Trading System Con Python

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade è un Trading libreria Python Algorithmic con particolare attenzione alla backtesting e il supporto per la carta-trading e live-commerciale Let s dire di avere un'idea per una strategia di trading e vi piacerebbe valutare con i dati storici e vedere come si comporta PyAlgoTrade permette di farlo con il minimo effort. Main features. Fully documented. Event driven. Supports mercato, Limite, Stop e StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader CSV files. Supports qualsiasi tipo di dati di serie temporali in formato CSV, ad esempio il supporto Quandl. Bitcoin commerciale attraverso indicatori Bitstamp. Technical e filtri come SMA, WMA, EMA, RSI, le bande di Bollinger, Hurst esponente e metriche others. Performance come indice di Sharpe e drawdown eventi analysis. Handling di Twitter in tempo reale. evento profiler. TA-Lib integration. Very facile da scalare orizzontalmente, cioè, utilizzando uno o più computer di backtest un strategy. PyAlgoTrade è gratuito, open source, ed è rilasciato sotto licenza Apache, Versione 2 0.Trading sistemi di codifica. Trading sistemi sono semplicemente insiemi di regole che gli operatori utilizzano per determinare le loro entrate e le uscite da una posizione in via di sviluppo e l'utilizzo di sistemi di trading può aiutare gli operatori a raggiungere rendimenti costanti, limitando il rischio In una situazione ideale, gli operatori devono sentirsi come i robot, l'esecuzione di traffici sistematicamente e senza emozione Così, forse ti sei chiesto ve Cosa c'è di fermare un robot dalle negoziazioni mio sistema La risposta Niente Questo tutorial vi introdurrà agli strumenti e le tecniche che è possibile utilizzare per creare il proprio system. How trading automatico sono automatizzati Sistemi di Trading creati Automated sistemi di trading sono creati convertendo regole vostro sistema di trading s in codice che il computer può capire il computer esegue quindi quelle regole attraverso il vostro software di trading, che si presenta per le negoziazioni che aderiscono alle regole Infine, i mestieri vengono automaticamente posizionati con i tuoi broker. This esercitazione si concentrerà sulle seconda e terza parte di questo processo, in cui le regole vengono trasformati in un codice che il software di trading in grado di capire e software Trading use. What Supporta Automated Trading Systems ci sono molti programmi di trading che supportano i sistemi di trading automatico Alcuni verrà automaticamente generare e fare trading con il proprio broker Altri troveranno automaticamente mestieri che si adattano ai tuoi criteri, ma richiedono di posizionare gli ordini con il proprio broker manualmente, inoltre, programmi di trading completamente automatici spesso richiedono l'uso di intermediazione specifici che supportano tali caratteristiche si può anche avere a completare un ulteriore form. Advantages di autorizzazione e svantaggi automatizzati sistemi di trading hanno diversi vantaggi, ma hanno anche i loro lati negativi Dopo tutto, se qualcuno aveva un sistema commerciale che automaticamente fatto i soldi per tutto il tempo, lui o lei sarebbe letteralmente possedere una macchina per fare soldi. un sistema automatizzato prende l'emozione e occupato-lavoro di trading, che consente di concentrarsi sul miglioramento vostra strategia e gestione del denaro rules. Once un sistema redditizio è stato sviluppato, non richiede lavoro da parte vostra fino a quando si rompe, o le condizioni di mercato domanda un change. If il sistema non è correttamente codificato e testato, grandi perdite possono verificarsi molto quickly. Sometimes è impossibile mettere alcune regole in codice, il che rende difficile sviluppare un trading automatizzato system. In questo tutorial imparerete come pianificare e progettare un sistema di trading automatico, come tradurre questo progetto in codice che il computer capirà, come testare il vostro piano per garantire prestazioni ottimali e, infine, come mettere il sistema per use. Find se prendere la strada meno percorsa lavorerà a tuo favore - o contro it. A sistema commerciale può risparmiare tempo e prendere l'emozione di