Python Forex Analyse

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade ist eine Python Algorithmic Trading Library mit Fokus auf Backtesting und Unterstützung für Papierhandel und Live-Trading. Lets sagen, Sie haben eine Idee für eine Handelsstrategie und youd mögen es mit historischen Daten auswerten und sehen, wie es sich verhält. PyAlgoTrade ermöglicht es Ihnen, dies mit minimalem Aufwand zu tun. Hauptmerkmale Vollständig dokumentiert. Ereignisgesteuert . Unterstützt Markt-, Limit-, Stop - und StopLimit-Aufträge. Unterstützt Yahoo Finance, Google Finance und NinjaTrader CSV Dateien. Unterstützt jede Art von Zeitreihendaten im CSV-Format, zB Quandl. Bitcoin Handelsunterstützung durch Bitstamp. Technische Indikatoren und Filter wie SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst Exponent und andere. Performance-Metriken wie Sharpe-Ratio und Drawdown-Analyse. Umgang mit Twitter-Events in Echtzeit. Event-Profiler TA-Lib-Integration. Sehr einfach zu skalieren horizontal, das heißt, mit einem oder mehreren Computern zu backtest eine Strategie. PyAlgoTrade ist kostenlos, Open Source, und es ist unter der Apache Lizenz, Version 2.0 lizenziert. Ich bin neu in der Programmierung, Python und Pandas so hoffentlich ist dies nicht eine dumme Frage. Ich habe hier einige FOREX Daten heruntergeladen. Ein Monat wert von Daten ist etwa 50mil Zeilen im CSV-Format für alle Paare. Ich möchte gern in der Lage sein, eine Strategie über mehrere Zeitrahmen und Instrumente zu testen. Hier ist der Code Im mit: Auf irgendetwas aber eine abgeschnittene Testdatei dauert das Lesen im Prozess eine lange Zeit. Gibt es eine Art und Weise, wie ich die Daten speichern sollte, damit Pandas die Dateien viel schneller lesen kann Gibt es eine Grenze für die Größe der Daten, die Pandas vernünftigerweise behandeln kann Jede Hilfe wäre sehr dankbar. Learn Quant Fähigkeiten Wenn Sie ein Händler oder sind Ein Investor und möchte eine Reihe von quantitativen Trading-Fähigkeiten zu erwerben, sind Sie an der richtigen Stelle. Der Trading With Python Kurs wird Ihnen die besten Werkzeuge und Praktiken für quantitative Handelsforschung, einschließlich Funktionen und Skripte von Experten quantitative Händler geschrieben. Der Kurs gibt Ihnen maximale Wirkung für Ihre investierte Zeit und Geld. Es konzentriert sich auf die praktische Anwendung der Programmierung auf den Handel statt der theoretischen Informatik. Der Kurs bezahlt sich schnell, indem er Ihnen Zeit in der manuellen Verarbeitung von Daten rettet. Sie werden mehr Zeit damit verbringen, Ihre Strategie zu erforschen und profitable Trades zu realisieren. Kursübersicht Teil 1: Grundlagen Sie lernen, warum Python ein ideales Werkzeug für den quantitativen Handel ist. Wir werden mit der Gründung einer Entwicklungsumgebung beginnen und dann die wissenschaftlichen Bibliotheken vorstellen. Teil 2: Umgang mit den Daten Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen freien Quellen wie Yahoo Finance, CBOE und anderen Websites erhalten können. Lesen und Schreiben von mehreren Datenformaten einschließlich CSV - und Excel-Dateien. Teil 3: Erforschung von Strategien Lernen Sie, PL und begleitende Performance-Metriken wie Sharpe und Drawdown zu berechnen. Bauen Sie eine Handelsstrategie und optimieren Sie ihre Leistung. Mehrere Beispiele von Strategien werden in diesem Teil diskutiert. Teil 4: Going live Dieser Teil konzentriert sich auf Interactive Brokers API. Sie werden lernen, wie Sie Echtzeit-Bestandsdaten erhalten und Live-Aufträge abgeben können. Viel Beispiel Code Das Kursmaterial besteht aus Notebooks, die Text zusammen mit interaktiven Code wie diesen enthalten. Sie können lernen, indem Sie mit dem Code interagieren und es nach Ihren eigenen Vorlieben ändern. Es wird ein guter Ausgangspunkt für das Schreiben Ihrer eigenen Strategien sein Während einige Themen im Detail erklärt werden, um Ihnen zu helfen, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal Ihren eigenen Low-Level-Code schreiben, wegen der Unterstützung durch bestehende offene - source-Bibliotheken. TradingWithPython Bibliothek kombiniert viel von der Funktionalität, die in diesem Kurs als eine gebrauchsfertige Funktion besprochen wird und wird während des Kurses verwendet werden. Pandas versorgt Sie mit all der schweren Hebekraft, die bei der Datenkrümmung benötigt wird. Der ganze Code wird unter der BSD-Lizenz zur Verfügung gestellt, was seine Verwendung in kommerziellen Anwendungen erlaubt. Kursbewertung Ein Pilot des Kurses wurde im Frühjahr 2013 abgehalten, das haben die Schüler zu sagen: Matej gut entworfener Kurs und guter Trainer. Auf jeden Fall seinen Preis wert und meine Zeit Lave Jev offensichtlich wusste, seine Sachen. Tiefe der Abdeckung war perfekt. Wenn Jev so etwas wieder läuft, dann kommst du der Erste, der mich anmeldet. John Phillips Dein Kurs hat mich wirklich dazu gebracht, mich zu betrachten, um Python für die Lageranalyse zu betrachten.