Trading system com python

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade é uma biblioteca de negociação algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para paper-trading e live-trading Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como Ele comporta PyAlgoTrade permite que você faça assim com o mínimo effort. Main features. Fully documentado. Event driven. Supports Market, Limite, Stop e StopLimit orders. Supports Yahoo Finanças, Finanças do Google e NinjaTrader CSV files. Supports qualquer tipo de dados de séries de tempo Em formato CSV, por exemplo Quandl. Bitcoin comercialização apoio através Bitstamp. Technical indicadores e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst expoente e outros. Performance métricas como Sharpe ratio e drawdown analysis. Handling Twitter eventos em tempo real. Event profiler. TA-Lib integration. Very fácil de escalar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para backtest uma estratégia. PyAlgoTrade é livre, open source, e está licenciado sob o Apach Sistemas de codificação. Sistemas de classificação são simplesmente conjuntos de regras que os comerciantes usam para determinar suas entradas e saídas de uma posição. Desenvolver e usar sistemas de negociação pode ajudar os comerciantes a obter retornos consistentes ao limitar o risco Em uma situação ideal, os comerciantes Deve se sentir como robôs, executando comércios sistematicamente e sem emoção Então, talvez você se perguntou O que é para parar um robô de negociação do meu sistema A resposta Nada Este tutorial irá apresentá-lo para as ferramentas e técnicas que você pode usar para criar o seu próprio automatizado Sistemas de comércio automatizado são criados por converter as regras do seu sistema de negociação em código que seu computador pode entender Seu computador, em seguida, executa essas regras através de seu software de negociação, que olha para os comércios que aderem às suas regras Finalmente, Os negócios são automaticamente colocados com o seu broker. This tutorial incidirá sobre a segunda e terceira partes deste processo , Onde suas regras são convertidas em um código que seu software de negociação pode entender e use. What Trading Software Suporta Automated Trading Systems Existem muitos programas de negociação que suportam sistemas de negociação automatizada Alguns irão gerar automaticamente e colocar comércios com o seu corretor Outros encontrarão automaticamente comércios Que se encaixam nos seus critérios, mas exigem que você coloque as ordens com seu corretor manualmente Além disso, os programas de negociação totalmente automático muitas vezes exigem que você use corretoras específicas que suportam tais características que você também pode ter que preencher um formulário de autorização adicional. Vantagens e Desvantagens Automated trading systems Ter vários benefícios, mas eles também têm suas desvantagens Afinal, se alguém tivesse um sistema comercial que automaticamente fez dinheiro o tempo todo, ele ou ela literalmente possuir um dinheiro fazendo máquina. Um sistema automatizado leva a emoção e ocupado-trabalho de Negociação, o que lhe permite concentrar-se em melhorar a sua estratégia e regras de gestão de dinheiro. Onc Se um sistema rentável é desenvolvido, ele não exige nenhum trabalho de sua parte até que ele quebre, ou as condições de mercado exigem uma mudança. Se o sistema não é devidamente codificado e testado, grandes perdas podem ocorrer muito rapidamente. Às vezes é impossível colocar certas regras em , O que torna difícil desenvolver um sistema automatizado de negociação. Neste tutorial, você aprenderá como planejar e projetar um sistema de negociação automatizado, como traduzir esse projeto em código que seu computador entenderá, como testar seu plano para garantir o melhor Desempenho e, finalmente, como colocar seu sistema para use. Find para fora se tomar o caminho menos viajado irá trabalhar em seu favor - ou contra it. A sistema comercial pode economizar tempo e tirar a emoção de negociação, mas a adopção de um leva a habilidade