Api da estratégia de negociação
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.
Arquitetura moderna orientada a eventos.
Desenvolva um poderoso sistema de negociação no padrão C ++ 11 usando seu ambiente de desenvolvimento preferido. Não há limites para a complexidade dos sistemas de negociação que podem ser modelados.
Relatórios avançados e análises.
Obtenha uma visão profunda de todos os aspectos do sistema de negociação por meio de extensos relatórios iterativos. Todos os resultados da simulação são salvos no arquivo e podem ser analisados e comparados com qualquer número de outros resultados da simulação. Analise o desempenho, risco e retornos e navegue pelos gráficos.
Extensão de idioma para séries de tempo.
Estilos de tempo modelo com uma extensão de idioma dedicada (linguagem específica de domínio incorporada). Desenvolva indicadores usando uma sintaxe funcional intuitiva que pode ser aumentada com funções lambda, se necessário.
Sistemas de negociação de múltiplos instrumentos.
Declare qualquer número de membros do instrumento incluindo combinações de tipos diferentes. Isso permite negociar cestas, distribuições e rastrear relacionamentos entre mercados. Os relatórios estão disponíveis em uma base agregada, bem como para instrumentos individuais.
Depuração fácil com código fonte.
Os sistemas de negociação são fáceis de lançar e depurar. Eles correm como executáveis individuais. Use seu ambiente de desenvolvimento e depurador favoritos para percorrer o código. A API é fornecida com o código-fonte.
Interface de programação de aplicativos - API.
Section DEFINIÇÃO DE 'Application Programming Interface - API'
Uma interface ou "intermediário" que permite que um programa de software interaja com outro software. No contexto da negociação forex, uma API se refere à interface ou plataforma que permite que sua plataforma se conecte com o mercado. As APIs possuem vários recursos que facilitam o compartilhamento de informações, incluindo cotações de preço de câmbio em tempo real, execução de transações e confirmações de pedidos e negociações.
QUEBRANDO 'Interface de Programação de Aplicativos - API'
APIs proprietárias são oferecidas por quase todas as grandes corretoras online de forex. Como a natureza acelerada da negociação forex torna a negociação automatizada preferível à negociação manual para a maioria dos traders, uma API confiável é um diferencial importante para uma corretora de forex para garantir a operação estável e a execução de negociações.
Api da estratégia de negociação
Caan Berry negocia trocas de apostas para ganhar a vida. Não demorou muito para que ele desistisse de seu trabalho diário para perseguir o sonho de apostar para ganhar a vida. Já gerando lucros que excediam o seu trabalho diário de uma noite e fins de semana, foi a escolha natural a fazer.
Em um ano, os resultados dispararam, a própria Betfair contatou Caan para participar de sua campanha #betfairtraders que você pode ter visto em 2014. Agora ele pode ser encontrado negociando os mercados e blogando aqui na caanberry. Para saber mais sobre o plano de fundo de Caan, confira a guia sobre mim acima.
Como visto em:
Manter contato!
BLOGS RECENTES.
BETUNFAIR! Oportunidades de Negociação de Corte Claro & # 038; Vantagens & # 8230;
Encontrar uma vantagem injusta, negociação clara se você quiser. Eu pensei que isso era extremamente óbvio, mas depois de uma mensagem no início da semana, talvez [& hellip;]
Desenvolvendo um Plano de Negociação Específico & # 8211; Avalie o sucesso com precisão.
Óbvio? Certamente não parece ser para todos. A realidade é que, se você não se especializar especificamente, então suas chances de ter sucesso como Betfair [& hellip;]
Atualização de janeiro de 2018: Novo conteúdo comercial.
Como sempre, janeiro é bastante sombrio quando se trata de corridas de cavalo antes da corrida, principalmente porque a liquidez dentro dos mercados é extremamente limitada. Ele oferece [& hellip;]
Caan já ajudou muitos comerciantes aspirantes, confira o que eles tinham a dizer!
Links
Aviso Legal:
Como acontece com qualquer forma de jogo, a negociação tem risco. Performances passadas compartilhadas neste site não são uma indicação direta de performances futuras. Somos legalmente obrigados a afirmar que não há garantia de resultados específicos e os recursos fornecidos são para fins informativos.
Traders Algoritmicos.
Você criou seu próprio indicador? Agora você pode fazer o download do SDK Indicator do Marketscope para depurar e fazer o backtest de sua estratégia.
MARKETSCOPE INDICORE.
O MarketScope Indicore é ideal para as necessidades de API mais comuns, criadas especificamente para negociação algorítmica. É melhor usado para backtesting e otimização de estratégia quando você cria sua própria estratégia de negociação.
Estratégias pré-construídas, código aberto (15) e indicadores (53) Dados gratuitos sobre mais de 80 instrumentos em 40 meses de dados Uma gama completa de tipos de pedidos, incluindo ordens de mercado, limite, stop e stop-limite.