trading, ma l'adozione di uno prende abilità e risorse - ulteriori informazioni broker here. Most vi fornirà record commerciali, ma è anche importante per tenere traccia sui vostri passi own. These vi farà un più disciplinato, più intelligente e, in ultima analisi, più ricchi trader. Frequently Domandi Questions. When si effettua un pagamento mutuo, l'importo pagato è una combinazione di una carica di interesse e rimborso di capitale Nel corso del. Learn di distinguere tra beni strumentali e beni di consumo, e vedere il motivo per cui i beni strumentali richiedono risparmio e investment. A derivato è un contratto tra due o più parti il ​​cui valore si basa su un concordato sottostante fossato economico termine asset. The finanziario, coniato e popolare da Warren Buffett, si riferisce ad una capacità di business per mantenere competitivo advantages. Frequently chiesto Questions. When si effettua un pagamento mutuo, l'importo pagato è una combinazione di una carica di interesse e rimborso del capitale Nel corso the. Learn di distinguere tra beni strumentali e beni di consumo, e capire perché i beni strumentali richiedono risparmio e investment. A derivato è un contratto tra due o più parti il ​​cui valore si basa su un concordato sottostante fossato economico termine asset. The finanziario, coniato e reso popolare da Warren Buffett, si riferisce a una capacità aziendale di mantenere advantages. Trading competitivo con Python. I ve letto di recente un grande post dal blog turinginance su come essere un quant In breve, si descrive un approccio scientifico per lo sviluppo di strategie di trading per me personalmente, osservando i dati, pensando con modelli e formando ipotesi è una seconda natura, come dovrebbe essere per ogni buon engineer. In questo post intenzione di illustrare questo approccio esplicitamente passando attraverso una serie di passi solo una coppia, non tutti coinvolti nello sviluppo di un trading strategy. Let s dare un'occhiata allo strumento di trading più comune, la SP 500 ETF SPY I ll iniziare con observations. Observations mi venne in mente che la maggior parte del tempo che si parla molto in media circa il mercato schiantarsi dopo grosse perdite su più giorni periodo, un bel rimbalzo significativo a volte segue in passato io ho fatto un paio di errori, chiudendo le mie posizioni di tagliare le perdite breve, solo per perdere una ripresa la seguente teoria days. General Dopo un periodo di perdite consecutive, molti commercianti liquidare le loro posizioni per paura per la perdita ancora più grande Gran parte di questo comportamento è regolato dalla paura, piuttosto che rischiare calcolato commercianti intelligenti sono disponibili in poi per i bargains. Hypothesis giorno successivo rendimenti di SPY mostrerà una distorsione verso l'alto dopo un numero di prova losses. To consecutivo l'ipotesi, io ho calcolato il numero di giorni consecutivi in ​​giù Tutto sotto -0 1 andata e ritorno giornaliero si qualifica come una serie di ritorno day. The verso il basso sono quasi casuale, in modo come ci si aspetterebbe, le probabilità di 5 o più giorni consecutivi in ​​giù sono bassi, risultando in un numero molto limitato di occorrenze basso numero di occorrenze si tradurrà in stime statistiche inaffidabili, così ho ll fermarsi a 5.Below è una visualizzazione dei rendimenti NEX-tday in funzione del numero di giorni in giù. I ve anche tracciati 90 intervallo di confidenza dei rendimenti tra le linee si scopre che il rendimento medio è correlato positivamente con il numero di giorni in giù Ipotesi confirmed. However, si può chiaramente vedere che questa alpha supplementare è molto piccola rispetto alla banda dei risultati di ritorno probabili Ma anche un piccolo bordo può essere sfruttata trovare un vantaggio statistico e ripetere più spesso possibile passo successivo è quello di indagare se questo bordo può essere trasformato in un trading strategy. Given i dati di cui sopra, una strategia di trading può essere forumlated dopo consectutive 3 o più perdite, andare lungo Esci dal prossimo close. Below è il risultato di questa strategia rispetto al puro buy-and-hold questo non sembra affatto male alla ricerca di un i rapporti di Sharpe i punteggi