E os recursos - aprender mais here. Most corretores irá fornecer-lhe com o comércio de registros, mas também é importante para manter o controle em seu own. These etapas fará de você um comerciante mais disciplinado, mais inteligente e, em última análise, mais ricos. Perguntas. Quando você faz um pagamento de hipoteca, o montante pago é uma combinação de uma taxa de juros e reembolso de capital Sobre o. Learn para diferenciar entre bens de capital e bens de consumo, e ver por que os bens de capital exigem poupança e investment. A derivative é um contrato Entre duas ou mais partes cujo valor é baseado em um ativo financeiro subjacente acordado. O termo fosso econômico, cunhado e popularizado por Warren Buffett, refere-se a uma capacidade de negócios para manter vantagens competitivas. Perguntas Mais Freqüentes. Quando você faz um pagamento de hipoteca , O valor pago é uma combinação de uma taxa de juros e reembolso de capital. Sobre o. Learn para diferenciar entre bens de capital e bens de consumo, e ver por que os bens de capital exigem poupança e investment. A derivative é um contrato entre duas ou mais partes cujo valor é Com base em um ativo financeiro subjacente acordado. O termo fosso econômico, cunhado e popularizado por Warren Buffett, refere-se a uma capacidade de negócios para Tain vantagens competitivas. Trading com Python. I recentemente ler um grande post pelo blog turinginance sobre como ser um quant Em resumo, ele descreve uma abordagem científica para desenvolver estratégias de negociação Para mim, pessoalmente, observando dados, pensando com modelos e formando hipóteses É uma segunda natureza, como deve ser para qualquer bom engenheiro. Em este post eu estou indo para ilustrar esta abordagem, explicitamente passando por um número de passos apenas um casal, nem todos eles envolvidos no desenvolvimento de uma estratégia de negociação. Vamos Dê uma olhada no instrumento de negociação mais comum, o SP 500 ETF SPY eu começarei com observations. Observations Ocorreu-me que na maioria das vezes que há muita conversa na mídia sobre o mercado quebra após grandes perdas ao longo de vários dias timespan , Um rebote bastante significativo às vezes segue No passado, eu fiz alguns erros, fechando minhas posições para cortar as perdas curto, apenas para perder uma recuperação nos dias seguintes. Teoria geral Após um período de Perdas consecutivas, muitos comerciantes vão liquidar suas posições por medo de perda ainda maior Grande parte deste comportamento é governado pelo medo, em vez de risco calculado comerciantes mais inteligentes entram, em seguida, para as pechinchas. Hipótese Retornos no próximo dia de SPY irá mostrar um viés para cima Após uma série de perdas consecutivas. Para testar a hipótese, eu ve calculado o número de dias consecutivos para baixo Tudo sob -0 1 retorno diário qualifica-se como um dia para baixo. As séries de retorno são quase aleatórios, assim como seria de esperar, as chances De 5 ou mais dias consecutivos para baixo são baixos, resultando em um número muito limitado de ocorrências Baixo número de ocorrências resultará em estimativas estatísticas não confiáveis, então eu vou parar em 5.Below é uma visualização de retornos nex-tday em função do número De dias down. I também traçou intervalo de confiança de 90 dos retornos entre as linhas Acontece que o retorno médio é positivamente correlacionado com o número de dias de queda confirmada Hypothesis. No entanto, você pode ver claramente Que este alfa extra é muito pequeno em comparação com a faixa dos resultados de retorno provável Mas mesmo uma pequena vantagem pode ser explorada encontrar uma vantagem estatística e repetir tantas vezes quanto possível O próximo passo é investigar se essa borda pode ser transformada em uma estratégia comercial. Dado os dados acima, uma estratégia de negociação pode ser forumled Depois de consectutive 3 ou mais perdas, ir longo Sair em próximo close. Below é um resultado desta estratégia em comparação com pura buy-and-hold Isso não parece ruim em tudo Olhando para o Sharpe