COMEÇANDO.
Já tem uma conta no FXCM?
Uma conta FXCM, incluindo conta de prática gratuita - não é necessário saldo mínimo Um IDE ou editor de texto que executa LUA (ou seja, SciTE)
Velocidade de conexão da API.
Entre em contato com nossos especialistas em API.
Nossos especialistas podem fornecer uma demonstração gratuita com suporte a API e orientá-lo nas opções da API. Nenhum compromisso necessário.
Obrigado, sua informação foi recebida.
Entraremos em contato com você em breve para orientá-lo nas suas opções de API com o FXCM.
Sua mensagem é recebida, mas atualmente estamos inativos para manutenção programada. Um especialista entrará em contato com você em breve.
Aviso de Risco: Nosso serviço inclui produtos que são negociados com margem e acarretam um risco de perdas em excesso de seus fundos depositados. Os produtos podem não ser adequados para todos os investidores. Por favor, certifique-se de entender completamente os riscos envolvidos.
Sobre o FXCM.
Plataformas Populares.
Inicie o software.
Mais recursos.
Serviço ao cliente.
Políticas FXCM.
Aviso de Investimento de Alto Risco: Negociar forex / CFD's na margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores, pois você poderia sustentar perdas além dos depósitos. Alavancagem pode trabalhar contra você. Os produtos são destinados a clientes profissionais e de varejo. Devido a certas restrições impostas pela lei e regulamentação local, o (s) cliente (s) residente (s) alemão (s) poderia sustentar uma perda total de fundos depositados, mas não está sujeito a obrigações de pagamento subsequentes além dos fundos depositados. Esteja ciente e compreenda totalmente todos os riscos associados ao mercado e à negociação. Antes de negociar quaisquer produtos oferecidos pela Forex Capital Markets Limited, inclusive todas as filiais da EU, FXCM Australia Pty. Limited, quaisquer afiliadas das empresas acima mencionadas, ou outras empresas dentro do grupo de empresas FXCM [coletivamente o “Grupo FXCM”], considere cuidadosamente sua situação financeira e nível de experiência. Se você decidir negociar produtos oferecidos pela FXCM Australia Pty. Limited (“FXCM AU”) (AFSL 309763), você deve ler e entender o Guia de Serviços Financeiros, Declaração de Divulgação do Produto e Termos de Negócios. O Grupo FXCM pode fornecer comentários gerais que não se destinam a aconselhar investimentos e não devem ser interpretados como tal. Procure orientação de um consultor financeiro separado. O Grupo FXCM não assume nenhuma responsabilidade por erros, imprecisões ou omissões; não garante a exatidão, integridade das informações, textos, gráficos, links ou outros itens contidos nesses materiais. Leia e entenda os Termos e Condições nos sites do Grupo FXCM antes de tomar novas providências.
A Forex Capital Markets Limited ("FXCM LTD") é uma subsidiária operacional dentro do grupo de empresas FXCM (coletivamente, o "Grupo FXCM"). Todas as referências neste site a "FXCM" referem-se ao Grupo FXCM.
A Forex Capital Markets Limited é autorizada e regulamentada no Reino Unido pela Financial Conduct Authority. Número de registro 217689.
Tratamento Tributário: O tratamento fiscal no Reino Unido de suas atividades de apostas financeiras depende de suas circunstâncias individuais e pode estar sujeito a mudanças no futuro, ou pode diferir em outras jurisdições.
Copyright e cópia: 2018 Forex Capital Markets. Todos os direitos reservados.
20 Gresham Street, 4th Floor, Londres EC2V 7JE, Reino Unido.
Usamos cookies para melhorar o desempenho e a funcionalidade do nosso site, o que melhora a sua experiência de navegação. Ao continuar navegando neste site, você concorda com o uso de cookies. Você pode alterar suas configurações de cookies a qualquer momento.
Esse website utiliza cookies. Ao continuar a usar este site, você concorda com isso.
Seu navegador está desatualizado!
Atualize seu navegador agora para visualizar este site corretamente. Atualize meu navegador agora ou visite esta página em seu celular ou tablet.
Python E Negociação.
Python e & # 8230; negociação.
Menu e widgets.
Postagens recentes.
Categorias.
Negociando criptomoedas no Poloniex.
Poloniex é uma troca de moeda criptografada, você pode negociar.
80 moedas contra Bitcoin e algumas outras contra a Ethereum. Eu escolhi negociar no Poloniex porque ele suporta muitas moedas e a liquidez é geralmente muito boa, nós podemos facilmente implementar uma estratégia de negociação algorítmica nesta troca.
