Lær kvant ferdigheter. Hvis du er handelsmann eller investor og ønsker å skaffe seg et sett med kvantitative handelsferdigheter, er du på rett sted. Trading With Python kurset vil gi deg de beste verktøyene og rutene for kvantitativ handelsforskning, inkludert funksjoner og skrifter skrevet av ekspert kvantitative handelsfolk Kurset gir deg maksimal innvirkning på din investerte tid og penger. Det fokuserer på praktisk anvendelse av programmering til handel i stedet for teoretisk datavitenskap. Kurset vil betale seg raskt ved å spare tid i manuell databehandling Du vil bruke mer tid på å undersøke strategien din og gjennomføre lønnsomme handler. Kursoversikt. Part 1 Grunnleggende Du lærer hvorfor Python er et ideelt verktøy for kvantitativ handel. Vi starter med å etablere et utviklingsmiljø og vil da introdusere deg til de vitenskapelige biblioteker. Del 2 Håndtere data Lær hvordan du får data fra ulike gratis kilder som Yahoo Finance, CBOE og andre nettsteder Les og skriv flere dataformater, inkludert CSV - og Excel-filer. Part 3 Forskerstrategier Lær å beregne PL og tilhørende resultatmålinger som Sharpe og Drawdown Bygg en handelsstrategi og optimaliser ytelsen Flere eksempler på strategier diskuteres i denne delen. Part 4 Going live Denne delen er sentrert rundt Interactive Brokers API Du lærer hvordan du får realtids lagerdata og legger live-ordrer. Massevis av eksempelkoden. Kursmaterialet består av notatbøker som inneholder tekst sammen med interaktiv kode som denne. Du vil kunne lære av samhandle med koden og endre den til din egen smak Det vil være et godt utgangspunkt for å skrive dine egne strategier. Mens noen emner blir forklart i stor detalj for å hjelpe deg å forstå de underliggende konseptene, vil du i de fleste tilfeller ikke vant å skrive Din egen lavnivåkode, på grunn av støtte fra eksisterende åpen kildebibliotek TradingWithPython bibliotek kombinerer mye av diskens funksjonalitet ssed i dette kurset som ferdige funksjoner og vil bli brukt i løpet av kurset, vil Pandas gi deg all den kraftige løftekraften som trengs for datatrykk. Alle koden er gitt under BSD-lisensen, og tillater bruk i kommersiell aplications. Course rating. A pilot av kurset ble holdt våren 2013, dette er hva studentene fikk å si. Mat godt designet kurs og god trener Definitivt verdt sin pris og min tid Lave Jev visste tydeligvis at hans ting dybde av dekning var perfekt Hvis Jev kjører noe som dette igjen, vil jeg bli den første til å registrere meg John Phillips. Ditt kurs fikk meg til å hoppe, begynte å tenke på python for lagersystemanalyse. FXCM API Python wrapper. Som du sikkert vet, tilbyr FXCM handelsforbindelser via deres proprietære kontakt kalt ForexConnect API For oss som ikke er kvalifisert for å åpne FIX-kompatible kontoer, er ForexConect API en mulig måte å bygge og koble til vårt eget handelssystem. Personlig liker jeg ikke mql og MT4 mye hvis alle Men det er fortsatt den mest utvidede handelsplattformen denne dagen Med det sagt, ved hjelp av ForexConnect API kan man omgå mql og skrive kvanter eller automatiserte strategier på høyere nivå språk som CC, Java Python eller Matlab eller RI har startet et prosjekt for ForexConnect API wrapper gjør det mulig som Python-modulen Mange har blitt gjort allerede, men du kan sjekke her. 1.Under erfarne C-utviklere velger jeg Python for sitt brede antall matematikk - og statistikkbiblioteker som Numpy, Scipy, Pandas osv. Python Jeg kan bruke moderne dev-plattform som Visual Studio for CC eller min favoritt JetBrain s PyCharm for Python dev. My intensjon er når API-en er fullt implementert for å bygge litt maskininnlæringskvant rundt den. Bruke Python, IBPy og Interactive Brokers API for å automatisere Trades. A mens vi dro tilbake, diskutert vi hvordan du oppretter en Interactive Brokers demo-konto. Interactive Brokers er en av de viktigste meglerhusene som brukes av forhandlere av algoritmiske handelsmenn på grunn av sin relative lav lav minimal konto balanse krav 10.000 USD og relativt grei API I denne artikkelen vil vi gjøre bruk av en demo konto for å automatisere handler mot Interactive Brokers API, via Python og IBPy plugin. Oppsigelse Jeg har ingen tilknytning til Interactive Brokers jeg har brukt dem før i en faglig fondskontekst og som sådan er kjent med deres programvare. Interactive Brokers API. Interactive Brokers er en stor bedrift og som sådan henvender seg til et bredt spekter av handelsmenn, alt fra diskretionær detaljhandel til automatisert institusjonell Dette har ført deres GUI-grensesnitt, Trader Workstation TWS, for å ha en betydelig mengde klokker og fløyter. I tillegg til TWS er det også en lett komponent kalt IB Gateway, som gir samme tilgang til IB-serverne, om enn uten den ekstra funksjonaliteten til GUI For våre automatiserte