das plataformas de negociação da Python. É comparativamente mais fácil consertar novos módulos na linguagem Python e torná-la expansiva. Os módulos existentes também facilitam para os comerciantes de algo compartilhar funcionalidades entre diferentes programas, decompondo-os em módulos individuais que podem ser aplicados a várias arquiteturas de negociação. Ao usar o Python para negociação, ele requer menos linhas de código devido à disponibilidade de bibliotecas extensas. Pequenos negociadores podem pular várias etapas que outras linguagens como C ou C ++ podem requerer. Isso reduz o custo total de manutenção do sistema de negociação. Com uma ampla variedade de bibliotecas científicas em Python, os traders algorítmicos podem realizar qualquer tipo de análise de dados em uma velocidade de execução comparável a linguagens compiladas como C ++.
Desvantagem do uso do Python na negociação algorítmica.
Assim como cada moeda tem duas faces, há algumas desvantagens de usar o Python para negociação. No entanto, os prós de usar python para negociação excedem as desvantagens, tornando-a uma escolha suprema de linguagem de programação para plataformas de negociação algorítmica.
Em python, cada variável é considerada como um objeto, então cada variável armazenará informações desnecessárias como tamanho, valor e ponteiro de referência. Normalmente, o tamanho das variáveis ​​python é 3 vezes maior que o tamanho das variáveis ​​da linguagem C. Ao armazenar milhões de variáveis, se o gerenciamento de memória não for feito de forma eficaz, isso pode levar a vazamentos de memória e gargalos de desempenho.
Algorithmic Trading & # 8211; Python vs. C ++
Uma linguagem compilada como C ++ é freqüentemente uma escolha de linguagem de programação ideal se as dimensões do parâmetro de backtesting forem grandes. No entanto, o Python faz uso de bibliotecas de alto desempenho como Pandas ou NumPy para backtesting para manter a competitividade com seus equivalentes compilados. Python ou C ++ & # 8211; a linguagem a ser usada para backtester e ambientes de pesquisa será decidida com base nos requisitos do algoritmo e nas bibliotecas disponíveis. A escolha de C ++ ou Python dependerá da frequência de negociação. A linguagem de negociação Python é ideal para bares de 5 minutos, mas ao reduzir os quadros de tempo abaixo de segundos, isso pode não ser uma escolha ideal. Se a velocidade é um fator distintivo para competir com o seu competente, usar o C ++ é uma escolha melhor do que usar o Python for Trading. C ++ é uma linguagem complicada, ao contrário do Python, que mesmo os iniciantes podem facilmente ler, escrever e aprender.
Os sistemas de negociação evoluem com o tempo e qualquer escolha de linguagem de programação irá evoluir junto com eles. Se você quiser aproveitar o melhor dos dois mundos no comércio algorítmico, ou seja, os benefícios de uma linguagem de programação de uso geral e ferramentas poderosas do stack científico & # 8211; escolha um curso de negociação algorítmica que introduz plataformas de negociação em python.
Parece que há muito a ser aprendido. Não é? Comece sua jornada e inscreva-se agora em nosso curso de comércio algorítmico & # 8216; Programa executivo em comércio algorítmico & # 8217; para projetar uma obra-prima.
Você também pode conferir nosso curso interativo, "Python for Trading", você terá experiência prática em codificação Python. Você poderá codificar sua própria estratégia e fazer backtest, além de uma certificação conjunta da QuantInsti e da MCX.

Estratégias de negociação usando python
P: Este curso está atualizado?
R: A atualização mais recente (versão 4.0) foi feita em abril de 2018. Estou trabalhando na atualização da parte da API Interactive Brokers. A API não oficial ainda funciona, mas, enquanto isso, a IB lançou API nativa do Python e uma ótima nova biblioteca, ibinsync, foi criada.
Claro que os assinantes atuais terão acesso à nova versão.
P. Quanto custa esse curso?
R. A taxa do curso é de US $ 95 ou € 90.
P. Este conteúdo do curso é pesado? (ou seja, prazos de atribuição, codificação, materiais de leitura, etc)
UMA . Não há prazos, você pode fazer o curso no seu próprio ritmo. Quatro semanas devem ser suficientes para completar as três primeiras partes do curso com base em 16 horas / semana de estudo. A última parte é mais complexa e exigirá diferentes quantidades de tempo, dependendo da sua experiência de programação. Haverá material de vídeo e / ou leitura com código de exemplo. Tome seu tempo para entender o código e use os conceitos para suas próprias tarefas.
P. Você estará passando por algumas estratégias de negociação?
UMA . Sim, várias estratégias típicas de negociação serão usadas como exemplos. Vamos dar uma olhada nas médias móveis (momentum), na reversão à média e na negociação de pares.
P. As estratégias apresentadas serão lucrativas na negociação real?
UMA . Muito provavelmente não. Muitos não serão nem rentáveis ​​no backtest. O objetivo do curso é aprender como desenvolver suas próprias estratégias.
P. Haverá alguma forma de apoio (após o curso)?
A. Atualmente, o curso é oferecido sem suporte, mas é possível providenciar suporte extra. Por favor, entre em contato para mais detalhes.
P. Você poderia escrever um exemplo para minha estratégia de negociação ou algo não incluído no material do curso?
A. Somente se você se inscreveu em uma versão suportada do curso.
Q. Eu codifiquei essa estratégia e ela é executada sem erros. Ainda não tenho certeza de que todos os cálculos estão corretos. Você poderia verificar meu código para correção?
R. Infelizmente, essa é uma tarefa muito difícil, envolvendo o entendimento e a repetição de todos os cálculos passo a passo, o que é essencialmente o mesmo que reescrever o código do zero. Isso está além do escopo do suporte relacionado ao curso.
P. Posso baixar e manter os materiais do curso? (ou seja, notas, palestras em vídeo, códigos, etc.)
Sim, você pode manter tudo. Você também terá acesso vitalício ao material do curso no site. Um pedido gentil para manter o conteúdo premium para seu próprio uso.
Q Existe alguma coisa que você possa sugerir que eu faça para maximizar os benefícios de aprendizagem?
R. Acredito que aprender fazendo é a maneira mais eficaz. Decida quais serão seus próprios aplicativos (criando um banco de dados, fazendo backtesting de uma ideia, obtendo dados da Web, etc.) e reservando tempo suficiente para experimentar.