di strategia una discesa 2 2 vs 0 44 per il BH questo è in realtà piuttosto bene don t ottenere troppo eccitato anche se, come io non tener conto dei costi commision, lo slittamento etc. While la strategia di cui sopra non è qualcosa che vorrei scambiare semplicemente a causa del lungo arco temporale, il teoria stessa provoca pensieri futher che potrebbero produrre qualcosa di utile Se lo stesso principio vale per i dati intraday, una forma di strategia di scalping potrebbe essere costruito Nel precedente esempio io ho semplificato eccessivamente il mondo un po 'da solo contando il numero di giorni in giù, senza prestare attenzione per la profondità del prelievo Inoltre, l'uscita di posizione è solo un giorno successivo, vicino base C'è molto da migliorare, ma l'essenza a mio parere è this. future ritorni di spia sono ifluenced dal prelievo e prelievo durata rispetto al precedente 3 a 5 days. An operatore esperto sa quale comportamento aspettarsi dal mercato sulla base di una serie di indicatori e la loro interpretazione quest'ultimo è spesso fatto basato sulla sua memoria o qualche tipo di modello Trovare un buon set di indicatori ed elaborare i loro dati pone un grande sfida in primo luogo, si ha la necessità di capire quali fattori sono correlati al futuro prezzo del dati che non hanno alcuna qualità predittivo solo intorduces rumore e la complessità, diminuendo le prestazioni strategia Trovare buoni indicatori è una scienza da sola, spesso richiedono profonda understandig delle dinamiche di mercato questa parte del progetto strategia non può essere facilmente automatizzato Fortunatamente, una volta che è stato trovato un buon set di indicatori, la memoria gli operatori e l'intuizione può essere facilmente sostituito con un modello statistico, che probabilmente a svolgere molto meglio come i computer hanno la memoria perfetta e può rendere perfetto statistiche di trading di volatilità estimations. Regarding, mi ci è voluto un po 'di tempo per capire che cosa influenza i suoi movimenti, in particolare, ho m interessato a variabili in grado di predire i futuri ritorni di VXX e XIV non voglio andare in full-length spiegazione qui, ma basta presentare una conclusione miei due indicatori più importanti per la volatilità sono la pendenza struttura a termine e premio attuale volatilità mia definizione di questi due premi is. volatility VIX-realizedVol. delta struttura a termine pendenza VIX-VXV. VIX VXV sono l'avanti di 1 e 3 mesi volatilità implicite del realizedVol SP 500 ecco una volatilità di 10 giorni realizzata di SPY, calcolata con Yang-Zhang formula delta è stato spesso discusso sul VixAndMore blog, mentre il premio è ben noto da opzione trading. It senso andare short volatilità quando premium è alta e dei futures sono in contango delta 0 questo farà sì che un vento di poppa sia il premio and roll ogni giorno lungo la struttura a termine in VXX Ma questa è solo una stima approssimativa una buona strategia di trading sarebbe combinare le informazioni da entrambi premium e Delta a venire con una previsione sulla direzione di negoziazione di VXX. I ve lottato per molto tempo a venire con un buon modo per combinare i dati rumorosi da entrambi gli indicatori io ho provato la maggior parte degli approcci standard, come la regressione lineare, la scrittura di un gruppo di se-allora ma tutti con un molto piccoli miglioramenti rispetto all'utilizzo di un solo indicatore un buon esempio di tale strategia indicatore unico con regole semplici possono essere trovate sul blog TradingTheOdds non sembra male, ma cosa si può fare con più indicators. I Inizieremo con alcuni dati VXX out-of-sample che ho avuto da MarketSci si noti che questo è simulata dei dati, prima di VXX era created. The indicatori per lo stesso periodo sono tracciate below. If prendiamo uno del premio indicatori in questo caso e la trama è contro future rese di VXX, una certa correlazione può essere visto, ma i dati sono estremamente noisy. Still, è chiaro che premio negativo rischia di avere rendimenti positivi VXX il giorno successivo combinare entrambe premium e Delta in un unico modello è stata una sfida per me, ma ho sempre voluto fare una approssimazione statistica In sostanza, per una