As moedas mais negociadas são:
Felizmente para nós, a Poloniex fornece uma API para obter dados de mercado, obter saldos para cada moeda e enviar ordens de compra / venda para o mercado. Você pode encontrar uma documentação aqui.
Eu encontrei um wrapper Python para a API Poloniex no GitHub, este é super fácil de usar.
Você pode instalar o pacote assim:
Depois que ele estiver instalado, você precisará inserir a importação apropriada em seu código:
Agora você precisa obter uma chave de API para poder recuperar seus saldos de conta e enviar pedidos ao mercado. Se você quiser apenas obter dados de mercado, pode pular essa parte.
Vá para poloniex / apiKeys, clique em Criar nova chave, agora você tem a chave da API e talvez seja necessário obter alguma validação de e-mail para ver a chave secreta (que você também precisa). Marque as opções que você deseja, se você deseja negociar através da API, basta selecionar a caixa de seleção apropriada, mesmo para as retiradas.
Em seu código, você precisa configurar a conexão para poder ser autenticado. Você pode simplesmente usar a linha comentada se quiser acessar somente a API pública:
Se você deseja obter dados de mercado para um ticker:
Agora, para enviar um pedido, é bem simples:
Você receberá um objeto de pedido no JSON, resultando em negociações é uma matriz de negociações geradas pelo pedido, o pedido pode ser preenchido imediatamente com vários negócios:
Para gerenciar seus riscos, você precisará recuperar seus saldos:
Com esta API básica, você pode codificar qualquer estratégia algorítmica em Python para o Poloniex. Você pode tentar prever o valor de uma moeda criptografada usando nossos tutoriais anteriores, por exemplo.
Carregar dados de mercado do Quandl.
Nos artigos anteriores, nós carregamos dados de mercado de arquivos CSV, a desvantagem é que precisaremos fazer o download novamente do arquivo CSV todos os dias para obter os dados mais recentes. Por que não obtê-los diretamente da fonte? O Quandl é um site que agrega dados de mercado de várias fontes: Yahoo Finance, CBOE, LIFFE entre outros.
Felizmente para nós, o Quandl tem uma API em Python que permite acessar seus dados. Você precisa primeiro obter sua chave de API pessoal aqui, aqui está um trecho de código básico:
O método quandl. get () retorna um quadro de dados Pandas com as datas nos dados index e open / high / low / close, isso depende da fonte de dados, você pode obter mais informações como volume etc.
Portanto, agora você pode trabalhar diretamente com esse quadro de dados, pode mesclá-lo com outros dados, aplicar alguns cálculos e usá-lo como uma entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina. A principal vantagem é que você sempre obterá os dados mais recentes, sem precisar fazer o download novamente de um arquivo.
Crie uma estratégia de negociação do zero no Python.
Para mostrar todo o processo de criação de uma estratégia de negociação, vou trabalhar em uma estratégia super simples baseada no VIX e seus futuros. Eu estou apenas pulando os dados de download do Quandl, eu estou usando o índice VIX daqui e os futuros VIX daqui, apenas os conjuntos de dados de contratos contínuos VX1 e VX2.
Carregamento de dados.
Primeiro precisamos carregar todas as importações necessárias, a importação do backtest será usada mais tarde:
Para simplificar, vou colocar todos os valores em um DataFrame e em colunas diferentes. Nós temos o índice VIX, VX1 e VX2, isso nos dá este código:
E aqui está o resultado:
Para este tutorial eu vou usar um sinal muito básico, a estrutura é a mesma e você pode substituir a lógica com qualquer estratégia que você queira, usando algoritmos de aprendizado de máquina muito complexos ou apenas cruzando médias móveis.
O VIX é um recurso que reverte a média, pelo menos em teoria, significa que ele vai subir e descer, mas no final seu valor se moverá em torno de uma média. Nossa estratégia será ser curta quando for muito maior do que seu valor médio e ser curta quando for muito baixa, com base em valores absolutos para mantê-la simples.
Agora, gostaríamos de visualizar o sinal para verificar se, pelo menos, a estratégia parece lucrativa:
O resultado é muito bom, embora não haja comércio entre 2009 e 2013, poderíamos melhorar isso mais tarde:
Backtesting
Vamos verificar se a estratégia é lucrativa e obter algumas métricas. Nós vamos comparar nossos retornos estratégicos com o & # 8220; Compre e segure & # 8221; estratégia, o que significa que apenas compramos o futuro do VX1 e esperamos (e lançamos em cada expiração), assim podemos ver se a nossa estratégia é mais lucrativa do que passiva.
