Py forex

Biblioteca de Negociação Algorítmica Python.

O PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python, com foco em backtesting e suporte para negociação de papéis e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma ideia para uma estratégia de negociação e gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. O PyAlgoTrade permite que você faça isso com o mínimo de esforço.

Principais características.

Totalmente documentado. Evento dirigido. Suporta ordens Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta o Yahoo! Arquivos Finanças, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais no formato CSV, por exemplo, o Quandl. Suporte de negociação Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas de Bollinger, expoente de Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e a análise de rebaixamento. Manipulando eventos do Twitter em tempo real. Criador de perfil de eventos. Integração TA-Lib.

Muito fácil de dimensionar horizontalmente, isto é, usando um ou mais computadores para fazer backtest de uma estratégia.

O PyAlgoTrade é gratuito, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.

Forex Trading Diary # 1 - Negociação Forex Automatizada com a API OANDA.

Forex Trading Diary # 1 - Negociação Forex Automatizada com a API OANDA.

Eu mencionei anteriormente no artigo QuantStart: 2014 In Review que eu estaria gastando parte de 2015 escrevendo sobre negociação forex automatizada.

Como eu geralmente faço pesquisas em bolsas e mercados futuros, achei que seria divertido (e educativo!) Escrever sobre minhas experiências de entrar no mercado forex no estilo de um diário. Cada "entrada de diário" tentará construir sobre todos aqueles antes, mas também deve ser relativamente independente.

Nesta primeira entrada do diário estarei descrevendo como configurar uma nova conta de corretagem prática com a OANDA, além de como criar um mecanismo básico de negociação orientado a eventos multithreaded que pode executar negociações automaticamente em uma configuração prática e ao vivo.

No ano passado, passamos muito tempo examinando o backtester orientado a eventos, principalmente para ações e ETFs. O que eu apresento abaixo é voltado para o forex e pode ser usado para negociação de papel ou negociação ao vivo.

Eu escrevi todas as instruções a seguir para o Ubuntu 14.04, mas elas devem ser facilmente traduzidas para o Windows ou Mac OS X, usando uma distribuição Python como o Anaconda. A única biblioteca adicional usada para o mecanismo de negociação do Python é a biblioteca de solicitações, necessária para a comunicação HTTP com a API do OANDA.

Uma vez que este é o primeiro post diretamente sobre a troca de moeda estrangeira, e o código apresentado abaixo pode ser diretamente adaptado para um ambiente de negociação ao vivo, eu gostaria de apresentar as seguintes declarações de exoneração de responsabilidade:

Isenção de responsabilidade: Negociar divisas na margem implica um elevado nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você e também para você. Antes de decidir investir em moeda estrangeira, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de você sustentar uma perda de parte ou de todo o seu investimento inicial e, portanto, não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação em moeda estrangeira e procurar orientação de um consultor financeiro independente, caso tenha alguma dúvida.

Este software é fornecido "como está" e quaisquer garantias expressas ou implícitas, incluindo, mas não se limitando a, garantias implícitas de comercialização e adequação a uma finalidade específica são renunciadas. Em nenhum caso os regentes ou contribuintes serão responsáveis ​​por quaisquer danos diretos, indiretos, incidentais, especiais, exemplares ou consequentes (incluindo, mas não se limitando a, aquisição de bens ou serviços substitutos, perda de uso, dados ou lucros; ou interrupção de negócios), no entanto causada e em qualquer teoria de responsabilidade, seja em contrato, responsabilidade estrita, ou delito (incluindo negligência ou de outra forma) decorrentes de qualquer uso do software, mesmo se avisado da possibilidade de tal dano.

Configurar uma conta com o OANDA.

A primeira pergunta que vem à mente é "Por que escolher o OANDA?". Simplificando, depois de pesquisar um pouco sobre forex brokers que tinham APIs, vi que a OANDA havia lançado recentemente uma API REST adequada que podia ser facilmente comunicada de praticamente qualquer idioma de uma maneira extremamente simples. Depois de ler a documentação da API do desenvolvedor, decidi tentar, pelo menos com uma conta prática.

Para ser claro - não tenho nenhum relacionamento anterior ou existente com a OANDA e estou apenas fornecendo esta recomendação com base na minha experiência limitada de brincar com sua API prática e algum uso breve (para download de dados de mercado) enquanto empregado em um fundo anteriormente. Se alguém se deparar com quaisquer outros corretores de forex que também tenham uma API similarmente moderna, então eu ficaria feliz em dar-lhes uma aparência também.

Antes de utilizar a API, é necessário se inscrever para uma conta prática. Para fazer isso, vá para o link de inscrição. Você verá a seguinte tela:

Você poderá então entrar com suas credenciais de login. Certifique-se de selecionar a guia "fxTradePractice" na tela de login:

Quando chegar, você precisará anotar seu ID da conta. Ele está listado abaixo do cabeçalho "Meus Fundos", ao lado de "Primário". O meu é um número de 7 dígitos. Além disso, você também precisará gerar um token de API pessoal. Para fazer isso, clique em "Gerenciar acesso à API" abaixo da guia "Outras ações" na parte inferior esquerda:

Nesse estágio, você poderá gerar um token de API. Você precisará da chave para usá-la mais tarde, portanto, certifique-se de anotá-la também.