combinazione di delta, premium, mi piacerebbe trovare tutti i valori storici che sono più vicini ai valori correnti e fare una stima dei rendimenti futuri basati su di essi a paio di volte io ho iniziato a scrivere i miei propri algoritmi di interpolazione primi vicini, ma ogni volta ho dovuto rinunciare fino a quando mi sono imbattuto nel scikit vicini più prossimi regressione mi ha permesso di costruire rapidamente un predittore basata su due ingressi ed i risultati sono così buoni , che mi mA po 'preoccupato che io ho fatto un errore somewhere. Here è quello che did. create un set di dati di delta, premium - VXX ritorno giorno successivo in-di-sample. create un predittore primi vicini basa sul set di dati di cui sopra. strategia commerciale out-of-campione con la rules. go lungo se ritorno previsto 0.go brevi risultati se previsto strategia di ritorno 0. il non poteva essere simpler. The sembrare estremamente buono e stare meglio quando più neigbors sono utilizzati per estimation. First, con 10 punti, la strategia è eccellente in-campione, ma è flat out-of-sample linea rossa nella figura che segue è l'ultimo punto in sample. Then, prestazioni migliora con 40 e 80 points. In gli ultimi due lotti, la strategia sembra per eseguire lo stesso in - e out-of-sample Sharpe ratio è di circa 2 3 i m molto soddisfatto dei risultati e la sensazione che io ho solo stato graffiare la superficie di ciò che è possibile con questa ricerca technique. My di uno strumento di backtesting ideale la mia definizione di ideale è descritto nel precedente backtesting dilemmi posti non hanno comportato una cosa che ho potuto usare subito Tuttavia, rivedere le opzioni disponibili mi ha aiutato a capire meglio quello che voglio delle opzioni io ho guardato , pybacktest era quello che mi è piaciuto di più a causa della sua semplicità e velocità Dopo aver attraversato il codice sorgente, io ho avuto alcune idee per rendere più semplice e un po 'più elegante da lì, è stato solo un piccolo passo per scrivere il mio backtester, che è ora disponibile nel TradingWithPython library. I hanno scelto un approccio in cui il backtester contiene funzionalità che tutte le strategie di trading quota e che spesso ottiene le cose copia-incollato come calcolo delle posizioni e PNL, metriche di performance e facendo plots. Strategy funzionalità specifiche, come la determinazione punti di ingresso e di uscita dovrebbe essere fatto al di fuori del backtester un flusso di lavoro tipico sarebbe trovare uscite di entrata e - calcolare pnl e fare trame con backtester - strategia post-processo data. At questo momento il modulo è molto minimale dare un'occhiata alla fonte qui , ma in futuro ho intenzione di aggiungere profit e stop loss uscite e multi-asset portfolios. Usage del modulo backtesting è mostrato in questo esempio notebook. I organizzano i blocchi note ipython salvandoli in directory differenti questo porta però un inconveniente, perché per accedere ai quaderni che ho bisogno di aprire un terminale e digitare ipython notebook --pylab inline ogni volta sono sicuro che la squadra ipython risolverà questo nel lungo periodo, ma nel frattempo c'è un modo di discesa abbastanza rapidamente accesso i notebook dal file explorer. All che dovete fare è aggiungere un menu contestuale che inizia ipython server della directory. A modo rapido desiderato per aggiungere l'elemento contesto è quello di eseguire questa patch registro nota la patch si presuppone che l'installazione di Python situato in C Anaconda in caso contrario, che sarà necessario aprire il file in un editor di testo e impostare il percorso proprio sulle ultime line. Instructions su come aggiungere manualmente le chiavi di registro possono essere trovati sul Frolian s persone blog. Many pensa che gli ETF leveraged in lungo termine underperform loro benchmark questo è vero per i mercati mosso, ma non nel caso di condizioni trend, verso l'alto o verso il basso leva ha solo effetto sul risultato più probabile, non sul risultato atteso per più di fondo si prega di leggere questo post.2013 è stato un anno molto buono per gli stock, che una tendenza per la maggior parte dell'anno sia s vedere cosa sarebbe successo se cortocircuitato alcuni degli