ratios a estratégia pontuação uma descida 2 2 versus 0 44 para o BH Isso é realmente muito bom don t ficar muito animado embora, como eu não conta para os custos de comissão, slippage etc. While a estratégia acima não é algo que eu gostaria Para o comércio simplesmente por causa do longo período de tempo, a própria teoria provoca pensamentos futuros que poderiam produzir algo útil Se o mesmo princípio se aplica a dados intraday, uma forma de estratégia scalping poderia ser construído No exemplo acima eu ve oversimplifie D o mundo um pouco, contando apenas o número de dias de baixo, sem prestar atenção à profundidade da retirada Além disso, saída de posição é apenas um próximo próximo dia-close Há muito a ser melhorado, mas a essência na minha opinião é Este. resultados futuros de SPY são ifluenced por estiramento e duração de levantamento durante os 3 a 5 dias anteriores. Um trader experiente sabe que comportamento esperar do mercado baseado em um conjunto de indicadores e sua interpretação O último é feito frequentemente baseado em sua memória Ou algum tipo de modelo Encontrar um bom conjunto de indicadores e processar suas informações representa um grande desafio Primeiro, é preciso entender quais fatores estão correlacionados a preços futuros Dados que não possuem qualquer qualidade preditiva apenas produzem ruído e complexidade, diminuindo o desempenho da estratégia Encontrando Bons indicadores é uma ciência por conta própria, muitas vezes exigindo compreensão profunda da dinâmica do mercado Esta parte do projeto de estratégia não pode ser facilmente automatizado Felizmente, uma vez que um bom conjunto de indica A memória e a intuição dos comerciantes podem ser facilmente substituídas por um modelo estatístico, o que provavelmente funcionará muito melhor, pois os computadores têm memória perfeita e podem fazer estimativas estatísticas perfeitas. No que diz respeito à negociação da volatilidade, levei bastante tempo para Entender o que influencia seus movimentos Em particular, estou interessado em variáveis ​​que predizem retornos futuros de VXX e XIV Eu não vou entrar em explicação completa aqui, mas apenas apresentar uma conclusão meus dois mais valiosos indicadores de volatilidade são a estrutura prazo inclinação e Atual volatilidade premium Minha definição desses dois é. volatilidade prémio VIX-realizedVol. delta prazo estrutura inclinação VIX-VXV. VIX VXV são os 1 e 3 meses de volatilidades implícitas do SP 500 realizadoVol aqui é uma volatilidade de 10 dias realizada de SPY , Calculado com Yang-Zhang delta da fórmula foi discutido frequentemente no blogue de VixAndMore, quando o prêmio é well-known do negociar da opção. Faz o sentido ir volatilit curto Y quando o prêmio é alto e os futuros estão em contango delta 0 Isto fará com que um tailwind do prêmio e do rolo diário ao longo da estrutura do termo em VXX Mas esta é apenas uma estimativa aproximada Uma estratégia negociando boa combinaria a informação do prêmio e do delta a Vêm com uma previsão sobre a direção de negociação em VXX. Eu tenho lutado por um tempo muito longo para chegar a uma boa maneira de combinar os dados ruidosos de ambos os indicadores Eu tentei a maioria das abordagens padrão, como a regressão linear, escrevendo um monte De if-thens, mas todos com uma melhoria muito menor em comparação com a utilização de apenas um indicador Um bom exemplo de tal estratégia único indicador com regras simples pode ser encontrado no blog TradingTheOdds Não parece ruim, mas o que pode ser feito com vários indicadores. I ll Começar com alguns dados VXX fora da amostra que eu tenho de MarketSci Note que este é dados simulados, antes de VXX foi criado. Os indicadores para o mesmo período são plotados below. If tomamos um dos indicadores premium Neste caso e traçá-lo contra os retornos futuros de VXX, alguma correlação pode ser vista, mas os dados são extremamente ruidosos. Ainda, é desobstruído que o prêmio negativo é provável ter retornos positivos de VXX no dia seguinte Combinando o prêmio eo delta em Um modelo tem sido um