Agora você vai querer lançar o aplicativo FXTrade Practice, que nos permitirá ver as ordens executadas e nosso (papel!) Lucro & amp; perda.

Se você estiver executando um sistema Ubuntu, precisará instalar uma versão ligeiramente diferente do Java. Em particular, a versão Oracle do Java 8. Se você não fizer isso, o simulador de prática não será carregado a partir do navegador. Eu corri estes comandos no meu sistema:

Agora você poderá iniciar o ambiente comercial de prática. Volte para o painel OANDA e clique no link verde destacado "Ativar FXTrade Practice". Ele abrirá uma caixa de diálogo Java perguntando se você deseja executá-lo. Clique em "Executar" e a ferramenta fxTrade Practice será carregada. O meu padrão foi um gráfico de velas de 15 min de EUR / USD com o painel de cotações à esquerda:

Tela OANDA fxTrade Practice.

Neste ponto, estamos prontos para começar a projetar e codificar nosso sistema automatizado de negociação forex contra a API OANDA.

Visão geral da arquitetura de negociação.

Se você tem seguido a série de backtester orientada a eventos para ações e ETFs que eu criei no ano passado, você estará ciente de como um sistema de negociação orientado a eventos funciona. Para aqueles de vocês que são novos no software orientado a eventos, sugiro fortemente ler o artigo para obter algumas dicas sobre como eles funcionam.

Em essência, todo o programa é executado em um infinte, enquanto o loop só termina quando o sistema de negociação é desligado. O mecanismo de comunicação central do programa é fornecido por meio de uma fila que contém eventos.

A fila é constantemente consultada para verificar novos eventos. Uma vez que um evento tenha sido retirado do topo da fila, ele deve ser tratado por um componente apropriado do programa. Portanto, um feed de dados de mercado pode criar TickEvents que são colocados na fila quando chega um novo preço de mercado. Um objeto de estratégia de geração de sinal pode criar OrderEvents que devem ser enviados para uma corretora.

A utilidade de tal sistema é dada pelo fato de que não importa qual ordem ou tipos de eventos são colocados na fila, pois eles sempre serão tratados corretamente pelo componente certo dentro do programa.

Além disso, diferentes partes do programa podem ser executadas em encadeamentos separados, o que significa que nunca há qualquer espera por qualquer componente em particular antes do processamento de qualquer outro. Isso é extremamente útil em situações de negociação algorítmica em que os manipuladores de feed de dados de mercado e os geradores de sinal de estratégia têm características de desempenho muito diferentes.

O loop de negociação principal é dado pelo seguinte pseudocódigo do Python:

Como afirmamos acima, o código é executado em um loop infinito. Em primeiro lugar, a fila é pesquisada para recuperar um novo evento. Se a fila estiver vazia, o loop simplesmente reinicia após um curto período de suspensão conhecido como "heartbeat". Se um evento for encontrado, seu tipo é avaliado e, em seguida, o módulo relevante (a estratégia ou o manipulador de execução) é chamado para manipular o evento e, possivelmente, gerar novos que retornam à fila.

Os componentes básicos que criaremos para nosso sistema de negociação incluem o seguinte:

Manipulador de Preço de Transmissão - Isso manterá uma conexão de longa duração aberta aos servidores da OANDA e enviará dados de tick (ou seja, lance / pedido) através da conexão para quaisquer instrumentos que nos interessem. Gerador de Sinal de Estratégia - Isso levará uma seqüência de tiques eventos e usá-los para gerar ordens de negociação que serão executadas pelo manipulador de execução. Manipulador de Execução - Executa um conjunto de eventos de pedido e executa-os cegamente com OANDA. Eventos - Esses objetos constituem as "mensagens" transmitidas na fila de eventos. Nós só precisamos de dois para esta implementação, ou seja, o TickEvent e o OrderEvent. Ponto de entrada principal - O ponto de entrada principal também inclui o loop de "troca" que pesquisa continuamente a fila de mensagens e envia mensagens para o componente correto. Isso geralmente é conhecido como "event loop" ou "event handler".

Vamos agora discutir a implementação do código em detalhe. Na parte inferior do artigo está a lista completa de todos os arquivos de código-fonte. Se você colocá-los no mesmo diretório e executar python trading. py, você começará a gerar pedidos, desde que tenha preenchido seu ID de conta e token de autenticação da OANDA.

Implementação Python.

É uma prática ruim armazenar senhas ou chaves de autenticação dentro de uma base de código, pois você nunca pode prever quem terá acesso permitido a um projeto. Em um sistema de produção, armazenamos essas credenciais como variáveis ​​de ambiente com o sistema e, em seguida, consultamos esses "envvars" sempre que o código é reimplantado. Isso garante que senhas e tokens de autenticação nunca sejam armazenados em um sistema de controle de versão.

No entanto, como estamos apenas interessados ​​em criar um sistema de negociação de "brinquedos" e não nos preocupamos com detalhes de produção neste artigo, iremos separar esses tokens de autenticação em um arquivo de configurações.

No seguinte arquivo de configuração settings. py, temos um dicionário chamado ENVIRONMENTS, que armazena os endpoints da API para a API de streaming de preço OANDA e para a API de negociação. Cada sub dicionário contém três endpoints de API separados: real, prática e sandbox.

