Python Algorithmic Trading Library.
PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para negociação de papel e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia de negociação e que você gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça isso com um esforço mínimo.
Principais características.
Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta pedidos Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo! Finanças, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados da série temporal no formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas Bollinger, Expositores Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e análise de redução. Manipulação de eventos do Twitter em tempo real. Perfil de eventos. Integração TA-Lib.
Muito fácil de dimensionar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia.
PyAlgoTrade é gratuito, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.
sinais de troca de Python
Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo.
O curso Trading With Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos.
Visão geral do curso.
Parte 1: princípios Você vai aprender por que a Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas.
Parte 2: Manipulação dos 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: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o P & L e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
Parte 4: Indo ao vivo! Esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá como obter dados em estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo.
Muitos códigos de exemplo.
O material do curso consiste em "cadernos" que contêm texto junto com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina uma grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para usar e será usada ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2018, é o que os alunos conseguiram dizer:
Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque.
sinais de troca de Python
Obter através da App Store Leia esta publicação em nosso aplicativo!
Usando o Pandas DataFrame para gerar sinais de negociação.
Eu tenho dois DataFrames com os seguintes layouts:
O primeiro DataFrame é o preço das ações e as médias móveis. O segundo DataFrame contém sinais para quando comprar um estoque (entrada) e quando vender (sair).
A parte de entrada já está bem. Mas estou tendo problemas com a parte de saída.
Não faz sentido ter sinais de saída no 2008-06-26 porque nenhum estoque já foi adquirido. E não faria sentido ter um sinal de saída em 2008-06-30 e 2008-07-01 porque não podemos vender os mesmos estoques duas vezes.
Então eu tenho uma maneira de gerar sinais na coluna LONG EXIT, mas preciso filtrá-los olhando para trás de cada data para descobrir se é uma LONG ENTRY = 1 anterior e nenhuma LONG EXIT = 1 entre LONG ENTRY = 1 e a DATA que eu estou olhando.
O DataFrame que eu preciso parece assim, mas como posso fazer isso com os Pandas?
Aqui está um esboço de como você pode rastrear o saldo de seus sinais de entrada / saída para que você apenas comece a sair quando há uma entrada anterior ainda não cancelada pela saída subseqüente:
Adicione uma coluna para seus novos sinais filtrados:
Iterate através do DataFrame, calcule o balanço anterior (isso pressupõe que você não esteja sinalizando entrada e saída no mesmo dia) e filtre de acordo:
para obter o resultado desejado dado os casos que você mencionou:
QTPyLib, Pythonic Algorithmic Trading
O QTPyLib é um sistema de negociação algorítmico simples, organizado por eventos, escrito em Python 3, que suporta backtesting e negociação ao vivo usando Interactive Brokers para dados de mercado e execução de pedidos.
Eu originalmente desenvolvi o QTPyLib porque queria uma biblioteca de negociação simples (mas poderosa) que me deixaria focar na própria lógica de negociação e ignorar tudo o resto.
Um Blotter de execução contínua que permite capturar dados do mercado mesmo quando seus algos não estão funcionando. Os dados de Tick, Bar e Trade são armazenados no MySQL para análise e análise posterior. O uso de pub / sub-arquitetura usando Г~MQ (ZeroMQ) para se comunicar entre o Algo e o Blotter permite um único Blotter / Algos múltiplos que funcionam na mesma máquina. Suporte para resoluções de estratégia de pedidos, citações, prazos, revistas ou volumes. Inclui muitos indicadores comuns que você pode usar de forma transparente em seu algoritmo. Os eventos de dados de mercado usam arquitetura assíncrona e não bloqueadora. Tem pedidos entregues no seu celular via SMS (requer uma conta Nexmo ou Twilio). Integração total com TA-Lib via módulo dedicado (ver documentação). Possibilidade de importar qualquer biblioteca Python (como scikit-learn ou TensorFlow) para usá-los em seus algoritmos.
Quickstart
Existem cinco componentes principais do QTPyLib:
Blotter - manipula recados e processamento de dados de mercado. Broker - envia e processa ordens / posições (camada abstraída). Algo - (sub-classe do corretor) se comunica com o Blotter para passar dados do mercado para suas estratégias, e processar / posicionar ordens via Broker. Relatórios - fornece monitoramento em tempo real de trades e opsitions abertas via Web App, bem como uma API REST simples para negócios, posições abertas e dados de mercado. Por fim, Your Strategies, que são sub-classes de Algo, lidam com a lógica / regras de negociação. É aqui que você vai escrever a maior parte do seu código.