Eu coloquei o método backtest em um arquivo separado para tornar o código principal menos pesado, mas você pode manter o método no mesmo arquivo:
No código principal eu vou usar o método backtest assim:
É importante mostrar o retorno anualizado, uma estratégia com um retorno de 20% em 10 anos é diferente de um retorno de 20% em 2 meses, nós anualizamos tudo para que possamos comparar as estratégias facilmente. O índice de Sharpe é uma métrica útil, permite-nos ver se o retorno vale a pena o risco, neste exemplo eu apenas assumi uma taxa livre de risco de 0%, se a relação é & gt; 1 significa que o retorno ajustado ao risco é interessante, se for & gt; 10 isso significa que o retorno ajustado ao risco é muito interessante, basicamente alto retorno para uma baixa volatilidade.
Em nosso exemplo, temos um bom índice de Sharpe de 4,6, o que é muito bom:
Finalmente, queremos traçar a estratégia PnL versus o & # 8220; Compre e segure & # 8221; PnL:
A estratégia teve um desempenho muito bom até 2010, mas a partir de 2013 o PnL começa a estagnar:
Conclusão.
Mostrei-lhe uma estrutura básica de criação de uma estratégia, você pode adaptá-la às suas necessidades, por exemplo, você pode implementar sua estratégia usando zipline em vez de um módulo de teste personalizado. Com o zipline, você terá muito mais métricas e poderá executar facilmente sua estratégia em diferentes ativos, já que os dados de mercado são gerenciados por tirolesa.
Eu não mencionei nenhuma taxa de transação ou lance-pergunte espalhado neste post, o backtest não leva em conta tudo isso então talvez se nós os incluirmos a estratégia perderia dinheiro!
Usando o matplotlib para identificar sinais de negociação.
Encontrar sinais de negociação é um dos principais problemas do comércio algorítmico, sem nenhum bom sinal de que sua estratégia será inútil. Este é um processo muito abstrato, já que você não pode adivinhar intuitivamente quais sinais tornarão sua estratégia lucrativa ou não, por isso vou explicar como você pode ter pelo menos uma visualização dos sinais para que você possa ver se o sinais fazem sentido e introduzi-los em seu algoritmo.
Iremos usar o matplotlib para representar graficamente o preço do ativo e adicionar sinais de compra / venda no mesmo gráfico, assim você pode ver se os sinais são gerados no momento certo ou não: compre baixo, venda alto.
Preparação de dados.
Para este tutorial eu escolhi uma estratégia muito simples que é uma média móvel de cruzamento, a idéia é comprar quando o & # 8220; short & # 8221; média móvel, digamos que 5 dias está cruzando a & # 8220; longa & # 8221; média móvel, digamos 20 dias e vender quando eles cruzarem o outro lado.
Primeiro passo fácil, instalando o matplotlib através do pip usual:
Este exemplo requer pandas e matplotlib:
Estou usando o futuro conjunto de dados do E-mini de Quandl, consulte este artigo.
Carregar dados e calcular as médias móveis é bastante trivial graças aos Pandas:
Agora a parte atual da geração de sinal é um pouco mais complicada:
Compre e venda agora contém todas as datas em que temos um sinal.
Plotando os sinais.
A parte interessante é o gráfico disso, a sintaxe é simples:
Queremos exibir o preço do E-Mini e as médias móveis são bem simples, usamos data. index porque as datas no DataFrame estão no índice:
Mas para os sinais, queremos colocar cada marcador na data específica, que está no índice, e no nível de preço do E-Mini para que visualmente não seja muito confuso:
data. ix [buys. index] [& # 8216; Settle & # 8217;] significa que aceitamos o & # 8216; Settle & # 8217; campo nos dados DataFrame.
Aqui está o resultado final:
Conclusão.
Você pode interpretar isso percebendo que a maioria dos sinais de compra está em declínio na curva e os sinais de venda estão no máximo local. Portanto, nossa geração de sinais parece promissora, mas sem um backtest real, não podemos ter certeza de que a estratégia será lucrativa, pelo menos podemos validar ou não um sinal.
A principal vantagem deste método é que podemos ver instantaneamente se os sinais são & # 8220; direito & # 8221; ou não, por exemplo, você pode jogar com a média móvel curta e longa, você pode tentar 10 dias versus 30 dias etc. e no final você pode escolher os parâmetros certos para este sinal.
Como usar um classificador Random Forest no Python usando o Scikit-Learn.
Random Forest é um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina, ele pode ser usado como um regressor ou como um classificador. É um meta estimador, o que significa que está usando um número específico de árvores de decisão para ajustar e prever.
Nós vamos usar o pacote Scikit-Learn em Python, é uma biblioteca muito útil que contém muitos algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas relacionadas.
Preparação de dados.
Para ver como a Random Forest pode ser aplicada, vamos tentar prever os futuros do S & P 500 (E-Mini), você pode obter os dados gratuitamente no Quandl. Aqui está o que parece:
A coluna Alterar precisa ser removida, pois há dados ausentes e essas informações podem ser recuperadas diretamente ao subtrair D fechar e fechar D-1.