A sandbox API é puramente para testar código e verificar se não há erros ou bugs. Ele não tem garantias de tempo de atividade das APIs reais ou práticas. A prática API, em essência, fornece a capacidade de comércio de papel. Ou seja, ele fornece todos os recursos da API real em uma conta de prática simulada. A API real é apenas isso - é negociação ao vivo! Se você usar esse endpoint em seu código, ele será negociado com o saldo da sua conta ativa. SEJA EXTREMAMENTE CUIDADO!

IMPORTANTE: Ao negociar com a API da prática, lembre-se de que um custo de transação importante, o impacto no mercado, não é considerado. Como nenhum negócio está realmente sendo colocado no ambiente, esse custo deve ser contabilizado de outra maneira em outro lugar, usando um modelo de impacto de mercado, se você quiser avaliar realisticamente o desempenho.

A seguir, estamos usando a conta de prática conforme fornecida pela configuração DOMAIN. Precisamos de dois dicionários separados para os domínios, um para os componentes da API de streaming e de negociação. Finalmente, temos o ACCESS_TOKEN e o ACCOUNT_ID. Eu preenchi os dois abaixo com IDs fictícios, então você precisará utilizar os seus próprios, que podem ser acessados ​​na página da conta OANDA:

A próxima etapa é definir os eventos que a fila usará para ajudar todos os componentes individuais a se comunicarem. Precisamos de dois: TickEvent e OrderEvent. A primeira armazena informações sobre os dados do mercado de instrumentos, como o (melhor) lance / pedido e o tempo de negociação. O segundo é usado para transmitir ordens ao manipulador de execução e, portanto, contém o instrumento, o número de unidades a negociar, o tipo de ordem ("mercado" ou "limite") e o "lado" (ou seja, "comprar" e "vender"). ).

Para tornar nosso código de eventos à prova do futuro, criaremos uma classe base chamada Event e teremos todos os eventos herdados disso. O código é fornecido abaixo em events. py:

A próxima aula que vamos criar lidará com a estratégia de negociação. Nesta demonstração, vamos criar uma estratégia sem sentido que simplesmente recebe todos os ticks do mercado e, a cada 5 ticks, compra ou vende 10.000 unidades de EUR / USD aleatoriamente.

Claramente esta é uma "estratégia" ridícula! No entanto, é fantástico para fins de teste, porque é simples de codificar e entender. Em futuras entradas no diário, estaremos substituindo isso por algo significativamente mais excitante que (esperançosamente) gerará lucro!

O arquivo strategy. py pode ser encontrado abaixo. Vamos trabalhar nisso e ver o que está acontecendo. Em primeiro lugar, importamos a biblioteca aleatória e o objeto OrderEvent de events. py. Precisamos da biblioteca aleatória para selecionar uma ordem aleatória de compra ou venda. Precisamos de OrderEvent, pois é assim que o objeto de estratégia enviará pedidos para a fila de eventos, que será posteriormente executada pelo manipulador de execução.

A classe TestRandomStrategy simplesmente pega o instrumento (nesse caso, EUR / USD), o número de unidades e a fila de eventos como um conjunto de parâmetros. Em seguida, ele cria um contador de ticks que é usado para informar quantas ocorrências de TickEvent ele viu.

A maior parte do trabalho ocorre no método calculate_signals, que simplesmente recebe um evento, determina se é um TickEvent (caso contrário, ignora) e incrementa o contador de ticks. Em seguida, ele verifica se a contagem é divisível por 5 e, em seguida, compra ou vende aleatoriamente, com uma ordem de mercado, o número especificado de unidades. Certamente não é a maior estratégia de negociação do mundo, mas será mais do que adequada para nossos testes com a API de corretagem da OANDA!

O próximo componente é o manipulador de execução. Esta classe é encarregada de atuar em instâncias de OrderEvent e fazer solicitações ao broker (neste caso, OANDA) de uma maneira "burra". Ou seja, não há gerenciamento de riscos ou sobreposição de construção de portfólio. O manipulador de execução simplesmente executará qualquer pedido que tenha sido dado.

Devemos transmitir todas as informações de autenticação para a classe Execution, incluindo o "domínio" (prática, real ou sandbox), o token de acesso e o ID da conta. Em seguida, criamos uma conexão segura com o httplib, um dos Pythons construídos em bibliotecas.

A maior parte do trabalho ocorre em execute_order. O método requer um evento como um parâmetro. Em seguida, ele constrói dois dicionários - os cabeçalhos e os parâmetros. Esses dicionários serão então codificados corretamente (parcialmente por urllib, outra biblioteca Python) para serem enviados como uma solicitação HTTP POST para a API OANDAs.

Nós passamos os parâmetros do cabeçalho Content-Type e Authorization, que incluem nossas informações de autenticação. Além disso, codificamos os parâmetros, que incluem o instrumento (EUR / USD), unidades, tipo de ordem e lado (compra / venda). Finalmente, fazemos o pedido e salvamos a resposta:

O componente mais complexo do sistema de negociação é o objeto StreamingForexPrices, que lida com as atualizações de preço de mercado do OANDA. Existem dois métodos: connect_to_stream e stream_to_queue.

O primeiro método usa a biblioteca de pedidos do Python para se conectar a um soquete de fluxo com os cabeçalhos e parâmetros apropriados. Os parâmetros incluem o ID da conta e a lista de instrumentos necessários que devem ser ouvidos para atualizações (neste caso, são apenas EUR / USD). Observe a seguinte linha:

Isso informa a conexão a ser transmitida e, portanto, mantida aberta de uma maneira longa.