ETF leveraged esattamente un anno fa e oggetto di copertura con il loro punto di riferimento Conoscere il comportamento ETF leveraged mi aspetterei che ETF leveraged hanno sovraperformato il loro punto di riferimento, per cui la strategia che avrebbe cercato di trarre profitto dal decadimento perderebbe money. I saranno considerando questi pairs. SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 -2 QQQ QID -1 IYF -2 SKF -1.Each leveraged ETF si tiene breve -1 e coperto con un ETF Avviso 1x che a copertura di un ETF inversa una posizione negativa si svolge nella 1x etf. Here è un esempio SPY vs SSO una volta che abbiamo normalizzare i prezzi a 100 all'inizio del periodo backtest 250 giorni è evidente che l'ETF 2x supera 1x etf. Now i risultati del backtest sulle coppie above. All ETF 2x compresi inversa hanno superato il loro punto di riferimento nel corso del 2013 Secondo le aspettative, la strategia sfruttando decadimento beta non sarebbero profitable. I potrebbe pensare che giocare ETF leveraged contro la loro controparte leva finanziaria non fornisce alcuna bordo, a meno che non si conoscono le condizioni di mercato in anticipo trend o gamma-bound Ma se si conosce il regime di mercato a venire , ci sono modi molto più facile di trarre profitto da esso Purtroppo, nessuno è ancora stato veramente successo a predire il regime di mercato a anche il codice molto breve fonte term. Full dei calcoli è disponibile per gli iscritti del commercio con Python corso Notebook 307. qui è il mio colpo a valutazione Twitter mi piacerebbe iniziare con un disclaimer in questo momento una gran parte della mia portrolio costituito da posizione corta TWTR, quindi il mio parere è piuttosto distorta Il motivo per cui ve fatto la mia analisi è che la mia scommessa non ha funziona bene, e Twitter ha fatto una mossa parabolica nel dicembre 2013, in modo la domanda che io sto cercando di rispondere qui è dovrei prendere la mia perdita o mantenere il mio shorts. At momento della scrittura, TWTR scambia circa 64 marchio, con un capitalizzazione di mercato di 34 7 B Fino ad ora l'azienda non ha fatto alcun profitto, perdendo 142M nel 3013 dopo aver fatto 534m di ricavi Gli ultimi due numeri ci danno annuali spendings società di 676M. Price derivati ​​da utente value. Twitter può essere confrontato con con Facebook, Google e LinkedIn per avere un'idea dei numeri di utenti ed i loro valori la tabella seguente riassume i numeri utili per ogni azienda e un valore per utente derivata dalla fonte capitalizzazione di mercato per numero di utenti Wikipedia, il numero di Google si basa sul numero di ricerche uniche. it diventa evidente che la valutazione di mercato per utente è molto simile per tutte le aziende, ma la mia opinione personale è that. TWTR è attualmente più prezioso per ogni utente thatn FB o LNKD Questo non è logico in quanto entrambi i concorrenti hanno più valore dato personale degli utenti a loro disposal. GOOG è stato eccellere a estrarre entrate pubblicitarie dai propri utenti per farlo, ha una serie di offerte altamente diversificati, dal motore di ricerca per Google Docs e Gmail TWTR non ha nulla di simile che, mentre il suo valore per utente è a soli 35 minore thatn quella di Google. TWTR ha una stanza limitata a crescere la sua base di utenti in quanto non offre prodotti analoghi alle offerte FB o GOOG TWTR è stato intorno per sette anni e la maggior parte delle persone che vogliono un accout hanno avuto la loro occasione Il resto fa proprio non care. TWTR base di utenti è volatile ed è probabile per passare alla prossima cosa calda quando diventerà available. I pensa che il miglior riferimento qui sarebbe LNKD, che ha una nicchia stabile nel mercato professionale con questa metrica TWTR sarebbe sopravvalutato L'impostazione del valore d'uso a 100 per TWTR produrrebbe un prezzo equo TWTR di 46.Price derivato dal futuro earnings. There sono dati sufficienti a disposizione dei futuri utili stimati uno di quelli più utili io ho trovato è here. Using questi numeri, mentre sottraendo società spendings, che presumo a rimanere costante produce questo numbers. Based delle informazioni disponibili, la valutazione ottimistica della TWTR dovrebbe essere nel range 