1. Obter dados do mercado
Para começar, você precisa primeiro criar um script Blotter:
Então, com o IB TWS / GW em execução, execute o Blotter a partir da linha de comando:
Se a sua estratégia precisar de dados de livro de encomendas / profundidade de mercado, adicione o sinalizador --orderbook ao comando:
2. Escreva o seu Algoritmo
Enquanto o Blotter executado em segundo plano, escreva e execute seu algoritmo:
Para executar o seu algo em um ambiente ao vivo, a partir da linha de comando, digite:
Os negócios resultantes serão salvos em.
/qtpy/STRATEGY_YYYYMMDD. csv para posterior análise.
3. Visualizando Live Trades妦
Enquanto o Blotter executado em segundo plano, escreva o painel:
Para executar o painel, execute-o a partir da linha de comando:
Agora, aponte seu navegador para localhost: 5000 e use a senha gerada para acessar seu painel de controle.
Consulte a Documentação completa para saber como ativar as notificações por SMS, usar Indicadores agrupados e muito mais.
Instalação
Instale usando pip:
Requisitos
Python & gt; = 3.4 Pandas (testado para funcionar com & gt; = 0.18.1) Numpy (testado para funcionar com & gt; = 1.11.1) PyZMQ (testado com com & gt; = 15.2.1) PyMySQL (testado com com & gt; = 0.7.6) pytz (testado com com & gt; = 2018.6.1) dateutil (testado com com & gt; = 2.5.1) Nexmo-Python para suporte de SMS (testado com com & gt; = 1.2.0 ) Twilio-Python para suporte SMS (testado com com & gt; = 5.4.0) Frasco para o painel de controle (testado para funcionar com & gt; = 0.11) Solicitações (testadas com com & gt; = 2.10.0) Beautiful Soup (testado para trabalhar com o & gt; = 4.3.2) IbPy2 (testado para funcionar com & gt; = 0.8.0) ezIBpy (IbPy wrapper, testado com com & gt; = 1.12.56) O mais recente Interactive Brokers ™ TWS ou IB Gateway instalado e executado na máquina MySQL Server instalado e executado com um banco de dados para QTPyLib.
Material legal
QTPyLib é distribuído sob a GNU Lesser General Public License v3.0. Consulte o arquivo LICENSE. txt na versão para obter detalhes. O QTPyLib não é um produto da Interactive Brokers, nem é afiliado aos Interactive Brokers.
Você pode encontrar outros exemplos no diretório qtpylib / examples.
Estou muito interessado em sua experiência com QTPyLib. Por favor, coloque-me uma nota com qualquer comentário que você tenha.
Python para negociação algorítmica.
Um curso de treinamento em linha detalhado.
AGORA FINANÇAS COM PYTHON COURSE & VIDEOS INCLUÍDOS.
Este é um curso de treinamento em linha detalhado sobre o Python para Algorithmic Trading que o coloca na posição de negociar automaticamente CFDs (em moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptografia. Atualmente, o material do curso é mais de 450 páginas em formato PDF (600 páginas, incluindo o material Finanças com Python) e compreende mais de 3000 linhas de código Python.
Reserve o curso hoje com base em nosso acordo especial de 219 EUR (em vez de 299 EUR) & mdash; ou continue a aprender mais. Agora, Finanças com Python Course (incluindo 7 horas de instruções de vídeo) incluídas.
Não há reembolsos possíveis, pois você obtém acesso completo ao material de curso eletrônico completo (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc.). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Não possui garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável.
O que outros dizem.
Analytics Award-Winning.
Estamos orgulhosos de sermos o Top 10 Banking Analytics Solution Provider de 2017 pelo Banking CIO Outlook.
Uma simbiose perfeita.
Encontrar o algoritmo certo para negociar de forma automática e exitosa nos mercados financeiros é o Santo Graal em finanças. Não há muito tempo, Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos ativos sob gerenciamento. Os desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line, estabeleceram o campo de jogo para instituições menores e comerciantes individuais e mdash; tornando possível começar esta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno e apenas uma conexão com a Internet.