Como é um classificador, precisamos criar classes para cada linha: 1 se o futuro subiu hoje, -1 se caiu ou permaneceu o mesmo.
Agora que temos um conjunto de dados completo com um valor previsível, a última coluna & # 8220; Return & # 8221; que é -1 ou 1, vamos criar o trem e testar o conjunto de dados.
Usando o algoritmo.
Quando tivermos tudo pronto, podemos começar a ajustar o classificador Random Forest em relação ao nosso conjunto de dados de trem:
predições é uma matriz contendo os valores previstos (-1 ou 1) para os recursos no data_X_test.
Você pode ver a precisão da previsão usando o método accuracy_score, que compara os valores previstos com os esperados.
O que vem depois?
Agora, por exemplo, você pode criar uma estratégia de negociação que será longa no futuro se o valor previsto for 1 e for curto se for "1". Isso pode ser facilmente backtested usando um mecanismo de backtest como Zipline em Python.
Com base no seu resultado de backtest você pode adicionar ou remover recursos, talvez a volatilidade ou a média móvel de 5 dias possa melhorar a precisão da previsão?
Caan Berry negocia trocas de apostas para ganhar a vida. Não demorou muito para que ele desistisse de seu trabalho diário para perseguir o sonho de apostar para ganhar a vida. Já gerando lucros que excediam o seu trabalho diário de uma noite e fins de semana, foi a escolha natural a fazer.
Em um ano, os resultados dispararam, a própria Betfair contatou Caan para participar de sua campanha #betfairtraders que você pode ter visto em 2014. Agora ele pode ser encontrado negociando os mercados e blogando aqui na caanberry. Para saber mais sobre o plano de fundo de Caan, confira a guia sobre mim acima.
Como visto em:
Manter contato!
BLOGS RECENTES.
BETUNFAIR! Oportunidades de Negociação de Corte Claro & # 038; Vantagens & # 8230;
Encontrar uma vantagem injusta, negociação clara se você quiser. Eu pensei que isso era extremamente óbvio, mas depois de uma mensagem no início da semana, talvez [& hellip;]
Desenvolvendo um Plano de Negociação Específico & # 8211; Avalie o sucesso com precisão.
Óbvio? Certamente não parece ser para todos. A realidade é que, se você não se especializar especificamente, então suas chances de ter sucesso como Betfair [& hellip;]
Atualização de janeiro de 2018: Novo conteúdo comercial.
Como sempre, janeiro é bastante sombrio quando se trata de corridas de cavalo antes da corrida, principalmente porque a liquidez dentro dos mercados é extremamente limitada. Ele oferece [& hellip;]
Caan já ajudou muitos comerciantes aspirantes, confira o que eles tinham a dizer!
Links
Aviso Legal:
Como acontece com qualquer forma de jogo, a negociação tem risco. Performances passadas compartilhadas neste site não são uma indicação direta de performances futuras. Somos legalmente obrigados a afirmar que não há garantia de resultados específicos e os recursos fornecidos são para fins informativos.
Traders Algoritmicos.
Você criou seu próprio indicador? Agora você pode fazer o download do SDK Indicator do Marketscope para depurar e fazer o backtest de sua estratégia.
MARKETSCOPE INDICORE.
O MarketScope Indicore é ideal para as necessidades de API mais comuns, criadas especificamente para negociação algorítmica. É melhor usado para backtesting e otimização de estratégia quando você cria sua própria estratégia de negociação.
Estratégias pré-construídas, código aberto (15) e indicadores (53) Dados gratuitos sobre mais de 80 instrumentos em 40 meses de dados Uma gama completa de tipos de pedidos, incluindo ordens de mercado, limite, stop e stop-limite.
COMEÇANDO.
Já tem uma conta no FXCM?
Uma conta FXCM, incluindo conta de prática gratuita - não é necessário saldo mínimo Um IDE ou editor de texto que executa LUA (ou seja, SciTE)
Velocidade de conexão da API.
Entre em contato com nossos especialistas em API.
Nossos especialistas podem fornecer uma demonstração gratuita com suporte a API e orientá-lo nas opções da API. Nenhum compromisso necessário.
Obrigado, sua informação foi recebida.
Entraremos em contato com você em breve para orientá-lo nas suas opções de API com o FXCM.
Sua mensagem é recebida, mas atualmente estamos inativos para manutenção programada. Um especialista entrará em contato com você em breve.
Aviso de Risco: Nosso serviço inclui produtos que são negociados com margem e acarretam um risco de perdas em excesso de seus fundos depositados. Os produtos podem não ser adequados para todos os investidores. Por favor, certifique-se de entender completamente os riscos envolvidos.
Sobre o FXCM.
Plataformas Populares.
Inicie o software.
Mais recursos.
Serviço ao cliente.