handelsformål vi vant t faktisk trenger TWS GUI, men jeg tror for denne opplæringen det er demonstrerende å gjøre bruk av it. The. underliggende arkitektur er basert på en klientservermodell som tilbyr både utførelse og markedsdata feeds historisk og sanntid via en API. Det er denne API som vi vil bruke i denne opplæringen for å sende automatiserte bestillinger via IBPy. IBPy har blitt skrevet til wrap den innfødte Java API og gjør det enkelt å ringe fra Python De to hovedbibliotekene vi er interessert i innen IBPy er, og Sistnevnte er høyere nivå og benytter funksjonalitet i det tidligere. I den følgende implementeringen skal vi lage en ekstremt enkel eksempel, som bare sender en enkelt markedsordre for å kjøpe 100 enheter av Google-lager, ved hjelp av smart orderruting Sistnevnte er utformet for å oppnå den beste prisen i praksis, selv om det i enkelte situasjoner kan være suboptimal. Men i forbindelse med denne opplæringen er det vil være tilstrekkelig. Implementering i Python. Før vi begynner er det nødvendig å ha fulgt trinnene i den tidligere opplæringen om å sette opp en Interactive Brokers-konto. I tillegg er det ikk essens å ha et tidligere Python arbeidsområde slik at vi kan installere IBPy som vil tillate deg å knytte andre sider av koden sammen. Opplæringen om å installere et Python forskningsmiljø vil skape den nødvendige arbeidsplassen. Installere IBPy. IBPy er et Python wrapper skrevet rundt Java-basert Interactive Brokers API Det gjør utviklingen av algoritmiske handelssystemer i Python noe mindre problematisk. Den vil bli brukt som grunnlag for all etterfølgende kommunikasjon med Interactive Brokers før vi vurderer FIX-protokollen på et senere tidspunkt. Siden IBPy opprettholdes på GitHub som et git repository vi må installere git På et Ubuntu system dette håndteres av. Når du har git installert kan du opprette en underkatalog for å lagre IBPy På mitt system har jeg ganske enkelt plassert den under mitt hjemmekatalog. Det neste trinnet er å laste ned IBPy via git klone. Pass på å gå inn i IbPy katalogen og installer med det foretrukne Python virtuelle miljøet. Dette fullfører installasjonen av IBPy neste st ep er å åpne opp TWS som beskrevet i den tidligere opplæringen. TWS-porteføljevisning før Google Trade. Automated Trading. Følgende kode vil demonstrere en ekstremt enkel API-basert ordningsmekanisme Koden er langt fra produksjonsklar, men den demonstrerer viktig funksjonalitet i API-en for interaktive meglere og hvordan du bruker den til å utføre ordre. Alle følgende kode skal ligge i filen Det første trinnet er å importere kontrakt - og bestillingsobjekter fra biblioteket på lavere nivå I tillegg importerer vi tilkoblingen og meldingen objekter fra biblioteket på høyere nivå. IB gir oss muligheten til å håndtere feil og serverrespons ved hjelp av tilbakekallingsmekanisme. Følgende to funksjoner gjør ikke noe annet enn å skrive ut innholdet i meldingene som returneres fra serveren. Et mer sofistikert produksjonssystem måtte implementere logikk for å sikre kontinuerlig kjøring av systemet ved ekstraordinær oppførsel. Følgende to funksjoner bryter opp etableringen av Con trakt og ordreobjekter, angi deres respektive parametere Funksjonsdokumenter beskriver hver parameter individuelt. Hovedfunksjonen oppretter opprinnelig et Connection-objekt til Trader Workstation, som må kjøres for at koden skal fungere. Feil - og svarhåndteringsfunksjonene registreres deretter med forbindelsen objekt Deretter defineres en ordrevariabel i et produksjonssystem dette må økes for hver handelsordre. De neste trinnene er å opprette en kontrakt og en ordre som representerer en markedsordre for å kjøpe 100 enheter av Google-lager. Den endelige oppgaven er å faktisk plassere det Bestille via placeOrder-metoden i Connection-objektet. Vi kobler da fra TWS. Det endelige trinnet er å kjøre koden. Straks kan det ses at API-kategorien åpnes i Trader Workstation, og viser at markedsordren går lang 100 aksjer av Google. TWS API Tab-visning etter Google-ordre. Hvis vi nå ser på fanen Portefølje, kan vi se Google-posisjonen Du vil også merke en forex-posisjon i listen, w som ikke ble generert av meg selv, kan jeg bare anta at enten IB demo-kontoen er delt på noen måte på grunn av identiske innloggingsinformasjon eller IB-steder, vil vilkårlige bestillinger inn i kontoen for å gjøre det virke mer realistisk Hvis noen har noe innblikk i denne oppførelsen jeg ville være interessert i å lære mer. TWS API Porteføljevisning etter Google-ordre. Dette er den mest grunnleggende formen for automatisk utførelse som vi kan vurdere I etterfølgende artikler skal vi konstruere en mer robust eventdrevet arkitektur som kan håndtere realistiske handelsstrategier . Bare kom i gang med kvantitativ handel.
No comments:
Post a Comment