Hoje em dia, o Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma tecnológica de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, o Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar o aprendizado da máquina para a previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google (com fluxo de tensor).
Tópicos do curso.
Este é um curso on-line profundo e intensivo sobre o Python (versão 3.5) para o Algorithmic Trading. Um tal curso na interseção de dois campos vastos e excitantes dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, pode cobrir uma série de meta-tópicos importantes em profundidade: dados financeiros: os dados financeiros estão no cerne de todo projeto de negociação algorítmica; Python e pacotes como o NumPy e os pandas fazem um ótimo trabalho no gerenciamento e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-of-dia, intradía, alta freqüência) backtesting: negociação automatizada e algorítmica sem um teste rigoroso da estratégia de negociação para ser implantado; O curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseadas em simples médias móveis, impulso, reversão média e previsão baseada em máquina / aprendizagem em tempo real dados em tempo real: negociação algorítmica requer lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nela e visualização em tempo real; O curso introduz a programação de soquetes com o ZeroMQ e a visualização de streaming com as plataformas Plotly on-line: sem negociação sem uma plataforma de negociação; O curso abrange três plataformas de negociação eletrônicas populares: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (ações e opções de negociação) e Gemini (criptografia); Ele também oferece aulas de wrapper convenientes no Python para se instalar e funcionar dentro de uma automação de minutos: a beleza, bem como alguns grandes desafios na negociação algorítmica, resultam da automação da operação comercial; O curso mostra como implementar o Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para negociação algorítmica automatizada.
Índice.
Dê uma olhada na tabela de conteúdos (atual) da versão em PDF do material do curso online.
Unicidade e Benefícios.
O curso oferece uma experiência de aprendizagem única com os seguintes recursos e benefícios. cobertura de tópicos relevantes: é o único curso que cobre tal amplitude e profundidade em relação a tópicos relevantes em Python para base de código autônomo de negociação algorítmica: o curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant contendo todos os códigos em si mesmo - versão contábil, executável (3.000+ linhas de código) como PDF: além da versão on-line do curso, também há uma versão de livro em formato PDF (450 páginas) treinamento on-line / video (opcional): o Python Quants oferece uma aula de treinamento on-line e de vídeo (não incluída) com base neste curso / livro que fornece uma experiência de aprendizado interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou em tópicos de um ângulo diferente de negociação real como o objetivo: a cobertura de três diferentes plataformas de negociação on-line coloca o aluno na posição para iniciar o papel e a negociação ao vivo de forma eficiente; Este curso equipa o aluno com abordagem de conhecimento de fundo relevante, prática e valiosa do-it-yourself e auto-passeado: uma vez que o material e os códigos são autônomos e apenas dependem de pacotes padrão da Python, o aluno tem pleno conhecimento e completo controle sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como alterá-los, etc. não há necessidade de confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, fazer backtesting ou se conectar às plataformas de negociação; Você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso e mdash; a um ritmo que é mais conveniente & mdash; e você tem todas as linhas de código para fazer o fórum do usuário disponível: embora seja suposto poder fazer tudo sozinho, estamos lá para ajudá-lo; você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum de usuários; nós pretendemos acompanhar dentro de 24 horas Finanças com o Python Course: nosso curso introdutório agora está totalmente incluído neste pacote com mais de 150 páginas de conteúdo em PDF, Jupyter Notebooks e mais de 7 horas de instruções de vídeo.
Visão geral do vídeo.
Abaixo de um pequeno vídeo (cerca de 4 minutos), fornecendo uma visão geral técnica do material do curso (conteúdo e códigos Python) em nossa Quant e Platform Platform.
Sobre o autor do curso.
O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente da The Python Quants, um grupo que se concentra no uso de tecnologias de código aberto para ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros.
Yves palestras em finanças computacionais no Programa CQF, em ciência da informação na Universidade de Ciências Aplicadas da Universidade de São Paulo e é o diretor do programa de treinamento on-line que conduziu ao primeiro certificado Python for Finance University (concedido pela htw saar).
Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza encontros e conferências sobre Python para financiamento quantitativo em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu discursos principais em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia.
Repositório Git.