46-48 ci sono evidenti ragioni dovrebbe essere negoziazione rischi operativi più elevati e molti al commercio lower. My ipotesi è che durante l'IPO sufficiente di professionisti hanno rivisto il prezzo, fissandola a un livello di prezzo equo Cosa è successo dopo è stato un mercato irrazionale mossa non giustificato da nuove informazioni Basta dare un'occhiata alla frenesia rialzista sul StockTwits con la gente sostenendo cose come questo uccello volerà a 100 emozione pura, che non funziona well. The unica cosa che mi riposa ora è di mettere i miei soldi dove la mia bocca è e bastone alla mia pantaloncini tempo sarà tell. Shorting breve termine la volatilità ETN VXX può sembrare una grande idea quando si guarda il grafico da una certa distanza a causa del contango nei futures volatilità, le esperienze ETN un po 'di vento contrario la maggior parte del tempo e perde un po' il suo valore ogni giorno Ciò accade a causa di ribilanciamento giornaliero, per ulteriori informazioni si prega di guardare nella prospettiva in un mondo ideale, se si tiene abbastanza a lungo, un reddito generato dal tempo di decadimento in futures e ETN riequilibrio è garantito, ma nel breve termine, si d necessario passare attraverso alcuni prelievi piuttosto pesanti Basta guardare indietro l'estate del 2011 sono stato sfortunato o abbastanza stupido a tenere una posizione corta VXX poco prima che il VIX è salito ho quasi saltato il mio conto per allora 80 prelievo in appena un paio di giorni risultante in una minaccia di chiamata di margine per il mio broker margine chiamata significherebbe incassare la perdita Questa non è una situazione che avessi mai piace essere di nuovo sapevo che non sarebbe stato facile mantenere la testa fresca in ogni momento, ma vivendo lo stress e la pressione della situazione è stato qualcosa di diverso fortuna sapevo come VXX tende a comportarsi, quindi non ho fatto prendere dal panico, ma commutata lato a XIV al fine di evitare una richiesta di margine La storia finisce bene, otto mesi dopo il mio portafoglio era di nuovo a forza e ho imparato molto prezioso lesson. To iniziare con una parola di avvertimento qui non scambiare la volatilità se non sai esattamente quanto rischio si sta assumendo detto questo, diamo s un'occhiata a una strategia che minimizza alcuni dei rischi cortocircuitando VXX solo quando è appropriate. Strategy tesi esperienze VXX più resistenza quando la curva dei future è in contango ripida curva dei future è approssimata dal rapporto VIX-VXV Vi breve VXX quando VXV ha un insolitamente elevato premio per VIX. First, lasciare s un'occhiata al grafico VIX-VXV relationship. The sopra mostra i dati VIX-vxv dal gennaio 2010 punti dati dello scorso anno sono mostrati in rosso ho scelto di utilizzare una forma quadratica tra i due, approssimando vXV f VIX il f VIX è tracciata come una linea blu I valori al di sopra della linea rappresentano situazione in cui i future sono più forti di contango normale Ora mi definisco un indicatore di delta, che è la deviazione dal delta fit VXV-f VIX Ora lasciate che s un'occhiata al prezzo di VXX insieme con il prezzo delta. Above di VXX su scala logaritmica Sotto marcatori Delta green iNDICAT delta 0 indicatori rossi delta 0 E 'evidente che le aree verdi corrispondono a una rendimenti negativi nel VXX. Let s simulare una strategia di questo questi assumptions. Short VXX quando delta 0.Constant scommessa capitale ogni giorno è di 100. Nessuna strategia slittamento o di transazione costs. This viene confrontata con quella che commercia breve ogni giorno, ma non prende in delta account. The linea verde rappresenta la nostra strategia a breve VXX, la linea blu è il one. Sharpe muto di 1 9 per un semplice end-of-day strategia non è affatto male, a mio parere, ma ancora più importante è che i prelievi budella sono in gran parte evitati prestando attenzione ai futuri avanti curve. Building questa strategia step-by-step sarà discusso nel corso della provenienti Trading Con Python course. Price di un'attività o di un ETF è, naturalmente, il migliore indicatore che ci sia, ma purtroppo c'è solo solo così tante informazioni in esso contenute Alcune persone sembrano pensare che i più indicatori RSI, MACD, lo