desafio para mim, mas eu sempre quis fazer uma aproximação estatística Em essência, para uma combinação de delta, premium, eu gostaria de encontrar todos os valores históricos que estão mais próximos dos valores atuais e fazer uma estimativa do Futuros retornos baseados neles Algumas vezes eu comecei a escrever meus próprios algoritmos de interpolação de vizinho mais próximo, mas toda vez que eu tive que desistir até que me deparei com a regressão de vizinhos mais próximos do scikit Ele me permitiu construir rapidamente um preditor com base em duas entradas E os resultados são tão bons, que eu estou um pouco preocupado que eu fiz um erro em algum lugar. Aqui está o que eu fiz. crear um conjunto de dados de delta, premium - VXX retorno no dia seguinte in-of-sample. create um predictor vizinho mais próximo Baseado no dat Aset above. trade estratégia fora da amostra com o rules. go longo se previsto retorno 0.go curto se previsto retorno 0. A estratégia não poderia ser mais simples. Os resultados parecem muito bons e ficar melhor quando mais neigbors são usados ​​para a estimativa . Em primeiro lugar, com 10 pontos, a estratégia é excelente em amostra, mas é plano fora da amostra da linha vermelha na figura abaixo é o último ponto na amostra. Em seguida, o desempenho melhora com 40 e 80 pontos. Duas parcelas, a estratégia parece executar a mesma relação de Sharpe dentro e fora da amostra é de cerca de 2 3 Estou muito satisfeito com os resultados e tenho a sensação de que eu só estive arranhando a superfície do que é possível com esta técnica Minha pesquisa de uma ferramenta de backtesting ideal minha definição de ideal é descrita no anterior Backtesting dilemas posts não resultou em algo que eu poderia usar imediatamente. No entanto, analisando as opções disponíveis me ajudou a entender melhor o que eu realmente quero Das opções I Eu olhei, pybacktest foi o que eu Gostei mais por causa de sua simplicidade e velocidade. Depois de passar pelo código-fonte, eu tenho algumas idéias para torná-lo mais simples e um pouco mais elegante A partir daí, foi apenas um pequeno passo para escrever meu próprio backtester, que agora está disponível no TradingWithPython biblioteca. Eu escolhi uma abordagem onde o backtester contém funcionalidade que todas as estratégias de negociação partilhar e que muitas vezes é copiado-colado coisas como calcular posições e pnl, métricas de desempenho e fazer parcelas. Strategy funcionalidade específica, como determinar os pontos de entrada e saída deve ser Feito fora do backtester Um fluxo de trabalho típico seria encontrar entrada e saídas - calcular pnl e fazer parcelas com backtester - dados de estratégia pós-processo. Neste momento, o módulo é muito mínimo dar uma olhada na fonte aqui, mas no futuro eu Plano na adição de lucro e saídas stop-loss e carteiras multi-asset. Usage do módulo backtesting é mostrado neste notebook. I exemplo organizar os meus notebooks IPython, salvando-os Em diferentes diretórios Isso traz, no entanto uma inconveniência, porque para acessar os notebooks eu preciso abrir um terminal e digitar ipython notebook - pylab inline cada vez que eu tenho certeza que a equipe ipython vai resolver isso no longo prazo, mas, entretanto Há uma forma bonita de descida para acessar rapidamente os notebooks do explorador de arquivos. Tudo o que você precisa fazer é adicionar um menu de contexto que inicia o servidor ipython no diretório desejado. Uma maneira rápida de adicionar o item de contexto é executando este patch de registro Nota O patch assume que você tem sua instalação do python localizada em C Anaconda Se não, você precisará abrir o arquivo em um editor de texto e definir o caminho certo na última linha. Instruções sobre como adicionar as chaves do Registro manualmente pode ser encontrado no Frolian s Blog. Muitas pessoas pensam que ETFS alavancado no longo prazo underperform seus benchmarks Isso é verdadeiro para mercados agitados, mas não no caso de condições de tendência, tanto para cima ou para baixo Alavancagem só tem efeito sobre o outcom