Todos os códigos Python e Jupyter Notebooks são fornecidos como um repositório Git na Quant Platform para fácil atualização e também uso local. Certifique-se de ter uma instalação científica completa Python 3.5 pronta.
Peça o curso.
Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Apenas pague.
em vez do preço regular de 299 EUR. O material ainda está parcialmente em desenvolvimento. Com a sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco a tornar essa decisão que pode mudar a carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para Algorithmic Trading.
Basta fazer o seu pedido através do PayPal, para o qual você também pode usar seu cartão de crédito.
Não há reembolsos possíveis, pois você obtém acesso completo ao material de curso eletrônico completo (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc.). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Não possui garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável.
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Usando o Pandas DataFrame para gerar sinais de negociação.
Eu tenho dois DataFrames com os seguintes layouts:
O primeiro DataFrame é o preço das ações e as médias móveis. O segundo DataFrame contém sinais para quando comprar um estoque (entrada) e quando vender (sair).
A parte de entrada já está bem. Mas estou tendo problemas com a parte de saída.
Não faz sentido ter sinais de saída no 2008-06-26 porque nenhum estoque já foi adquirido. E não faria sentido ter um sinal de saída em 2008-06-30 e 2008-07-01 porque não podemos vender os mesmos estoques duas vezes.
Então eu tenho uma maneira de gerar sinais na coluna LONG EXIT, mas preciso filtrá-los olhando para trás de cada data para descobrir se é uma LONG ENTRY = 1 anterior e nenhuma LONG EXIT = 1 entre LONG ENTRY = 1 e a DATA que eu estou olhando.
O DataFrame que eu preciso parece assim, mas como posso fazer isso com os Pandas?
Aqui está um esboço de como você pode rastrear o saldo de seus sinais de entrada / saída para que você apenas comece a sair quando há uma entrada anterior ainda não cancelada pela saída subseqüente:
Adicione uma coluna para seus novos sinais filtrados:
Iterate através do DataFrame, calcule o balanço anterior (isso pressupõe que você não esteja sinalizando entrada e saída no mesmo dia) e filtre de acordo:
para obter o resultado desejado dado os casos que você mencionou:
QTPyLib, Pythonic Algorithmic Trading
O QTPyLib é um sistema de negociação algorítmico simples, organizado por eventos, escrito em Python 3, que suporta backtesting e negociação ao vivo usando Interactive Brokers para dados de mercado e execução de pedidos.
Eu originalmente desenvolvi o QTPyLib porque queria uma biblioteca de negociação simples (mas poderosa) que me deixaria focar na própria lógica de negociação e ignorar tudo o resto.
Um Blotter de execução contínua que permite capturar dados do mercado mesmo quando seus algos não estão funcionando. Os dados de Tick, Bar e Trade são armazenados no MySQL para análise e análise posterior. O uso de pub / sub-arquitetura usando Г~MQ (ZeroMQ) para se comunicar entre o Algo e o Blotter permite um único Blotter / Algos múltiplos que funcionam na mesma máquina. Suporte para resoluções de estratégia de pedidos, citações, prazos, revistas ou volumes. Inclui muitos indicadores comuns que você pode usar de forma transparente em seu algoritmo. Os eventos de dados de mercado usam arquitetura assíncrona e não bloqueadora. Tem pedidos entregues no seu celular via SMS (requer uma conta Nexmo ou Twilio). Integração total com TA-Lib via módulo dedicado (ver documentação). Possibilidade de importar qualquer biblioteca Python (como scikit-learn ou TensorFlow) para usá-los em seus algoritmos.
Quickstart
Existem cinco componentes principais do QTPyLib:
Blotter - manipula recados e processamento de dados de mercado. Broker - envia e processa ordens / posições (camada abstraída). Algo - (sub-classe do corretor) se comunica com o Blotter para passar dados do mercado para suas estratégias, e processar / posicionar ordens via Broker. Relatórios - fornece monitoramento em tempo real de trades e opsitions abertas via Web App, bem como uma API REST simples para negócios, posições abertas e dados de mercado. Por fim, Your Strategies, que são sub-classes de Algo, lidam com a lógica / regras de negociação. É aqui que você vai escrever a maior parte do seu código.
