Python Trader-kode og ferdighetsdeling Ja jeg bruker 2 raspberrypi. Lav strømstyrke høy stabilitet (ups på sin). Raspy Python Oandapy gt Dette oppsettet er veldig allsidig Dette oppsettet er veldig allsidig og fungerer veldig bra Etter denne tråden tror jeg å starte med python programmert handel. Oanda har ganske mange fordeler der, og jeg ser at du bruker det også. Jeg tror det ville være vanskelig å kjøre mange eas på mt4 på samme tid, som mest sannsynlig er veien jeg vil gå til neste. Jeg antar at en Pi eller en Mac mini (for prisen jeg kan kjøpe et dusin Pi-s.) Ville være ideelt å kjøre slike oppsett 247. Jeg stoler ikke bare på windows eller Mt4 for alvorlige ting. Hvor mange forekomster av handelsprogrammer kan du kjøre på Pi samtidig Pi svarer i hastighet til datamaskiner jeg brukte tidlig på 2000-tallet, så det burde ikke være for sakte. Skål og takk for ideen, kLearn Quant ferdigheter Hvis du er handelsmann eller investor og ønsker å skaffe seg et sett med kvantitative handelsferdigheter, er du på rett sted. Trading med Python-kurset vil gi deg de beste verktøyene og rutene for kvantitativ handelsforskning, inkludert funksjoner og skrifter skrevet av ekspertkvantitative handelsfolk. Kurset gir deg maksimal effekt for din investerte tid og penger. Det fokuserer på praktisk anvendelse av programmering til handel i stedet for teoretisk datavitenskap. Kurset vil betale seg raskt, ved å spare tid i manuell behandling av data. Du vil bruke mer tid på å forske på strategien og gjennomføre lønnsomme handler. Kursoversikt Del 1: Grunnleggende Du lærer hvorfor Python er et ideelt verktøy for kvantitativ handel. Vi vil starte med å sette opp et utviklingsmiljø og vil da introdusere deg til de vitenskapelige bibliotekene. Del 2: Håndtere data Lær hvordan du får data fra ulike gratis kilder som Yahoo Finance, CBOE og andre nettsteder. Les og skriv flere dataformater, inkludert CSV - og Excel-filer. Del 3: Forsker strategier Lær å beregne PL og tilhørende resultatmålinger som Sharpe og Drawdown. Bygg en handelsstrategi og optimaliser ytelsen. Flere eksempler på strategier diskuteres i denne delen. Del 4: Going live Denne delen er sentrert rundt Interactive Brokers API. Du lærer hvordan du får realtids lagerdata og plasserer livebestillinger. Massevis av eksemplskode Kursmaterialet består av notatbøker som inneholder tekst sammen med interaktiv kode som denne. Du vil kunne lære ved å samhandle med koden og endre den til din egen smak. Det vil være et godt utgangspunkt for å skrive egne strategier Mens noen emner blir forklart i detalj, for å hjelpe deg med å forstå de underliggende konseptene, vil du i de fleste tilfeller ikke trenger å skrive din egen lavnivåkode på grunn av støtte fra eksisterende åpne - kilder biblioteker. TradingWithPython bibliotek kombinerer mye av funksjonaliteten som diskuteres i dette kurset som en ferdig til bruk-funksjon, og vil bli brukt gjennom hele kurset. Pandas vil gi deg all den kraftige løftekraften som trengs for datatrykk. Alle koden er gitt under BSD-lisensen, og tillater bruk i kommersielle forpliktelser. Kursusvurdering En pilot av kurset ble avholdt våren 2013, dette er hva studentene fikk å si: Matej godt utformet kurs og god trener. Absolutt verdt sin pris og min tid Lave Jev visste åpenbart hans ting. dybde av dekning var perfekt. Hvis Jev kjører noe slikt igjen, er jeg den første som melde meg på. John Phillips Ditt kurs fikk meg til å hoppe, begynte å tenke på python for lager