O segundo método, stream_to_queue, realmente tenta se conectar ao fluxo. Se a resposta não for bem sucedida (ou seja, o código de resposta não é HTTP 200), então simplesmente retornamos e saímos. Se for bem-sucedido, tentamos carregar o pacote JSON retornado em um dicionário Python. Finalmente, convertemos o dicionário do Python com o instrumento, bid / ask e timestamp em um TickEvent que é enviado para a fila de eventos:

Agora temos todos os componentes principais no lugar. O passo final é finalizar tudo o que escrevemos até agora em um programa "principal". O objetivo deste arquivo, conhecido como trading. py, é criar dois encadeamentos separados, um dos quais executa o manipulador de precificação e o outro que executa o manipulador de negociação.

Por que precisamos de dois segmentos separados? Simplificando, estamos executando dois códigos de código "separados", ambos em execução contínua. Se fôssemos criar um programa sem encadeamento, o soquete de fluxo contínuo usado para as atualizações de preços nunca "liberaria" de volta para o caminho do código principal e, portanto, nunca executaríamos nenhuma negociação. Da mesma forma, se executássemos o loop de negociação (veja abaixo), nunca retornaríamos o caminho do fluxo para o soquete de fluxo de preço. Por isso, precisamos de vários segmentos, um para cada componente, para que possam ser realizados de forma independente. Ambos se comunicarão através da fila de eventos.

Vamos examinar isso um pouco mais. Criamos dois segmentos separados com as seguintes linhas:

Passamos o nome da função ou método para o argumento da palavra-chave target e passamos uma iterável (como uma lista ou tupla) para o argumento da palavra-chave args, que então passa esses argumentos para o método / função real.

Finalmente nós começamos os dois tópicos com as seguintes linhas:

Assim, somos capazes de executar dois segmentos de código efetivamente looping infinitos, que se comunicam através da fila de eventos. Observe que a biblioteca de threads do Python não produz um verdadeiro ambiente multithread com vários núcleos devido à implementação do CPython do Python e do Global Interpreter Lock (GIL). Se você gostaria de ler mais sobre multithreading em Python, por favor dê uma olhada neste artigo.

Vamos examinar o resto do código em detalhes. Primeiramente, importamos todas as bibliotecas necessárias, incluindo fila, encadeamento e hora. Em seguida, importamos todos os arquivos de código acima. Eu pessoalmente prefiro capitalizar qualquer configuração, que é um hábito que eu aprendi trabalhando com o Django!

Depois disso, definimos a função trade, que foi explicada no Python-pseudocode acima. Um loop while infinito é executado (enquanto True:), que continuamente pesquisa a partir da fila de eventos e apenas pula o loop se for encontrado vazio. Se um evento for encontrado, então é um TickEvent ou um OrderEvent e, em seguida, o componente apropriado é chamado para executá-lo. Nesse caso, é uma estratégia ou um manipulador de execução. O loop, em seguida, simplesmente dorme por segundos "heartbeat" (neste caso, 0,5 segundos) e continua.

Finalmente, definimos o ponto de entrada principal do código na função __main__. É bem comentado abaixo, mas vou resumir aqui. Em essência, instanciamos a fila de eventos e definimos os instrumentos / unidades. Em seguida, criamos a classe de streaming de preço StreamingForexPrices e, em seguida, o manipulador de execução Execution. Ambos recebem os detalhes de autenticação necessários fornecidos pela OANDA ao criar uma conta.

Em seguida, criamos a instância de TestRandomStrategy. Por fim, definimos os dois threads e depois os iniciamos:

Para executar o código, basta colocar todos os arquivos no mesmo diretório e chamar o seguinte no terminal:

Note que para parar o código neste estágio é necessário matar o processo Python, via "Ctrl-Z" ou equivalente! Eu não adicionei um segmento adicional para lidar com procurando o sys. exit () que seria necessário para parar o código com segurança. Uma maneira potencial de parar o código em uma máquina Ubuntu / Linux é digitar:

E, em seguida, passe a saída deste (um número de processo) para o seguinte:

Onde PROCESS_ID deve ser substituído pela saída do pgrep. Note que esta NÃO é uma boa prática!

Em artigos posteriores, estaremos criando um mecanismo de stop / start mais sofisticado que faz uso da supervisão de processos do Ubuntu para ter o sistema de negociação funcionando 24 horas por dia, 7 dias por semana.

A saída após 30 segundos ou mais, dependendo da hora do dia em relação às principais horas de negociação para EUR / USD, para o código acima, é dada abaixo:

As primeiras cinco linhas mostram os dados do tíquete JSON retornados da OANDA com preços de compra / venda. Posteriormente, você pode ver a ordem de execução! a saída, bem como a resposta JSON retornada da OANDA confirmando a abertura de uma transação de compra para 10.000 unidades de EUR / USD e o preço em que ela foi atingida.

Isso continuará funcionando indefinidamente até você matar o programa com um comando "Ctrl-Z" ou similar.

Qual é o próximo?

Em artigos posteriores, vamos realizar algumas melhorias muito necessárias, incluindo:

Estratégias reais - estratégias de forex adequadas que geram sinais lucrativos. Infraestrutura de produção - Implementação remota do servidor e sistema de negociação monitorado 24/7, com capacidade de parada / partida. Portfolio e gestão de risco - Portfolio e sobreposições de risco para todas as ordens sugeridas da estratégia. Múltiplas estratégias - Construindo um portfólio de estratégias que se integram na sobreposição de gerenciamento de riscos.