spostamento di crossover media ecc meglio, ma se tutti loro sono basate allo stesso serie prezzo del sottostante, saranno tutti contengono un sottoinsieme dello stesso limitate informazioni contenute nel prezzo Abbiamo bisogno di più informazioni aggiuntive rispetto a ciò che è contenuto il prezzo per fare un'ipotesi più informato a proposito di ciò che sta per accadere nel prossimo futuro un esempio eccellente di combinare tutti i tipi di informazioni per l'analisi intelligente può essere trovato sul lato corto del blog a lungo la produzione di questo tipo di analisi richiede una grande quantità di lavoro, per il quale ho semplicemente don t hanno il tempo come ho solo il commercio part-time Così ho costruito la mia cruscotto mercato che raccoglie automaticamente le informazioni per me e la presenta in una forma facilmente digeribile in questo post ho intenzione di dimostrare come costruire un indicatore basato sulla breve del volume dati Questo post illustrerà il processo di raccolta dei dati e processing. Step 1 Trova scambio BATS origine dei dati fornisce i dati volume giornaliero gratuitamente sul loro site. Step 2 Get Data ispezionare manualmente i dati relativi al volume brevi dello scambio BATS è contenuto in un file di testo una con zip Ogni giorno ha il proprio file zip Dopo aver scaricato e decompresso il file txt, questo è quello che c'è dentro prima diversi lines. In totali di un file contiene circa 6000 simboli Questi dati sono esigenze un po 'di lavoro prima di poter essere presentato in modo significativo. step 3 ottenere automaticamente i dati Quello che voglio davvero è non solo i dati per un giorno, ma un rapporto di breve volume per volume totale per il passato parecchi anni, e i don t sento davvero come il download di 500 file zip e copia-incolla in excel manualmente Fortunatamente, completa automazione è solo un paio di righe di codice via prima cosa dobbiamo creare dinamicamente un URL da cui un file sarà downloaded. Now possiamo scaricare più file once. Step 4 Parse scaricati files. We può usare zip e librerie di panda per analizzare una singola file. It restituisce un rapporto di corto Volume Volume totale per tutti i simboli presenti nel file zip Passo 5 Fare un grafico Ora l'unica cosa rimasta è quella di analizzare tutti i file scaricati e combinarli per una singola tabella e la trama il result. In figura qui sopra ho tracciato il rapporto medio breve volume per gli ultimi due anni ho anche potuto usare un sottoinsieme di simboli se volevo dare un'occhiata a un settore specifico o brodo rapido sguardo ai dati che mi dà un impressione che gli alti rapporti di volume brevi di solito corrispondono con fondi di mercato e bassi rapporti sembrano essere buoni punti di ingresso per un lungo position. Starting da qui, questo rapporto in volume breve può essere utilizzato come base per la strategia di development. Trading con Python course. If voi sono un commerciante o un investitore e vorrebbero acquisire una serie di abilità di negoziazione quantitative si può prendere in considerazione il Trading con Python couse il corso on-line vi fornirà i migliori strumenti e le pratiche per la ricerca di trading quantitative, comprese le funzioni e script scritti da esperti commercianti quantitativi imparerete come ottenere ed elaborare incredibili quantità di dati, il design e le strategie backtest e analizzare le prestazioni di trading Questo vi aiuterà a prendere decisioni informate che sono cruciali per un trader di successo Clicca qui per continuare a del commercio con Python corso website. My nome è Jev Kuznetsov, durante il giorno sono un ingegnere ricercatore in una società che si occupa di attività di stampa il resto del tempo sono un trader. I studiato fisica applicata con specializzazione in pattern recognition e l'intelligenza artificiale mio lavoro quotidiano coinvolge qualsiasi cosa, da rapido algoritmo di prototipazione in Matlab e altre lingue progettazione hardware programming. Since 2009 ho utilizzato le mie competenze tecniche nei mercati finanziari Prima di arrivare alla conclusione che Python è il miglior strumento a disposizione, ho lavorato molto in Matlab, che è coperto sul mio altro blog. You mi può raggiungere a.