Políticas FXCM.
Aviso de Investimento de Alto Risco: Negociar forex / CFD's na margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores, pois você poderia sustentar perdas além dos depósitos. Alavancagem pode trabalhar contra você. Os produtos são destinados a clientes profissionais e de varejo. Devido a certas restrições impostas pela lei e regulamentação local, o (s) cliente (s) residente (s) alemão (s) poderia sustentar uma perda total de fundos depositados, mas não está sujeito a obrigações de pagamento subsequentes além dos fundos depositados. Esteja ciente e compreenda totalmente todos os riscos associados ao mercado e à negociação. Antes de negociar quaisquer produtos oferecidos pela Forex Capital Markets Limited, inclusive todas as filiais da EU, FXCM Australia Pty. Limited, quaisquer afiliadas das empresas acima mencionadas, ou outras empresas dentro do grupo de empresas FXCM [coletivamente o “Grupo FXCM”], considere cuidadosamente sua situação financeira e nível de experiência. Se você decidir negociar produtos oferecidos pela FXCM Australia Pty. Limited (“FXCM AU”) (AFSL 309763), você deve ler e entender o Guia de Serviços Financeiros, Declaração de Divulgação do Produto e Termos de Negócios. O Grupo FXCM pode fornecer comentários gerais que não se destinam a aconselhar investimentos e não devem ser interpretados como tal. Procure orientação de um consultor financeiro separado. O Grupo FXCM não assume nenhuma responsabilidade por erros, imprecisões ou omissões; não garante a exatidão, integridade das informações, textos, gráficos, links ou outros itens contidos nesses materiais. Leia e entenda os Termos e Condições nos sites do Grupo FXCM antes de tomar novas providências.
A Forex Capital Markets Limited ("FXCM LTD") é uma subsidiária operacional dentro do grupo de empresas FXCM (coletivamente, o "Grupo FXCM"). Todas as referências neste site a "FXCM" referem-se ao Grupo FXCM.
A Forex Capital Markets Limited é autorizada e regulamentada no Reino Unido pela Financial Conduct Authority. Número de registro 217689.
Tratamento Tributário: O tratamento fiscal no Reino Unido de suas atividades de apostas financeiras depende de suas circunstâncias individuais e pode estar sujeito a mudanças no futuro, ou pode diferir em outras jurisdições.
Copyright e cópia: 2018 Forex Capital Markets. Todos os direitos reservados.
20 Gresham Street, 4th Floor, Londres EC2V 7JE, Reino Unido.
Usamos cookies para melhorar o desempenho e a funcionalidade do nosso site, o que melhora a sua experiência de navegação. Ao continuar navegando neste site, você concorda com o uso de cookies. Você pode alterar suas configurações de cookies a qualquer momento.
Esse website utiliza cookies. Ao continuar a usar este site, você concorda com isso.
Seu navegador está desatualizado!
Atualize seu navegador agora para visualizar este site corretamente. Atualize meu navegador agora ou visite esta página em seu celular ou tablet.
Python E Negociação.
Python e & # 8230; negociação.
Menu e widgets.
Postagens recentes.
Categorias.
Negociando criptomoedas no Poloniex.
Poloniex é uma troca de moeda criptografada, você pode negociar.
80 moedas contra Bitcoin e algumas outras contra a Ethereum. Eu escolhi negociar no Poloniex porque ele suporta muitas moedas e a liquidez é geralmente muito boa, nós podemos facilmente implementar uma estratégia de negociação algorítmica nesta troca.
As moedas mais negociadas são:
Felizmente para nós, a Poloniex fornece uma API para obter dados de mercado, obter saldos para cada moeda e enviar ordens de compra / venda para o mercado. Você pode encontrar uma documentação aqui.
Eu encontrei um wrapper Python para a API Poloniex no GitHub, este é super fácil de usar.
Você pode instalar o pacote assim:
Depois que ele estiver instalado, você precisará inserir a importação apropriada em seu código:
Agora você precisa obter uma chave de API para poder recuperar seus saldos de conta e enviar pedidos ao mercado. Se você quiser apenas obter dados de mercado, pode pular essa parte.
Vá para poloniex / apiKeys, clique em Criar nova chave, agora você tem a chave da API e talvez seja necessário obter alguma validação de e-mail para ver a chave secreta (que você também precisa). Marque as opções que você deseja, se você deseja negociar através da API, basta selecionar a caixa de seleção apropriada, mesmo para as retiradas.