1. Obter dados do mercado
Para começar, você precisa primeiro criar um script Blotter:
Então, com o IB TWS / GW em execução, execute o Blotter a partir da linha de comando:
Se a sua estratégia precisar de dados de livro de encomendas / profundidade de mercado, adicione o sinalizador --orderbook ao comando:
2. Escreva o seu Algoritmo
Enquanto o Blotter executado em segundo plano, escreva e execute seu algoritmo:
Para executar o seu algo em um ambiente ao vivo, a partir da linha de comando, digite:
Os negócios resultantes serão salvos em.
/qtpy/STRATEGY_YYYYMMDD. csv para posterior análise.
3. Visualizando Live Trades妦
Enquanto o Blotter executado em segundo plano, escreva o painel:
Para executar o painel, execute-o a partir da linha de comando:
Agora, aponte seu navegador para localhost: 5000 e use a senha gerada para acessar seu painel de controle.
Consulte a Documentação completa para saber como ativar as notificações por SMS, usar Indicadores agrupados e muito mais.
Instalação
Instale usando pip:
Requisitos
Python & gt; = 3.4 Pandas (testado para funcionar com & gt; = 0.18.1) Numpy (testado para funcionar com & gt; = 1.11.1) PyZMQ (testado com com & gt; = 15.2.1) PyMySQL (testado com com & gt; = 0.7.6) pytz (testado com com & gt; = 2018.6.1) dateutil (testado com com & gt; = 2.5.1) Nexmo-Python para suporte de SMS (testado com com & gt; = 1.2.0 ) Twilio-Python para suporte SMS (testado com com & gt; = 5.4.0) Frasco para o painel de controle (testado para funcionar com & gt; = 0.11) Solicitações (testadas com com & gt; = 2.10.0) Beautiful Soup (testado para trabalhar com o & gt; = 4.3.2) IbPy2 (testado para funcionar com & gt; = 0.8.0) ezIBpy (IbPy wrapper, testado com com & gt; = 1.12.56) O mais recente Interactive Brokers ™ TWS ou IB Gateway instalado e executado na máquina MySQL Server instalado e executado com um banco de dados para QTPyLib.
Material legal
QTPyLib é distribuído sob a GNU Lesser General Public License v3.0. Consulte o arquivo LICENSE. txt na versão para obter detalhes. O QTPyLib não é um produto da Interactive Brokers, nem é afiliado aos Interactive Brokers.
Você pode encontrar outros exemplos no diretório qtpylib / examples.
Estou muito interessado em sua experiência com QTPyLib. Por favor, coloque-me uma nota com qualquer comentário que você tenha.
Python para negociação algorítmica.
Um curso de treinamento em linha detalhado.
AGORA FINANÇAS COM PYTHON COURSE & VIDEOS INCLUÍDOS.
Este é um curso de treinamento em linha detalhado sobre o Python para Algorithmic Trading que o coloca na posição de negociar automaticamente CFDs (em moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptografia. Atualmente, o material do curso é mais de 450 páginas em formato PDF (600 páginas, incluindo o material Finanças com Python) e compreende mais de 3000 linhas de código Python.
Reserve o curso hoje com base em nosso acordo especial de 219 EUR (em vez de 299 EUR) & mdash; ou continue a aprender mais. Agora, Finanças com Python Course (incluindo 7 horas de instruções de vídeo) incluídas.
Não há reembolsos possíveis, pois você obtém acesso completo ao material de curso eletrônico completo (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc.). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Não possui garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável.
O que outros dizem.
Analytics Award-Winning.
Estamos orgulhosos de sermos o Top 10 Banking Analytics Solution Provider de 2017 pelo Banking CIO Outlook.
Uma simbiose perfeita.
Encontrar o algoritmo certo para negociar de forma automática e exitosa nos mercados financeiros é o Santo Graal em finanças. Não há muito tempo, Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos ativos sob gerenciamento. Os desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line, estabeleceram o campo de jogo para instituições menores e comerciantes individuais e mdash; tornando possível começar esta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno e apenas uma conexão com a Internet.
Hoje em dia, o Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma tecnológica de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, o Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar o aprendizado da máquina para a previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google (com fluxo de tensor).
Tópicos do curso.
