Python Forex Data

Valuehorizon-forex 0.1 Um Toolkit de dados de câmbio estrangeiro baseado em Django. Parte do ecossistema de aplicação de Valuehorizon. imagem. Travis-ci. org/Valuehorizon/valuehorizon-forex. svgbranchmaster: target: travis-ci. org/Valuehorizon/valuehorizon-forex. imagem. Coveralls. io/repos/Valuehorizon/valuehorizon-forex/badge. svg: target: coveralls. io/r/Valuehorizon/valuehorizon-forex. imagem. Codeclimate / github / Valuehorizon / valuehorizon-forex / crachás / gpa. svg: meta: codeclimate / github / Valuehorizon / valuehorizon-forex Um conjunto de ferramentas de dados de câmbio estrangeiro baseado em Django. Ele fornece funcionalidade de séries temporais com built-in estatísticos plugins como volatilidade e retornos. Você também pode escrever seus próprios plugins estatísticos. Ele também inclui documentação, cobertura de teste e uma boa quantidade de dados de amostra para brincar com. Este aplicativo faz parte do ecossistema de aplicativos Valuehorizon. Arquive bugs e envie solicitações de pull para o repositório GitHub e rastreador de problemas. GitHub repositório: github / Valuehorizon / forex /. Issue tracker: github / Valuehorizon / forex / issues Este projeto é patrocinado pela Valuehorizon. Se você precisar de assistência em seu projeto (s), entre em contato conosco: supportvaluehorizon. Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade é uma biblioteca de negociação algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para papel-trading e live-trading. Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e você gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como ele se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça assim com esforço mínimo. Principais características Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta ordens de Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader arquivos CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais em formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas de Bollinger, expoente de Hurst e outros. Métricas de desempenho como Sharpe ratio e análise de redução. Gerenciando eventos do Twitter em tempo real. Perfurador de eventos. Integração TA-Lib. Escalável Muito fácil de ser escalado horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia. Free PyAlgoTrade é livre, de código aberto, e é licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.Quantocracy é um dos principais sites de agregador de link quant. Eu leio diariamente e eu sugiro fortemente que você verifique se você quiser ficar no topo da notícia na blogosfera quant: QSForex - Automated High Frequency Forex Trading Software QSForex é uma open-source automatizada de alta freqüência backtesting e sistema comercial para o Estrangeiros (forex) mercados escritos em Python. Esta seção do site descreve os benefícios do QSForex, por que você deve considerar usá-lo como um portfólio e sistema de gerenciamento de pedidos, como instalá-lo e exemplos de uso básico. QSForex é mantido regularmente e novos recursos estão constantemente sendo adicionados. O sofware está atualmente em um estado alfa precoce e, como tal, ainda há muito trabalho a ser feito para torná-lo pronto para produção. Obtendo QSForex Se você não usou o sistema de controle de versão do git antes, então você deve se familiarizar com a instalação básica e uso através do ebook livre Pro Git. Recursos e Benefícios do QSForex Open-Source - O QSForex foi lançado sob uma Licença de MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso completo em aplicações de pesquisa e comerciais, sem restrições, mas sem garantia de qualquer tipo. Consulte a licença completa abaixo para obter detalhes. Free - QSForex é totalmente gratuito e não custa nada para download ou uso. Colaboração - Como o QSForex é de código aberto, muitos desenvolvedores colaboram para melhorar o software. Novos recursos são adicionados com freqüência. Quaisquer erros são rapidamente determinados e corrigidos. Desenvolvimento de Software - QSForex é escrito na linguagem de programação Python para suporte cruzado direto. QSForex contém um conjunto de testes de unidade para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura Orientada a Eventos - QSForex é completamente orientada a eventos tanto para backtesting quanto para negociação ao vivo, o que leva à transição direta de estratégias de uma fase de pesquisa / teste para uma implementação de negociação ao vivo. Custos de transação realistas - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas. Slippage e modelos de impacto de mercado são planejados para futuras versões de backtest. Backtesting - O QSForex apresenta backtesting de par multi-moeda de vários dias. Trading - A QSForex atualmente oferece suporte a negociação intraday ao vivo usando a OANDA Brokerage API em um portfólio de pares. Métricas de Desempenho - QSForex atualmente suporta medição de desempenho básico e visualização de equidade através das bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn. Instalação e Uso O procedimento de instalação atual é o seguinte: 1) Visite o OANDA e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará para realizar a negociação ao vivo. Eu explico como realizar isso na primeira entrada de Forex Trading Diary. 