Tal como acontece com o backtester acionado por eventos de ações, também precisamos criar um módulo de backtest de forex. Isso nos permitirá realizar pesquisas rápidas e facilitar o desenvolvimento de estratégias.

Desenvolvendo um Sistema Automatizado de Negociação com Python.

AVISO LEGAL! Forex trading carrega uma grande quantidade de risco. Qualquer e tudo descrito neste código é apenas para fins educacionais. Eu não sou responsável por nenhuma das suas perdas ou dificuldades que você possa enfrentar como resultado do uso deste código. Mais uma vez, este destina-se a ser usado apenas para fins educacionais.

Este código está licenciado sob a licença pública GNU. Consulte Mais informação.

A idéia de escrever este post veio da enorme quantidade de pessoas no r / Forex que estavam interessadas em automatizar suas estratégias de negociação Forex. Espero manter este post curto, simples e informativo, por favor, tenha paciência comigo.

Se você não tem pelo menos um entendimento intermediário do Python, sugiro que você o leia. Existem inúmeros recursos que o ajudarão a começar, eu recomendo o codecademy.

Certifique-se de configurar uma conta demo com o Oanda e gerar uma chave de API.

Ok, vamos lá!

Primeiramente, eu recomendo usar um IDE que permita que você rode seu código python ou use Linux / OSX para que você possa testar com o terminal. Pessoalmente, eu uso o Spyder IDE que vem no pacote do Anaconda. Você pode baixar isso aqui.

Você precisará instalar duas bibliotecas python principais: oandapyV20 & amp; solicitações de.

Esta será nossa estrutura final de arquivos:

O primeiro arquivo no qual vamos nos concentrar é __init__.py:

Neste arquivo, criamos nossas variáveis ​​para serem usadas no restante desta estratégia. Eu vou estar usando uma estratégia de crossover de média móvel simples 2, então para o meu SMAbig eu usei 50 períodos de dados, e meu SMAsmall usei 25 períodos de dados. a variável count é a quantidade de dados que você retorna da API do Oanda. Quanto maior o número, mais lento o sistema será executado. Coloque sua chave de API na variável "chave". Coloque o ID da sua conta na variável "accountID". Você também pode definir o tipo de dados da vela que deseja usar. Eu estou usando o gráfico de 4 horas, então, sob params, eu coloquei “H4”. Uma lista de dados que você pode obter da Oanda pode ser encontrada aqui.

Tudo bem, agora estamos no nosso próximo arquivo, candles. py:

Agora vamos ao nosso próximo arquivo, strategy. py.

Agora nosso arquivo final, app. py:

Eu recomendo olhar o resto do código no Github aqui, pois a formatação do Medium é bem terrível. O último arquivo app. py é onde declaramos nossas condicionais e decidimos se o bot deve ou não negociar.

Github Repo completo: aqui.

Indo adiante, há muito que você pode fazer quando tiver seus dados iniciais de velas. Tudo a partir desse ponto é apenas uma questão de realizar equações matemáticas simples para decidir se o seu bot deve ou não ser negociado. Algumas coisas que podem ser facilmente implementadas são as retrações de Fibonacci, RSI, Heiken Ashi. As possibilidades são infinitas.

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O FXStabilizer EA é um confiável Expert Advisor para Forex e um lucrativo FX Trading Robot criado pela FX-Builder. Os desenvolvedores deste robô Forex têm trabalhado duro por anos, para serem capazes de criar este algoritmo de negociação uno money maker. Vantagem do FX Stabilizer: ajustando-se ao mercado, é por isso que esse robô Forex ainda é lucrativo há anos.

O EA da Python baseia-se na natureza de reversão da média das flutuações de preço durante as horas noturnas (das 20:00 às 08:00 para EET). O backtest foi realizado a partir de 2005.

O EA do Python coloca dois pedidos de limite em um período de tempo específico. Este Expert Advisor não usa técnicas de martingale / grid nem gerenciamento de hedge.

O robô de negociação Forex usa:

EMA diário para determinação da tendência; Níveis de suporte e resistência do Canal de preços para posicionamento ideal de pedidos de limite; Filtro de Volatilidade; Time-stop e Stop-loss.

Prazo - M30. Moeda: GBP / USD. O EA pode ser backtested por barras ou por cada tick.

BigData. Iniciantes. Negociação

BigData. Iniciantes. Negociação

Colocando seu primeiro comércio Forex com o Python.

Atualização: atualizei o código para que funcione com a nova API da Oanda. Venha aqui.

Hora de falar sobre corretores, como colocar um comércio programaticamente e, mais importante, como não ser enganado.

Um corretor nada mais é do que uma empresa que permite negociar (comprar ou vender) ativos em um mercado por meio de sua plataforma. O que é muito importante para o algotrading é:

O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos Você pode ter uma conta de demonstração para executar seu ambiente de preparação e experimentar O spread é o menor possível.

No nosso caso, nós realmente não nos importamos com spread, já que não estaremos fazendo High Frequency Trading em breve.

Mesmo que os corretores sejam regulamentados, houve incidentes nos últimos dois anos, quando os corretores foram dobrados devido a certas condições. Seja muito cauteloso se.