Este é um curso on-line profundo e intensivo sobre o Python (versão 3.5) para o Algorithmic Trading. Um tal curso na interseção de dois campos vastos e excitantes dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, pode cobrir uma série de meta-tópicos importantes em profundidade: dados financeiros: os dados financeiros estão no cerne de todo projeto de negociação algorítmica; Python e pacotes como o NumPy e os pandas fazem um ótimo trabalho no gerenciamento e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-of-dia, intradía, alta freqüência) backtesting: negociação automatizada e algorítmica sem um teste rigoroso da estratégia de negociação para ser implantado; O curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseadas em simples médias móveis, impulso, reversão média e previsão baseada em máquina / aprendizagem em tempo real dados em tempo real: negociação algorítmica requer lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nela e visualização em tempo real; O curso introduz a programação de soquetes com o ZeroMQ e a visualização de streaming com as plataformas Plotly on-line: sem negociação sem uma plataforma de negociação; O curso abrange três plataformas de negociação eletrônicas populares: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (ações e opções de negociação) e Gemini (criptografia); Ele também oferece aulas de wrapper convenientes no Python para se instalar e funcionar dentro de uma automação de minutos: a beleza, bem como alguns grandes desafios na negociação algorítmica, resultam da automação da operação comercial; O curso mostra como implementar o Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para negociação algorítmica automatizada.
Índice.
Dê uma olhada na tabela de conteúdos (atual) da versão em PDF do material do curso online.
Unicidade e Benefícios.
O curso oferece uma experiência de aprendizagem única com os seguintes recursos e benefícios. cobertura de tópicos relevantes: é o único curso que cobre tal amplitude e profundidade em relação a tópicos relevantes em Python para base de código autônomo de negociação algorítmica: o curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant contendo todos os códigos em si mesmo - versão contábil, executável (3.000+ linhas de código) como PDF: além da versão on-line do curso, também há uma versão de livro em formato PDF (450 páginas) treinamento on-line / video (opcional): o Python Quants oferece uma aula de treinamento on-line e de vídeo (não incluída) com base neste curso / livro que fornece uma experiência de aprendizado interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou em tópicos de um ângulo diferente de negociação real como o objetivo: a cobertura de três diferentes plataformas de negociação on-line coloca o aluno na posição para iniciar o papel e a negociação ao vivo de forma eficiente; Este curso equipa o aluno com abordagem de conhecimento de fundo relevante, prática e valiosa do-it-yourself e auto-passeado: uma vez que o material e os códigos são autônomos e apenas dependem de pacotes padrão da Python, o aluno tem pleno conhecimento e completo controle sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como alterá-los, etc. não há necessidade de confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, fazer backtesting ou se conectar às plataformas de negociação; Você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso e mdash; a um ritmo que é mais conveniente & mdash; e você tem todas as linhas de código para fazer o fórum do usuário disponível: embora seja suposto poder fazer tudo sozinho, estamos lá para ajudá-lo; você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum de usuários; nós pretendemos acompanhar dentro de 24 horas Finanças com o Python Course: nosso curso introdutório agora está totalmente incluído neste pacote com mais de 150 páginas de conteúdo em PDF, Jupyter Notebooks e mais de 7 horas de instruções de vídeo.
Visão geral do vídeo.
Abaixo de um pequeno vídeo (cerca de 4 minutos), fornecendo uma visão geral técnica do material do curso (conteúdo e códigos Python) em nossa Quant e Platform Platform.
Sobre o autor do curso.
O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente da The Python Quants, um grupo que se concentra no uso de tecnologias de código aberto para ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros.
Yves palestras em finanças computacionais no Programa CQF, em ciência da informação na Universidade de Ciências Aplicadas da Universidade de São Paulo e é o diretor do programa de treinamento on-line que conduziu ao primeiro certificado Python for Finance University (concedido pela htw saar).
Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza encontros e conferências sobre Python para financiamento quantitativo em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu discursos principais em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia.
Repositório Git.
Todos os códigos Python e Jupyter Notebooks são fornecidos como um repositório Git na Quant Platform para fácil atualização e também uso local. Certifique-se de ter uma instalação científica completa Python 3.5 pronta.
Peça o curso.
Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Apenas pague.
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Basta fazer o seu pedido através do PayPal, para o qual você também pode usar seu cartão de crédito.
Não há reembolsos possíveis, pois você obtém acesso completo ao material de curso eletrônico completo (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc.). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Não possui garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável.
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