Python algorítmica Biblioteca PyAlgoTrade algorítmico es una biblioteca de Python comercio con el foco en backtesting y soporte para papel comercial y vivir de comercio. Digamos que usted tiene una idea para una estrategia de negociación y usted puede como para evaluarlo con los datos históricos y ver cómo se comporta. PyAlgoTrade permite que lo haga con el mínimo esfuerzo. Principales características totalmente documentados. Evento conducido . Soporta mercado, limitadas, órdenes de parada y StopLimit. Es compatible con las finanzas de Yahoo, Google y Finanzas NinjaTrader CSV archivos. Es compatible con cualquier tipo de series cronológicas de datos en formato CSV, por ejemplo Quandl. Bitcoin apoyo comercial a través Bitstamp. Indicadores técnicos y filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas de Bollinger, exponente de Hurst y otros. Las mediciones de rendimiento como el ratio de Sharpe y el análisis de reducción. Gestión de eventos de Twitter en tiempo real. perfilador evento. la integración TA-Lib. Escalable Muy fácil de escalar horizontalmente, es decir, el uso de uno o más equipos de backtest una estrategia. PyAlgoTrade libre es libre, de código abierto, y está licenciado bajo la licencia Apache, versión 2.0.QSForex es un backtesting orientada a eventos de código abierto y la plataforma de negociación en vivo para su uso en los mercados de divisas (Forex), actualmente en un estado alfa . Ha sido creado como parte de la serie de Forex Trading Diario en QuantStart para proporcionar a la comunidad comercial sistemática con un motor de comercio robusto que permite la implementación de estrategias de divisas sencilla y pruebas. El software se proporciona bajo una licencia permisiva del MIT (ver más abajo). Open-Source - QSForex ha sido puesto en libertad bajo una licencia MIT de código abierto muy permisiva, lo que permite el uso completo en aplicaciones tanto de investigación y comerciales, sin restricciones, pero sin garantía de ningún tipo. Libre - QSForex es totalmente gratuito y no cuesta nada para descargar o utilizar. Colaboración - Como QSForex es de código abierto muchos desarrolladores colaboran para mejorar el software. Las nuevas características se añaden con frecuencia. Cualquier error se determinan y se fijaron rápidamente. Desarrollo de Software - QSForex está escrito en el lenguaje de programación Python para soporte multiplataforma sencillo. QSForex contiene un conjunto de pruebas unitarias para la mayoría de su código de cálculo y las nuevas pruebas se añaden constantemente nuevas características. Dirigido por eventos Arquitectura - QSForex es completamente orientado a eventos tanto para backtesting y el comercio directo, lo que conduce a la transición directa de las estrategias de una fase de investigación / ensayo a una aplicación real de operaciones. Los costos de transacción - distribuya los costos se incluyen por defecto para todas las estrategias backtested. Backtesting - QSForex cuenta intradía tic-resolución de varios días de varias monedas par backtesting. Trading - Actualmente QSForex soporta transacciones de la jornada en directo utilizando la API de Bolsa OANDA a través de una cartera de pares. Las mediciones de rendimiento - en la actualidad QSForex apoya la medición del desempeño básico y visualización de capital a través de las bibliotecas de visualización matplotlib y Seaborn. Uso 1) Visita instalación y www. oanda / y configurar una cuenta para obtener las credenciales de autenticación de API, que tendrá que llevar a cabo el comercio directo. Explico cómo llevar esto a cabo en este artículo: www. quantstart / artículos / Forex-Trading-Diario-1-automatizado de Forex Trading-con-el-OANDA-API. 2) Clonar este repositorio git en una ubicación adecuada en el equipo mediante el siguiente comando en el terminal: git clone github / mhallsmoore / qsforex. git. Alternativa se puede descargar el archivo zip de la rama principal de corriente en github / mhallsmoore / qsforex / Archivo / master. zip. 3) Crear un conjunto de variables de entorno para todas las configuraciones que se encuentran en el archivo settings. py en el directorio raíz de la aplicación. (.) Como alternativa, puede codificar sus configuraciones específicas al sobrescribir la os. environ. get llamadas para cada ajuste: 4) Crear un entorno virtual (virtualenv) para el código QSForex y utilizar PIP para instalar los requisitos. Por ejemplo, en un sistema basado en Unix (Mac o Linux) puede crear un directorio como sigue escribiendo los siguientes comandos en el terminal: Esto creará un nuevo entorno virtual para instalar los paquetes en. Suponiendo que ha descargado el repositorio git QSForex en un directorio de ejemplo como / proyectos / qsforex / (cambiar este directorio siguiente para el que instaló QSForex), a continuación, con el fin de instalar los paquetes que se necesitan para ejecutar los siguientes comandos: Esto tomará algún tiempo que NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn y matplotlib debe ser compilado. Hay muchos paquetes necesarios para que esto funcione, así que por favor, eche un vistazo a estos dos artículos para más información: También tendrá que crear un enlace simbólico desde el directorio site-packages de su directorio de instalación QSForex con el fin de ser capaz de llamar qsforex importar dentro del código. Para ello se necesita un comando similar a lo siguiente: Asegúrese de cambiar / proyectos / qsforex a su directorio de instalación y /venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ a su directorio de paquetes sitio virtualenv. Ahora será capaz de ejecutar los comandos posteriores correctamente. 5) En esta etapa, si simplemente desea llevar a cabo la práctica o el comercio directo continuación, puede ejecutar el comercio pitón / trading. py. que utilizará la estrategia de negociación TestStrategy predeterminado. Esto simplemente compra o vende un par de divisas cada 5 de garrapata. Es puramente para la prueba - no lo utilice en un entorno real de operaciones Si se desea crear una estrategia más útil, entonces simplemente crear una nueva clase con un nombre descriptivo, por ejemplo, MeanReversionMultiPairStrategy y asegurarse de que tiene un método calculatesignals. Usted tendrá que pasar esta clase lista de los pares, así como la cola de eventos, como en el comercio / trading. py. Por favor, mire la estrategia / strategy. py para más detalles. 6) Con el fin de llevar a cabo cualquier backtesting es necesario generar datos simulados de divisas o descargar datos históricos de garrapatas. Si desea simplemente probar el software a cabo, la forma más rápida para generar un ejemplo backtest es generar algunos datos simulados. El formato de datos actual utilizada por QSForex es la misma que la establecida por el RSS DUKASCOPY datos históricos en www. dukascopy / MarketWatch / / suiza / Inglés / histórica. Para generar algunos datos históricos, asegúrese de que el ajuste CSVDATADIR en settings. py es fijar a un directorio en el que desea que los datos históricos para vivir. A continuación, deberá ejecutar generatesimulatedpair. py. que está bajo la scripts /. Se espera que un solo argumento de línea de comandos, que en este caso es el par de divisas en formato BBBQQQ. Por ejemplo: En esta etapa, el guión está codificado para crear un solo datos de meses de enero de 2014. Es decir, se verá archivos individuales, del formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (por ejemplo GBPUSD20140112.csv) aparecerá en su CSVDATADIR para todos los días hábiles ese mes. Si desea cambiar el mes / año de la salida de datos, basta con modificar el archivo y vuelva a ejecutar. 7) Ahora que los datos históricos se ha generado es posible llevar a cabo un backtest. El archivo de backtest sí se almacena en backtest / backtest. py. pero esto sólo contiene la clase de Backtest. Para ejecutar en realidad un backtest que necesita para crear una instancia de esta clase y dotarla de los módulos necesarios. La mejor manera de ver cómo se hace esto es mirar el ejemplo de aplicación en movimiento promedio de cruce en el archivo de ejemplos / mac. py y utilizar esto como una plantilla. Este hace uso de la MovingAverageCrossStrategy que se encuentra en la estrategia / strategy. py. Por defecto es el comercio tanto GBP / USD y EUR / USD para demostrar el uso de múltiples par de divisas. Utiliza datos que se encuentran en CSVDATADIR. Para ejecutar el ejemplo backtest, simplemente ejecute el siguiente: Esto llevará algún tiempo. En mi sistema de escritorio de Ubuntu en casa, con los datos históricos generados a través de generatesimulatedpair. py. se tarda alrededor de 5-10 minutos para correr. Una gran parte de este cálculo se realiza al final del backtest real, cuando se calcula la reducción, así que por favor recuerde que el código no ha colgado favor dejarlo hasta su finalización. 