Não há comentários do corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor oferece alguma alavancagem louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho.

O que pode acontecer é que você comece a ganhar algum dinheiro e você não será capaz de retirá-los. A sério. Situação super estressante.

Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha!

Eu estou usando o Oanda como um corretor (eu não sou afiliado com eles) e eles oferecem uma API decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita.

Depois de fazer login na sua conta de demonstração, acesse Gerenciar acesso à API. Lá você pode encontrar sua chave de API que usaremos em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE.

O código para isso é e todos os outros posts estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo facilmente.

Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova (melhorada) API. Esta postagem foi atualizada para usar a nova API, mas se (por algum motivo) você quiser verificar o código antigo, ela está aqui. Você tem sorte!

Conectar-se ao Oanda precisa de um arquivo conf - que você pode gerar usando um script que o Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Porque você iria querer aquilo? Primeiro de tudo, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se à vontade para usar um dos métodos.

Agora prepare-se para se surpreender. O código é direto. Nós inicializamos a API:

e agora vamos fazer um pedido (compre 5000 unidades de EURUSD)

Verifique o preço atual é tão fácil!

Super fácil. Não se preocupe com o que é o EURUSD ou quantas unidades estamos comprando ou o que é uma ordem de mercado. Por enquanto, nós colocamos nossa primeira negociação em nosso laptop e vamos construir nossa própria API para fazer negócios. Coisas emocionantes!

Você pode ler a documentação de Oanda aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca Python aqui. Um dos exemplos estão disponíveis na página do github de Oanda aqui.

A seguir, conectando-se a um sistema de algotrading real ao vivo, rodando a partir do meu RaspberryPI em casa.

Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falaremos mais sobre Forex e estratégias.

Se você tiver mais feedback, envie-me um ping no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo.

Outro Jurídico Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma de algotrading para experimentação e DIVERSÃO. Todas as sugestões aqui não são conselhos financeiros. Se você perder algum (ou todo) dinheiro porque seguiu qualquer aviso de negociação ou implantou este sistema em produção, você não pode culpar esse blog aleatório (e / ou eu). Aproveite por sua conta e risco.

Paraguai Guarani.

O guaraná & # 237; é a moeda oficial do Paraguai. Foi subdividido em 100 c & # 233; ntimos, mas eles não estão mais em uso.

O Paraguai possui um mercado econômico caracterizado por uma enorme região não formal. A agricultura dita o sistema econômico, no entanto a divisão desigual de terras tem causado uma enorme área de trabalhadores agrícolas camponeses. Uma grande parte dos habitantes não está envolvida na economia formal; em vez disso trabalhando na agricultura. Ultimamente, o sistema econômico cresceu por causa do aumento das exportações agrárias, particularmente da soja. As flutuações fiscais, particularmente na política financeira, ajudaram a desenvolver o estado econômico do Paraguai. O Paraguai se beneficia do aumento da riqueza de uma população mais jovem, bem como da enorme capacidade hidrelétrica. No entanto, muito poucos recursos naturais e estados de instabilidade política prejudicaram muitas das vantagens econômicas do país atualmente. O Paraguai foi provavelmente o sistema econômico mais agrário da América do Sul, e essa região influenciou com a eficiência de praticamente todas as áreas do estado econômico.

O principal guarani & # 237; notas tinham sido de cinquenta c # 233; ntimos, 1o, 5 e 1 Guaran & # 237; mais de 50, cem, 500 e mil pesos, desde 1943. A família monetária expandiu-se com a emissão de 5.000 e 10.000 guaranis. A revisão de 1982 acrescentou denominações dentro do Guaran & # 237; linguagem para os reversos. As primeiras notas de 50.000 guaranis foram distribuídas em 1990, assim como 100.000 guaranis em 1998. Em 2005, foram emitidas notas de 50.000 guaranis. No entanto, várias falsificações surgiram antes da emissão das notas. introdução oficial. & # 160; Como tal, estas contas foram declaradas falsas e sem valor pelo banco central. A partir de 2004, todas as denominações existentes, com exceção de 50.000 guaranis, passaram por pequenos ajustes, como uma marca d'água mais sutil e sem bordas e recursos de segurança aprimorados.

Símbolos e Nomes

Contas: 1.000, 2.000, 5.000, 10.000, 20.000, 50.000 & amp; 100.000 guaranis Moedas: 50, 100, 500, 1.000 guaranhões.

Países Usando Esta Moeda.

Moedas indexadas ao PYG:

O PYG está associado a:

Encontre outras moedas.

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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 Trading With Python fornecerá as melhores ferramentas e práticas para pesquisa quantitativa de negociação, 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 P & L 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.

Muito código de exemplo.

O material do curso consiste em 'cadernos' 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.

Embora alguns tópicos sejam 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 de bibliotecas de código aberto existentes:

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 seu uso em aplicações comerciais.

Classificação do curso.

Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso 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 estoque.

Negociação com Python.

Sábado, 20 de maio de 2017.

Yahoo está morto, viva o Yahoo!

Nota: os dados fornecidos parecem ser ajustados para divisões, mas não para dividendos.

Sábado, 20 de fevereiro de 2016.

Uma borda estatística simples no SPY.

Ocorreu-me que na maioria das vezes que há muita conversa na mídia sobre a queda do mercado (depois de grandes perdas ao longo de vários dias de intervalo), uma recuperação bastante significativa às vezes acontece.