mais provável E, não sobre o resultado esperado Para mais fundo por favor leia este post.2017 foi um ano muito bom para as ações, que tendeu para a maior parte do ano Vamos ver o que aconteceria se nós shorted alguns dos etfs alavancado exatamente um ano Atrás e hedged-los com seu benchmark Conhecendo o comportamento alavancado etf eu esperaria que etfs alavancado superou seu benchmark, então a estratégia que iria tentar lucrar com a decadência iria perder money. I vai considerar estes pares. SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1.Cada alavancado etf é mantido curto -1 e hedged com um 1x etf Observe que para hedge um inverso etf uma posição negativa é mantida em O 1x etf. Here é um exemplo SPY vs SSO Uma vez que nós normalizamos os preços para 100 no início do período de backtest 250 dias é evidente que o 2x etf supera 1x etf. Now os resultados do backtest nos pares acima. All Os 2x etfs incluindo inverso têm superado seu benchmark ao longo de 20 13 De acordo com as expectativas, a estratégia de exploração beta decadência não seria rentável. Eu pensaria que jogando etfs alavancado contra sua contraparte desalavancada não fornece qualquer vantagem, a menos que você conhece as condições de mercado de antemão tendência ou intervalo-bound Mas se você sabe o Infelizmente, ninguém ainda tem sido realmente bem sucedido na previsão do regime de mercado, mesmo no prazo muito curto. O código fonte completo dos cálculos está disponível para os assinantes do curso Trading With Python Caderno 307.Here é meu tiro na avaliação do Twitter Eu gostaria de começar com um disclaimer neste momento uma grande parte de meu portrolio consiste na posição curta de TWTR, assim que minha opinião é um tanto skewed A razão que eu fiz minha própria análise é que meu A aposta não funcionou bem, eo Twitter fez um movimento parabólico em dezembro de 2017 Então, a questão que eu estou tentando responder aqui é que eu deveria tomar minha perda ou segurar meus shorts. At Até agora a empresa não fez qualquer lucro, perdendo 142M em 3013 depois de fazer 534M em receitas Os últimos dois números nos dão gastos anuais da empresa de 676M. O preço pode ser comparado com o Facebook, Google e LinkedIn para ter uma idéia dos números de usuários e seus valores. A tabela abaixo resume os números de usuários por empresa e um valor por usuário derivado da fonte de limite de mercado para o número de usuários Wikipedia, o número para o Google é baseado no número de pesquisas únicas. Torna-se aparente que a avaliação de mercado por usuário é muito semelhante para todas as empresas, no entanto a minha opinião pessoal é that. TWTR é atualmente mais valioso por usuário thatn FB ou LNKD This Não é lógico, pois ambos os concorrentes têm mais valiosos dados pessoais do usuário à sua disposição. GOOG tem sido excelente na extração de receitas publicitárias de seus usuários Para fazer isso, ele tem um conjunto de ofertas altamente diversificadas, de motor de busca Para o Google Docs e Gmail TWTR não tem nada a assemelhar-se que, enquanto o seu valor por usuário é apenas 35 inferior thatn o do Google. TWTR tem um espaço limitado para crescer a sua base de usuários, pois não oferece produtos comparáveis ​​ao FB ou GOOG ofertas TWTR tem sido Ao redor por sete anos agora e a maioria de povos que querem um accout começaram sua possibilidade O descanso apenas não se importa. A base do usuário de TWTR é volátil e é provável mover-se à coisa quente seguinte quando se tornará disponível. Eu penso que a melhor referência aqui estaria Ser LNKD, que tem um nicho estável no mercado profissional Por esta métrica TWTR seria sobrevalorizado Definir o valor do usuário em 100 para TWTR iria produzir um preço justo TWTR de 46. Preço derivado de lucros futuros. Há dados suficientes disponíveis dos ganhos futuros Estimativas Um dos mais úteis que eu encontrei é here. Using esses números, enquanto subtraindo gastos da empresa, que eu assumo para permanecer constante produz estes números. Com base em informações disponíveis, a avaliação otimista de TWTR