2) Clone o repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone github / mhallsmoore / qsforex. git. Alternativa você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual. 3) Crie um conjunto de variáveis ​​de ambiente para todas as configurações encontradas no arquivo settings. py no diretório raiz do aplicativo. Como alternativa, você pode codificar suas configurações específicas, substituindo as chamadas os. environ. get (.) Para cada configuração: 4) Crie um ambiente virtual (virtualenv) para o código QSForex e utilize pip para instalar os requisitos. Por exemplo, em um sistema baseado em Unix (Mac ou Linux), você pode criar um diretório como o seguinte, digitando os seguintes comandos no terminal: Isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes em. Supondo que você baixou o repositório gst do QSForex para um diretório de exemplo como / projects / qsforex / (mude este diretório abaixo para onde você instalou o QSForex), então para instalar os pacotes você precisará executar os seguintes comandos: Tempo como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn e Matplotlib devem ser compilados. Há muitos pacotes necessários para que isso funcione, por favor, dê uma olhada nesses dois artigos para obter mais informações: Você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes do site para o diretório de instalação do QSForex para poder chamar Importe qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte. Certifique-se de alterar / projects / qsforex para o diretório de instalação e /venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ para o diretório de pacotes do site virtualenv: Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente. Practice / Live Trading 5) Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar a prática ou negociação ao vivo, então você pode executar python trading / trade. py. Que utilizará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas a cada 5 tick. É puramente para testes - não usá-lo em um ambiente de negociação ao vivo Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, p. MeanReversionMultiPairStrategy e verifique se ele tem um método calculatesignals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em trading / trading. py. Consulte estratégia / estratégia. py para obter detalhes. Backtesting 6) A fim de realizar qualquer backtesting é necessário gerar dados de forex simulados ou baixar dados de carrapato histórico. Se você quiser simplesmente tentar o software para fora, a maneira mais rápida de gerar um exemplo backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado pelo QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed. Para gerar alguns dados históricos, certifique-se de que a configuração CSVDATADIR em settings. py seja definida para um diretório no qual você deseja que os dados históricos sejam transmitidos. Em seguida, você precisa executar generatesimulatedpair. py. Que está sob o diretório scripts /. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo: Neste estágio, o script é codificado para criar um único mês de dados para janeiro de 2014. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD20140112.csv) aparecem no seu CSVDATADIR para todos os dias úteis em Esse mês. Se você deseja alterar o mês / ano da saída de dados, basta modificar o arquivo e voltar a executar. 7) Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O próprio arquivo backtest é armazenado em backtest / backtest. py. Atualmente, o padrão é negociar o GBPUSD (assim esperará os arquivos de dados do GBPUSD no CSVDATADIR), mas isso pode ser facilmente alterado. Além disso, um Basic MovingAverageCrossStrategy é implementado (de strategy / strategy. py), que irá backtest nos dados encontrados no CSVDATADIR. Para executar o backtest, basta executar o seguinte: Isso levará algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generatesimulatedpair. py. Leva cerca de 5-10 minutos para ser executado. Uma grande parte deste cálculo ocorre no final do backtest real, quando o levantamento está sendo calculado, por favor, lembre-se que o código não desligou Por favor, deixe-o até a conclusão. 8) Se você quiser ver o desempenho do backtest você pode simplesmente executar output. py para ver uma curva de equidade, retorna período (ou seja, tick-to-tick retorna) e uma curva de redução: E thats it Nesta fase, você está pronto Para começar a criar seus próprios backtests modificando ou anexando estratégias em strategy / strategy. py e usando dados reais baixados do DukasCopy. Se você tiver alguma dúvida sobre a instalação, então sinta-se livre para me enviar um e-mail no mikequantstart. Se você tiver quaisquer bugs ou outros problemas que você acha que pode ser devido ao codebase especificamente, sinta-se livre para abrir uma questão Github aqui: github / mhallsmoore / qsforex / issues Forex Trading diário série QSForex originalmente cresceu fora da série Forex Trading Diary Artigos publicados no site. Todas as entradas até à data podem ser encontradas abaixo: Termos de Licença Copy Copyright 2015 Michael Halls-Moore É concedida permissão para qualquer pessoa que obtenha uma cópia deste software e arquivos de documentação associados (o Software), para negociar no Software Sem restrições, incluindo, sem limitação, os direitos de utilização, cópia, modificação, fusão, publicação, distribuição, sublicença e / ou venda de cópias do