Em seu código, você precisa configurar a conexão para poder ser autenticado. Você pode simplesmente usar a linha comentada se quiser acessar somente a API pública:
Se você deseja obter dados de mercado para um ticker:
Agora, para enviar um pedido, é bem simples:
Você receberá um objeto de pedido no JSON, resultando em negociações é uma matriz de negociações geradas pelo pedido, o pedido pode ser preenchido imediatamente com vários negócios:
Para gerenciar seus riscos, você precisará recuperar seus saldos:
Com esta API básica, você pode codificar qualquer estratégia algorítmica em Python para o Poloniex. Você pode tentar prever o valor de uma moeda criptografada usando nossos tutoriais anteriores, por exemplo.
Carregar dados de mercado do Quandl.
Nos artigos anteriores, nós carregamos dados de mercado de arquivos CSV, a desvantagem é que precisaremos fazer o download novamente do arquivo CSV todos os dias para obter os dados mais recentes. Por que não obtê-los diretamente da fonte? O Quandl é um site que agrega dados de mercado de várias fontes: Yahoo Finance, CBOE, LIFFE entre outros.
Felizmente para nós, o Quandl tem uma API em Python que permite acessar seus dados. Você precisa primeiro obter sua chave de API pessoal aqui, aqui está um trecho de código básico:
O método quandl. get () retorna um quadro de dados Pandas com as datas nos dados index e open / high / low / close, isso depende da fonte de dados, você pode obter mais informações como volume etc.
Portanto, agora você pode trabalhar diretamente com esse quadro de dados, pode mesclá-lo com outros dados, aplicar alguns cálculos e usá-lo como uma entrada em um algoritmo de aprendizado de máquina. A principal vantagem é que você sempre obterá os dados mais recentes, sem precisar fazer o download novamente de um arquivo.
Crie uma estratégia de negociação do zero no Python.
Para mostrar todo o processo de criação de uma estratégia de negociação, vou trabalhar em uma estratégia super simples baseada no VIX e seus futuros. Eu estou apenas pulando os dados de download do Quandl, eu estou usando o índice VIX daqui e os futuros VIX daqui, apenas os conjuntos de dados de contratos contínuos VX1 e VX2.
Carregamento de dados.
Primeiro precisamos carregar todas as importações necessárias, a importação do backtest será usada mais tarde:
Para simplificar, vou colocar todos os valores em um DataFrame e em colunas diferentes. Nós temos o índice VIX, VX1 e VX2, isso nos dá este código:
E aqui está o resultado:
Para este tutorial eu vou usar um sinal muito básico, a estrutura é a mesma e você pode substituir a lógica com qualquer estratégia que você queira, usando algoritmos de aprendizado de máquina muito complexos ou apenas cruzando médias móveis.
O VIX é um recurso que reverte a média, pelo menos em teoria, significa que ele vai subir e descer, mas no final seu valor se moverá em torno de uma média. Nossa estratégia será ser curta quando for muito maior do que seu valor médio e ser curta quando for muito baixa, com base em valores absolutos para mantê-la simples.
Agora, gostaríamos de visualizar o sinal para verificar se, pelo menos, a estratégia parece lucrativa:
O resultado é muito bom, embora não haja comércio entre 2009 e 2013, poderíamos melhorar isso mais tarde:
Backtesting
Vamos verificar se a estratégia é lucrativa e obter algumas métricas. Nós vamos comparar nossos retornos estratégicos com o & # 8220; Compre e segure & # 8221; estratégia, o que significa que apenas compramos o futuro do VX1 e esperamos (e lançamos em cada expiração), assim podemos ver se a nossa estratégia é mais lucrativa do que passiva.
Eu coloquei o método backtest em um arquivo separado para tornar o código principal menos pesado, mas você pode manter o método no mesmo arquivo:
No código principal eu vou usar o método backtest assim:
É importante mostrar o retorno anualizado, uma estratégia com um retorno de 20% em 10 anos é diferente de um retorno de 20% em 2 meses, nós anualizamos tudo para que possamos comparar as estratégias facilmente. O índice de Sharpe é uma métrica útil, permite-nos ver se o retorno vale a pena o risco, neste exemplo eu apenas assumi uma taxa livre de risco de 0%, se a relação é & gt; 1 significa que o retorno ajustado ao risco é interessante, se for & gt; 10 isso significa que o retorno ajustado ao risco é muito interessante, basicamente alto retorno para uma baixa volatilidade.
Em nosso exemplo, temos um bom índice de Sharpe de 4,6, o que é muito bom:
Finalmente, queremos traçar a estratégia PnL versus o & # 8220; Compre e segure & # 8221; PnL:
A estratégia teve um desempenho muito bom até 2010, mas a partir de 2013 o PnL começa a estagnar:
Conclusão.
Mostrei-lhe uma estrutura básica de criação de uma estratégia, você pode adaptá-la às suas necessidades, por exemplo, você pode implementar sua estratégia usando zipline em vez de um módulo de teste personalizado. Com o zipline, você terá muito mais métricas e poderá executar facilmente sua estratégia em diferentes ativos, já que os dados de mercado são gerenciados por tirolesa.