No passado cometi alguns erros ao fechar minhas posições para reduzir as perdas, apenas para perder uma recuperação nos dias seguintes.

Após um período de perdas consecutivas, muitos traders irão reduzir suas posições com medo de perdas ainda maiores. Muito desse comportamento é governado pelo medo, e não pelo risco calculado. Comerciantes mais espertos entram então para as barganhas.

Depois de 3 ou mais perdas consectivas, vá muito. Saia no próximo feche.

Isso não parece nada mau! Observando as taxas de sharpe, a estratégia obtém uma descida de 2,2 versus 0,44 para os B & amp; Na verdade, isso é muito bom! (não fique muito empolgado, pois não contei com custos de comissão, escorregões, etc.).

Embora a estratégia acima não seja algo que eu gostaria de negociar simplesmente por causa do longo período de tempo, a própria teoria provoca pensamentos adicionais que poderiam produzir algo útil. Se o mesmo princípio se aplica aos dados intradiários, uma forma de estratégia de escalpelamento poderia ser construída. No exemplo acima, simplifiquei um pouco o mundo contando apenas o * número * de dias de inatividade, sem prestar atenção à profundidade do rebaixamento. Além disso, a saída de posição é apenas um 'próximo dia de fechamento' básico. Há muito a melhorar, mas a essência na minha opinião é esta:

Segunda-feira, 17 de novembro de 2014.

Negociando o VXX com a previsão de vizinhos mais próximos.

Minha definição desses dois é:

prêmio de volatilidade = VIX-realizadoVol delta (inclinação da estrutura de prazo) = VIX-VXV.

Combinar tanto o prêmio quanto o delta em um modelo foi um desafio para mim, mas eu sempre quis fazer uma aproximação estatística. Em essência, para uma combinação de (delta, premium), gostaria de encontrar todos os valores históricos que estão mais próximos dos valores atuais e fazer uma estimativa dos retornos futuros com base neles. Algumas vezes comecei a escrever meus próprios algoritmos de interpolação de vizinhos mais próximos, mas toda vez tive que desistir. até me deparar com a regressão dos vizinhos mais próximos. Isso me permitiu construir rapidamente um preditor baseado em duas entradas e os resultados são tão bons, que estou um pouco preocupado por ter cometido um erro em algum lugar.

criar um conjunto de dados de [delta, premium] - & gt; [Retorno do próximo dia VXX] (na amostra) cria um preditor do vizinho mais próximo com base no conjunto de dados acima da estratégia de negociação (fora da amostra) com as regras: go long if predicted return & gt; 0 vai curto se o retorno previsto & lt; 0.

Nos dois últimos gráficos, a estratégia parece realizar o mesmo dentro e fora da amostra. Relação de Sharpe é em torno de 2,3.

Estou muito satisfeito com os resultados e tenho a sensação de que só estive a arranhar a superfície do que é possível com esta técnica.

Quarta-feira, 16 de julho de 2014.

Módulo de backtesting simples.

Minha busca por uma ferramenta de backtesting ideal (minha definição de 'ideal' é descrita nos posts anteriores de 'dilemas de backtesting') não resultou em algo que eu pudesse usar imediatamente. No entanto, rever as opções disponíveis me ajudou a entender melhor o que eu realmente quero. Das opções que eu olhei, o pybacktest foi o que eu mais gostei por causa de sua simplicidade e velocidade. Depois de passar pelo código-fonte, tenho algumas ideias para simplificar e tornar um pouco mais elegante. A partir daí, foi apenas um pequeno passo para escrever meu próprio backtester, que agora está disponível na biblioteca TradingWithPython.

encontrar entrada e saídas - & gt; calcular pnl e fazer gráficos com backtester - & gt; dados de estratégia pós-processo.

Sábado, 7 de junho de 2014.

Aumentando o desempenho com o Cython.

5k amostras como dados de teste. Aí vem a versão original da minha função drawdown (como está agora implementada na biblioteca TradingWithPython)

Hmm 1,2 segundos não é muito rápido para uma função tão simples. Há algumas coisas aqui que podem ser uma ótima alternativa para o desempenho, como uma lista * highwatermark * que está sendo anexada em cada iteração de loop. Acessar Series por seu índice também deve envolver algum processamento que não seja estritamente necessário. Vamos dar uma olhada no que acontece quando esta função é reescrita para trabalhar com dados numpy.

Bem, isso é muito mais rápido que a função original, aproximadamente 40x de aumento de velocidade. Ainda há muito espaço para melhoria, movendo-se para código compilado com cython Agora eu reescrever a função dd de cima, mas usando dicas de otimização que eu encontrei no tutorial de cython. Observe que esta é minha primeira tentativa de otimização de funções com o Cython.

Uau, esta versão corre em 122 micro segundos, tornando-a dez mil vezes mais rápida que a minha versão original! Devo dizer que estou muito impressionado com o que as equipes Cython e IPython conseguiram! A velocidade em comparação com a facilidade de uso é simplesmente incrível!

P. S. Eu costumava fazer otimizações de código no Matlab usando encapsulamento C e. mex puro, era tudo apenas uma dor na bunda em comparação com isso.

Terça-feira, 27 de maio de 2014.

Dilemas de backtesting: revisão de pyalgotrade.