8) Si desea ver el rendimiento del backtest puede simplemente usar output. py para ver una curva de la equidad, los rendimientos del período (es decir, tick-a-tick retornos) y una curva de reducción: Y eso es todo En esta etapa ya está listo para empezar a crear sus propias pruebas retrospectivas modificando o añadiendo estrategias en la estrategia / strategy. py y utilizando datos reales descargados de Dukascopy (www. dukascopy / suiza / Inglés / MarketWatch / histórico /). Si usted tiene alguna pregunta sobre la instalación, por favor siéntase libre de correo electrónico en mikequantstart. Si tiene cualquier error u otros temas que cree que puede ser debido a la base de código en concreto, no dude en abrir un tema Github aquí: github / mhallsmoore / qsforex / cuestiones de derechos de autor (c) 2015 Michael Salas-Moore, se concede permiso, libre de forma gratuita, a cualquier persona que obtenga una copia de este software y archivos de documentación asociados (el software), para utilizar el software sin restricciones, incluyendo, sin limitación, los derechos para usar, copiar, modificar, fusionar, publicar, distribuir, sublicenciar, y / o vender copias del Software, y permitir a las personas a las que se proporcione el Software para hacerlo, con sujeción a las siguientes condiciones: el aviso de copyright anterior y este aviso de permiso se incluirán en todas las copias o partes sustanciales del Software. EL SOFTWARE se proporciona tal cual, sin garantía de ningún tipo, expresa o implícita, incluyendo pero no limitado a las garantías de comerciabilidad, aptitud para un propósito PARTICULAR Y NO. EN NINGÚN CASO LOS AUTORES O COPYRIGHT TITULARES RESPONSABLE POR CUALQUIER RECLAMO, DAÑO U OTRA RESPONSABILIDAD, YA SEA EN UNA ACCIÓN DE CONTRATO, AGRAVIO O CUALQUIER OTRO MOTIVO, DE O EN RELACIÓN CON EL SOFTWARE O EL USO U OTROS TRATOS EN LA SOFTWARE. Las operaciones de cambio de exención de responsabilidad negociación de divisas con apalancamiento conlleva un alto nivel de riesgo y podría no ser adecuado para todos los inversores. El rendimiento pasado no es indicativo de resultados futuros. El alto grado de apalancamiento puede trabajar en contra de usted, así como para usted. Antes de decidir invertir en divisas debe considerar cuidadosamente sus objetivos de inversión, nivel de experiencia y apetito de riesgo. Existe la posibilidad de que deba afrontar la pérdida de parte o la totalidad de su inversión inicial y por lo tanto no debe invertir dinero que no pueda permitirse perder. Usted debe ser consciente de todos los riesgos asociados con el comercio de divisas y buscar el asesoramiento de un asesor financiero independiente si tiene cualquier código doubts. Python comerciante y el intercambio de habilidades Si yo uso 2 Raspberry Pi. de baja potencia alta estabilidad (ups en su). Rasposa Python Oandapy gt Esta configuración es muy versátil Esta configuración es muy versátil y funciona muy bien Siguiendo este hilo, creo que empezar con el comercio de pitón programado. Oanda tiene bastantes beneficios allí, y veo que lo está utilizando también. Creo que sería difícil de ejecutar muchos de los eas en MT4 en el mismo tiempo, lo que es muy probable que el camino voy a ir a la siguiente. Creo que un IP o un Mac mini (por su precio puedo comprar una docena de Pi-s.) Serían ideales para realizar este tipo de configuraciones 24/7. Sólo que no ventanas fiduciarios o MT4 para cosas serias. ¿Cuántos casos de programas de comercio puede que se ejecutan en el Pi, al mismo tiempo Pi corresponde en la velocidad de las computadoras que utilicé en década de 2000, por lo que no debe ser demasiado lento. Saludos y gracias por la idea, kCómo hacen que BACKTEST una estrategia de negociación de divisas escrito en Python para el back-testing, hay una manera sencilla de descargar archivos de datos masivos en su estrategia o un gran número de días de negociación simulada - archivos más pequeños - a realizar una PampL basado en el ROI de estas daysprofiles - alcistas, bajistas, reversiones, plana Su estrategia no pudo aplicarse perfectamente todos los días, por lo tanto, es necesario, por tanto, un reconocimiento de patrones que podría ser difícil de aplicar misma estrategia con niveles de volatilidad específicos. Para conseguir un buen análisis de rendimiento, usted tendrá que ver por qué tipo de patrón de comercio de día su estrategia de mejores lleva a cabo y luego ajustar algunos parámetros y / o desarrollar alternativas para aplicar en otras circunstancias. aquí es un BPM creado hace algún tiempo para apoyar el análisis de rendimiento de las estrategias iTrade es una iniciativa de educación para ser lanzado a finales de año si 2016Matlab backtesting d2mt4. Por ejemplo, usted piensa que esto podría saltar su beneficio. Si alguien tiene alguna otras monedas, marque las funciones de carga de datos para la opción backtesting. Hace un par de semanas un miembro de productos fx, Si pruebas retrospectivas utilizando ipython. Cero en backtesting, no sé r pitón. A pesar de los datos y que pueden codificar se trata de ampliar. Si se puede codificar a partir. Una opción muy potente backtesting ahora volver a utilizar la biblioteca que toma como entrada. 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