systemanalyse. Maskinens læring og mønstergjenkjenning for algoritmisk forex og aksjemarked Innledning Maskininlæring i hvilken som helst form, inkludert mønstergenkjenning, har selvfølgelig mange bruksområder fra stemme - og ansiktsgjenkjenning til medisinsk forskning. I dette tilfellet er spørsmålet om vi kan bruke mønstergjenkjenning for å referere til tidligere situasjoner som var like i mønster. Hvis vi kan gjøre det, kan vi da gjøre handler basert på hva vi vet, skjedde med disse mønstrene i fortiden og faktisk tjene penger. Å gjøre dette, skulle helt kodes alt selv. Hvis du kommer til å nyte dette emnet, ville det neste skrittet være å se på GPU-akselerasjon eller tråder. Var bare nødt til å trenge Matplotlib (for data visualisering) og noen NumPy (for nummer crunching), og resten er opp til oss. Python er naturligvis et enkelt-trådt språk, noe som betyr at hvert skript bare vil bruke en enkelt cpu (vanligvis betyr det at den bruker en enkelt cpu-kjerne, og noen ganger bare bare en halv eller en fjerdedel, eller verre, av den kjerne). Derfor kan programmer i Python ta en stund til datamaskinen noe, men behandlingen kan bare være 5 og RAM 10. For å lære mer om tråder, kan du se tråderopplæringen på dette nettstedet. Den enkleste måten å få disse modulene i dag, er å bruke pipinstallasjon. Vet ikke hva pip er eller hvordan installer moduler. Pip er sannsynligvis den enkleste måten å installere pakker på. Når du installerer Python, bør du kunne åpne kommandoprompten din, som cmd. exe på windows eller bash på Linux, og skriv inn: pip installer numpy pip installer matplotlib Har problemer fortsatt Ikke noe problem, det er en veiledning for det: pip installere Python moduler opplæringen. Hvis du fortsatt har problemer, kan du kontakte oss ved å bruke kontakten i sidene på denne nettsiden. Planen er å ta en gruppe priser i en tidsramme, og konvertere dem til prosentendring i et forsøk på å normalisere dataene. La oss si at vi tar 50 påfølgende prispoeng forklarings skyld. Hva gjør du, kart dette mønsteret inn i minnet, flytt frem ett prispunkt og omkart mønsteret. For hvert mønster som vi legger inn i minnet, vil vi da hoppe fremover, si 10 prispoeng, og logg hvor prisen er på det tidspunktet. Vi kartlegger dette resultatet til mønsteret og fortsetter. Hvert mønster har sitt resultat. Deretter tar vi gjeldende mønster, og sammenligner det med alle tidligere mønstre. Hva gjør du er å sammenligne prosentvis likhet med alle tidligere mønstre. Hvis deres prosent likhet er mer enn en viss terskel, så skulle det bli vurdert. Herfra har vi kanskje 20-30 sammenlignbare mønstre fra historien. Med disse lignende mønstrene kan vi deretter samle alle utfallene deres og komme opp med et estimert gjennomsnittlig utfall. Med det gjennomsnittlige resultatet, hvis det er veldig gunstig, kan vi kanskje starte et kjøp. Hvis utfallet ikke er gunstig, kanskje vi selger eller kort. For visualisering, heres et eksempel: I eksempelet ovenfor er det forventede gjennomsnittlige mønsteret å gå opp, så vi kan starte et kjøp. Denne serien vil ikke ende med at du har noen form for få-rik-rask algoritme. Det er noen kjente feil med dette programmet, og sjansene for at du er i stand til å utføre handler raskt nok med denne kryssdata er usannsynlig, med mindre du er en bank. Målet her er å vise deg hvor lett og grunnleggende mønstergenkjenning er. Så lenge du har noen grunnleggende Python programmeringskunnskap, bør du kunne følge med.
No comments:
Post a Comment