Software e permitir que as pessoas a quem o Software seja fornecido o façam, Condições: O aviso de copyright acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou partes substanciais do Software. O SOFTWARE É FORNECIDO TAL COMO É, SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO ÀS GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, ADEQUAÇÃO A UM FIM ESPECÍFICO E NÃO-INFRAÇÃO. EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA OS AUTORES OU TITULARES DE DIREITOS AUTORAIS SERÃO RESPONSÁVEIS POR QUALQUER RECLAMAÇÃO, DANOS OU OUTRA RESPONSABILIDADE, SEJA EM UMA AÇÃO DE CONTRATO, ATO ILÍCITO OU DE OUTRA FORMA, DECORRENTE DE, OU EM CONEXÃO COM O SOFTWARE OU O USO OU OUTROS NEGÓCIOS NA PROGRAMAS. Negação de Negociação de Forex Trocando o câmbio na margem carrega um nível elevado do risco, e não pode ser apropriado para todos os investors. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite pelo risco. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda de alguns ou todos do seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir o dinheiro que você não pode dar ao luxo de perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados com negociação de câmbio, e procurar aconselhamento de um consultor financeiro independente, se você tiver quaisquer dúvidas. Copyright copy 2010-2016 QuarkGluon Ltd. Learn Quant habilidades Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo. O curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados de especialistas. O curso dá-lhe o máximo de impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação para a negociação, em vez de teoria da ciência da computação. O curso irá pagar por si rapidamente, poupando-lhe tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão geral do curso Parte 1: Noções básicas Você vai aprender por que Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo. Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, irá apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2: Manuseando os dados Saiba 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 PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown. Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API. Você vai aprender como obter dados de estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo. Lotes do código do exemplo O material do curso consiste nos cadernos que contêm o texto junto com o código interativo como este. Você será capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto. Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias Enquanto alguns tópicos são explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você não precisará escrever seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte existente Bibliotecas de fontes. TradingWithPython biblioteca combina grande parte da funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo o seu uso em aplicações comerciais Classificação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer: Matej curso bem desenhado e bom treinador. Definitivamente vale seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente conhecia suas coisas. Profundidade de cobertura foi perfeito. Se Jev executar algo assim novamente, eu serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise de sistema de ações. Uma aplicação para backtest estratégias de negociação básica para o mercado de FX, com base em dados históricos. Este código é escrito para Python 2.7 e não é compatível com Python 3. Pré-requisitos: Tkinter Para executar o programa, baixe todos os arquivos, mantenha a mesma estrutura de diretório e execute o arquivo inputhandling. py do interpretador Python. As configurações de parâmetros são as seguintes: Data de Início / Fim: as datas que vincularam os dados históricos que serão testados Depósito Inicial: a quantia de dinheiro (USD) na conta de corretagem para começar com TimeFrame: a largura de cada barra de Os dados históricos que serão testados são o período de tempo utilizado para cada estratégia. Símbolo: suporte para apenas EURUSD, USDJPY, GBPUSD e USDCHF com dados incluídos Posição no Comércio: restringir o backtest para incluir somente posições longas, posições curtas ou Ambos Critérios de Negociação: a principal estratégia usada para simular negócios históricos (Crossover Médio Movente e Estocástico incluído) Alavancagem (margem): a taxa de alavancagem máxima permitida Tamanho de Lote Preferencial: um tamanho de lote fixo a ser negociado quando uma posição é aberta. Se a margem livre limitar o tamanho do lote a ser menor, ele será ajustado durante o teste. Técnica de Gerência de Distribuição: TP / SL - fixa um lucro fixo de retirada e pára o nível de perda em pips do preço de entrada Preço SL - define a perda de parada como uma porcentagem de Preço e atualização de cada barra Uma vez que esses parâmetros são inseridos, o programa irá executar um backtest rudimentar usando barra por barra de análise para determinar qual será o balanço final da conta. Este programa pode ser estendido adicionando mais estratégias negociando. Eles devem implementar a mesma interface que as estratégias de média móvel e estocástica. Você não pode executar essa ação neste momento. Você fez login com outra guia ou janela. Atualize para atualizar a sessão. Você efetuou login em outra guia ou janela. Atualize para atualizar a sessão.