Python forex data

Aprender habilidades Quant 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 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 o PL 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. Lotes de código de exemplo O material do curso consiste em blocos de notas 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 Enquanto alguns tópicos são 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 existente. Bibliotecas de fontes. 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 a sua utilização em aplicações comerciais. Avaliação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isto 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 ações. Uma aplicação para backtest estratégias básicas de negociação para o mercado de FX, com base em dados históricos. Este código é escrito para o Python 2.7 e não é compatível com o Python 3. Pré-requisitos: Tkinter Para executar o programa, faça o download de todos os arquivos, mantenha a mesma estrutura de diretórios e execute o arquivo inputhandling. py do interpretador Python. As configurações dos parâmetros são as seguintes: Data de início / fim: as datas que ligam os dados históricos que serão testados Depósito inicial: a quantia em dinheiro (USD) na conta de corretagem para começar com TimeFrame: a largura de cada barra de os dados históricos que serão testados este é o período de tempo usado para cada estratégia Símbolo: suporte apenas para EURUSD, USDJPY, GBPUSD e USDCHF com dados incluídos Posição para Negociação: restrinja o backtest para incluir apenas posições longas, posições curtas ou Critério de Negociação: a principal estratégia usada para simular negociações históricas (Moving Average Crossover e Stochastics incluídas) Alavancagem (margem): o máximo permitido Nível de Lote: Um tamanho de lote fixo a ser negociado quando uma posição é aberta. Se a margem livre restringir o tamanho do lote a menos, ele será ajustado durante o teste. Técnica de Modelagem de Spread: Spreads médios - suponha que os spreads permaneçam constantes em todos os dados históricos Trade Management Technique: TP / SL - defina um take profit fixo e stop loss em pips a partir do preço de entrada precificar e atualizar cada barra Depois que esses parâmetros forem inseridos, o programa executará um backtest rudimentar usando análise barra por barra para determinar qual será o saldo final da conta. Este programa pode ser estendido adicionando mais estratégias de negociação. Eles devem implementar a mesma interface que as estratégias Média Móvel e Estocástica. Você não pode executar essa ação neste momento. Você entrou com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você saiu de outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Eu sou novo em programação, Python e Pandas, então espero que essa não seja uma pergunta tola. Eu baixei alguns dados do FOREX daqui. Um mês de dados vale cerca de 50 mil linhas no formato CSV para todos os pares. Eu gostaria de ser capaz de testar uma estratégia em vários prazos e instrumentos. Aqui está o código que estou usando: Em qualquer coisa, mas um arquivo de teste truncado esta leitura em processo leva muito tempo. Existe uma maneira que eu deveria estar armazenando os dados para que os Pandas possam ler os arquivos muito mais rápido? Existe um limite para o tamanho dos dados que o Pandas pode lidar razoavelmente? Qualquer ajuda seria muito apreciada.