deve b E na faixa de 46-48 Não há razões claras para que ele deve negociar mais alto e muitos riscos operacionais para o comércio menor. My acho que é que durante a IPO profissionais suficiente reveram o preço, definindo-o a um nível justo de preços O que aconteceu em seguida foi Um movimento de mercado irracional não justificado por novas informações Basta dar uma olhada no frenesi bullish em stocktwits com pessoas alegando coisas como esta ave vai voar para 100 Pure emoção, que nunca funciona bem. A única coisa que me apóia agora é colocar meu Dinheiro onde minha boca está e furar a meus shorts O tempo dirá. Cortando a volatilidade a curto prazo etn VXX pode parecer como uma idéia grande quando você olha a carta de completamente uma distância Devido ao contango nos futuros da volatilidade, as experiências do etn Um pouco de vento de cabeça a maior parte do tempo e perde um pouco o seu valor a cada dia Isso acontece devido ao reequilíbrio diário, para obter mais informações por favor olhe para a perspectiva Em um mundo ideal, se você segurá-lo por tempo suficiente, um lucro gerado por ti Me decay no futuro e etn reequilíbrio é garantido, mas no curto prazo, você d tem que passar por algumas retiradas bastante pesado Basta olhar para trás no verão de 2017 Tenho sido infeliz ou tolo o suficiente para manter uma posição curta VXX pouco antes O VIX subiu Eu tenho quase soprado minha conta em seguida, 80 drawdown em apenas um par de dias resultando em uma ameaça de chamada de margem por meu corretor Margem chamada significaria descontar a perda Esta não é uma situação que eu gostaria de estar em novamente Eu sabia que não seria fácil manter a cabeça fria em todos os momentos, mas experimentar o estresse ea pressão da situação era algo diferente Felizmente eu sabia como VXX tende a se comportar, então eu não entre em pânico, mas mudou de lado para XIV para evitar um Chamada de margem A história termina bem, 8 meses mais tarde meu portfólio estava de volta à força e eu aprendi uma lição muito valiosa. Para começar com uma palavra de advertência aqui não comércio volatilidade a menos que você sabe exatamente quanto risco você está tendo Tendo dito que , vamos dar uma olhada Em uma estratégia que minimiza alguns dos riscos por curto-circuito VXX apenas quando for apropriado. Strategy tese VXX experimenta mais arrasto quando a curva de futuros está em um contango íngreme A curva de futuros é aproximado pela relação VIX-VXV Vamos curto VXX quando VXV Tem um prémio excepcionalmente elevado sobre VIX. Primeiro, vamos dar uma olhada na relação VIX-VXV. O gráfico acima mostra dados VIX-VXV desde janeiro de 2010 Os pontos de dados do ano passado são mostrados em vermelho eu escolhi usar um ajuste quadrático Entre os dois, aproximando VXV f VIX O VIX é traçado como uma linha azul Os valores acima da linha representam situação quando os futuros estão em contango mais forte que o normal Agora eu defino um indicador delta, que é o desvio do ajuste delta VXV - F VIX Agora vamos dar uma olhada no preço de VXX juntamente com delta. Above preço de VXX na escala log abaixo delta Green marcadores indicat delta 0 marcadores vermelhos delta 0 É evidente que as áreas verdes correspondem a um negativo retorna no VXX. Vamos simular Uma estratégia com esta estas suposições. VXX curto quando delta 0. A aposta de capital constante em cada dia é 100. Nenhum deslizamento ou custos de transação. Esta estratégia é comparada com essa que negocia curto diário, mas não faz exame do delta no account. The Linha verde representa a nossa estratégia VXX curto, linha azul é o dump one. Sharpe de 1 9 para uma estratégia de fim-de-dia simples não é ruim em tudo na minha opinião Mas ainda mais importante é que as retiradas gut-wrenching são amplamente evitados Prestando atenção à curva de futuros forward. Building esta estratégia passo a passo será discutido durante a vinda Trading com Python course. Price de um ativo ou um ETF é, naturalmente, o melhor indicador existe, mas, infelizmente, só há apenas Tanta informação contida nele