Eu não mencionei nenhuma taxa de transação ou lance-pergunte espalhado neste post, o backtest não leva em conta tudo isso então talvez se nós os incluirmos a estratégia perderia dinheiro!
Usando o matplotlib para identificar sinais de negociação.
Encontrar sinais de negociação é um dos principais problemas do comércio algorítmico, sem nenhum bom sinal de que sua estratégia será inútil. Este é um processo muito abstrato, já que você não pode adivinhar intuitivamente quais sinais tornarão sua estratégia lucrativa ou não, por isso vou explicar como você pode ter pelo menos uma visualização dos sinais para que você possa ver se o sinais fazem sentido e introduzi-los em seu algoritmo.
Iremos usar o matplotlib para representar graficamente o preço do ativo e adicionar sinais de compra / venda no mesmo gráfico, assim você pode ver se os sinais são gerados no momento certo ou não: compre baixo, venda alto.
Preparação de dados.
Para este tutorial eu escolhi uma estratégia muito simples que é uma média móvel de cruzamento, a idéia é comprar quando o & # 8220; short & # 8221; média móvel, digamos que 5 dias está cruzando a & # 8220; longa & # 8221; média móvel, digamos 20 dias e vender quando eles cruzarem o outro lado.
Primeiro passo fácil, instalando o matplotlib através do pip usual:
Este exemplo requer pandas e matplotlib:
Estou usando o futuro conjunto de dados do E-mini de Quandl, consulte este artigo.
Carregar dados e calcular as médias móveis é bastante trivial graças aos Pandas:
Agora a parte atual da geração de sinal é um pouco mais complicada:
Compre e venda agora contém todas as datas em que temos um sinal.
Plotando os sinais.
A parte interessante é o gráfico disso, a sintaxe é simples:
Queremos exibir o preço do E-Mini e as médias móveis são bem simples, usamos data. index porque as datas no DataFrame estão no índice:
Mas para os sinais, queremos colocar cada marcador na data específica, que está no índice, e no nível de preço do E-Mini para que visualmente não seja muito confuso:
data. ix [buys. index] [& # 8216; Settle & # 8217;] significa que aceitamos o & # 8216; Settle & # 8217; campo nos dados DataFrame.
Aqui está o resultado final:
Conclusão.
Você pode interpretar isso percebendo que a maioria dos sinais de compra está em declínio na curva e os sinais de venda estão no máximo local. Portanto, nossa geração de sinais parece promissora, mas sem um backtest real, não podemos ter certeza de que a estratégia será lucrativa, pelo menos podemos validar ou não um sinal.
A principal vantagem deste método é que podemos ver instantaneamente se os sinais são & # 8220; direito & # 8221; ou não, por exemplo, você pode jogar com a média móvel curta e longa, você pode tentar 10 dias versus 30 dias etc. e no final você pode escolher os parâmetros certos para este sinal.
Como usar um classificador Random Forest no Python usando o Scikit-Learn.
Random Forest é um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina, ele pode ser usado como um regressor ou como um classificador. É um meta estimador, o que significa que está usando um número específico de árvores de decisão para ajustar e prever.
Nós vamos usar o pacote Scikit-Learn em Python, é uma biblioteca muito útil que contém muitos algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas relacionadas.
Preparação de dados.
Para ver como a Random Forest pode ser aplicada, vamos tentar prever os futuros do S & P 500 (E-Mini), você pode obter os dados gratuitamente no Quandl. Aqui está o que parece:
A coluna Alterar precisa ser removida, pois há dados ausentes e essas informações podem ser recuperadas diretamente ao subtrair D fechar e fechar D-1.
Como é um classificador, precisamos criar classes para cada linha: 1 se o futuro subiu hoje, -1 se caiu ou permaneceu o mesmo.
Agora que temos um conjunto de dados completo com um valor previsível, a última coluna & # 8220; Return & # 8221; que é -1 ou 1, vamos criar o trem e testar o conjunto de dados.
Usando o algoritmo.
Quando tivermos tudo pronto, podemos começar a ajustar o classificador Random Forest em relação ao nosso conjunto de dados de trem:
predições é uma matriz contendo os valores previstos (-1 ou 1) para os recursos no data_X_test.
Você pode ver a precisão da previsão usando o método accuracy_score, que compara os valores previstos com os esperados.
O que vem depois?
Agora, por exemplo, você pode criar uma estratégia de negociação que será longa no futuro se o valor previsto for 1 e for curto se for "1". Isso pode ser facilmente backtested usando um mecanismo de backtest como Zipline em Python.
Com base no seu resultado de backtest você pode adicionar ou remover recursos, talvez a volatilidade ou a média móvel de 5 dias possa melhorar a precisão da previsão?
No comments:
Post a Comment