Algumas pessoas parecem pensar que os indicadores mais rsi, macd, crossover média móvel etc melhor, mas se todos eles são baseados na mesma série de preço subjacente, todos eles contêm um subconjunto do mesmo limitado Informação c Ontained no preço Precisamos de mais informações adicionais para o que está contido o preço para fazer uma estimativa mais informada sobre o que vai acontecer no futuro próximo Um excelente exemplo de combinar todos os tipos de informação para uma análise inteligente pode ser encontrado no The Short Side of Long blog Produzir esse tipo de análise requer uma grande quantidade de trabalho, para o qual eu simplesmente não tenho o tempo como eu só comércio a tempo parcial Então eu construí meu próprio painel de mercado que automaticamente coleta informações para mim e apresenta-lo em Uma forma facilmente digerível Neste post eu vou mostrar como construir um indicador baseado em dados de volume curto Esta postagem ilustrará o processo de coleta e processamento de dados. Step 1 Encontrar fonte de dados BATS exchange fornece dados de volume diário gratuitamente em seu site . Passo 2 Obter dados inspecionar manualmente Os dados de volume curtos da troca BATS estão contidos em um arquivo de texto que é compactado Cada dia tem seu próprio arquivo zip Depois de baixar e descompactar o arquivo txt, isto é o que está inserido E primeiro várias linhas. Em total de um arquivo contém cerca de 6000 símbolos Esses dados é precisa de algum trabalho antes que possa ser apresentado de forma significativa. Step 3 Automaticamente obter dados O que eu realmente quero não é apenas os dados de um dia, mas um Relação de volume curto para volume total para os últimos anos, e eu realmente não sinto como baixar 500 arquivos zip e copiar-colá-los em excel manualmente Felizmente, a automação completa é apenas um par de linhas de código de distância Primeiro precisamos criar dinamicamente Um url a partir do qual um arquivo será baixado. Agora podemos baixar vários arquivos ao mesmo tempo. Passo 4 Parse arquivos baixados. Podemos usar zip e pandas bibliotecas para analisar um único arquivo. It retorna uma proporção de Volume Total Volume Curto para todos os símbolos No arquivo zip Etapa 5 Faça um gráfico Agora a única coisa que resta é analisar todos os arquivos baixados e combiná-los a uma única tabela e traçar o resultado. Na figura acima eu tracei a média média de volume curto nos últimos dois anos eu Também poderia ter Subconjunto de símbolos se eu quisesse dar uma olhada em um setor específico ou ações olhar rápido para os dados me dá uma impressão de que as altas proporções de volume curto geralmente correspondem com fundos de mercado e ratios baixos parecem ser bons pontos de entrada para uma posição longa. A partir daqui, essa relação de volume curto pode ser usado como uma base para o desenvolvimento de estratégia. Tratando com curso de Python. Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa que você pode considerar tendo a negociação com Python couse O curso on-line irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativa Você vai aprender como obter e processar quantidades incríveis de dados, design e backtest estratégias e analisar o desempenho comercial Isto irá ajudar Você tomar decisões informadas que são cruciais para um sucesso de comerciantes Clique aqui para continuar a negociação com o site do curso Python. Meu nome é Jev Kuznetso V, durante o dia Eu sou um engenheiro pesquisador em uma empresa que está envolvida na impressão de negócios O resto do tempo eu sou um trader. I estudou física aplicada com especialização em reconhecimento de padrões e inteligência artificial Meu trabalho diário envolve qualquer coisa de protótipos de algoritmo rápido em Matlab e outras linguagens para programação de design de hardware. Desde 2009 eu tenho usado minhas habilidades técnicas nos mercados financeiros Antes de chegar à conclusão de que Python é a melhor ferramenta disponível, eu estava trabalhando extensivamente em Matlab, que é coberto no meu outro blog. You Pode me alcançar.