Primeira impressão: ativamente desenvolvida, documentação muito boa, mais do que feautures suficiente (indicadores de TA, otimizadores etc). Parece bom, então eu continuei com a instalação que também correu bem.

O tutorial parece estar um pouco desatualizado, já que o primeiro comando yahoofinance. get_daily_csv () lança um erro sobre a função desconhecida. Não se preocupe, a documentação está atualizada e acho que a função ausente agora é renomeada para yahoofinance. download_daily_bars (símbolo, ano, csvFile). O problema é que essa função só faz o download de dados por um ano, em vez de tudo, desde aquele ano até a data atual. Tão bem inútil.

Depois que eu baixei os dados e os salvei no csv, eu precisei ajustar os nomes das colunas, porque aparentemente o pyalgotrade espera que Date, Adj Close, Close, High, Low, Open e Volume estejam no cabeçalho. Isso é tudo um pequeno problema.

Seguindo para o teste de desempenho em uma estratégia de SMA que é fornecida no tutorial. Meu conjunto de dados consiste em 5370 dias de SPY:

Isso é realmente muito bom para um framework baseado em eventos.

Mas tentei pesquisar a documentação para obter a funcionalidade necessária para fazer o backtest de spreads e vários portfólios de ativos e simplesmente não consegui encontrar nenhum. Então eu tentei encontrar uma maneira de alimentar o DataFrame pandas como uma entrada para uma estratégia e acontece de não ser possível, o que é novamente uma grande decepção. Eu não o afirmei como um requisito no post anterior, mas agora chego à conclusão de que o suporte a pandas é obrigatório para qualquer framework que trabalhe com dados de séries temporais. Pandas foi uma razão para eu mudar de Matlab para Python e eu nunca mais quero voltar.

Conclusão A pyalgotrade não cumpre minha exigência de flexibilidade. Parece que foi projetado com o TA clássico em mente e negociação de instrumento único. Eu não vejo isso como uma boa ferramenta para estratégias de backtesting que envolvem vários ativos, hedge etc.

Segunda-feira, 26 de maio de 2014.

Dilemas de backtesting.

Seja boa aproximação do mundo real. Este é obviamente o requisito mais importante. Permitir flexibilidade ilimitada: o ferramental não deve ficar no caminho de testar ideias prontas para uso. Tudo o que pode ser quantificado deve ser utilizável. Seja fácil de implementar & amp; manter. É tudo sobre produtividade e poder testar muitas ideias para encontrar uma que funcione. Permitir varreduras de parâmetros, testes de avanço e otimizações. Isso é necessário para investigar o desempenho e a estabilidade da estratégia, dependendo dos parâmetros da estratégia. O problema de satisfazer todos os requisitos acima é que os números 2 e 3 são conflitantes. Não há ferramenta que possa fazer tudo sem o custo de alta complexidade (= baixa manutenção). Normalmente, uma ferramenta point-and-click de terceiros limitará severamente a liberdade de teste com sinais personalizados e portfólios ímpares, enquanto no outro extremo do espectro uma solução diy personalizada precisará de dezenas ou mais horas para ser implementada, com grandes chances de terminando com código desordenado e ilegível. Então, na tentativa de combinar o melhor dos dois mundos, vamos começar de alguma forma no meio: use uma estrutura de backtesting existente e adapte-a ao nosso gosto.

Nos posts a seguir, eu vou ver três candidatos possíveis que encontrei:

Zipline é amplamente conhecida e é o motor por trás do PyPlotTub Quantopian parece ser ativamente desenvolvido e o pybacktest bem documentado é um framework baseado em vetores leve, que pode ser interessante por causa de sua simplicidade e desempenho. Eu vou estar olhando para a adequação dessas ferramentas comparando-as com uma estratégia de negociação hipotética. Se nenhuma dessas opções se encaixa nos meus requisitos, terei que decidir se quero investir na criação do meu próprio framework (pelo menos, olhando as opções disponíveis, eu sei o que não funciona) ou manter o código personalizado para cada uma delas. estratégia.

O primeiro para a avaliação é Zipline.

Minha primeira impressão de Zipline e Quantopian é positiva. O Zipline é apoiado por uma equipe de desenvolvedores e é testado em produção, então a qualidade (bugs) deve ser ótima. Existe uma boa documentação no site e um exemplo de caderno no github.

Para pegar um jeito, baixei o caderno do exame e comecei a brincar com ele. Para minha decepção, rapidamente me deparei com o primeiro exemplo do Algoritmo de Zipline Mais Simples: Compre a Apple. O conjunto de dados tem apenas 3028 dias, mas a execução deste exemplo demorou uma eternidade. Aqui está o que eu medi:

Eu não esperava um desempenho estelar, já que o zipline é um backtester baseado em eventos, mas quase um minuto para 3000 samples é muito ruim. Esse tipo de desempenho seria proibitivo para qualquer tipo de varredura ou otimização. Outro problema surgiria quando se trabalha com conjuntos de dados maiores, como dados intradiários ou vários títulos, que podem conter facilmente centenas de milhares de amostras.

Infelizmente, eu terei que abandonar o Zipline da lista de backtesters utilizáveis, já que ele não atende ao meu requisito # 4 por uma margem de gordura.

No post seguinte, eu vou estar olhando para PyAlgotrade.

Nota: Meu sistema atual é um par de anos, rodando um AMD Athlon II X2 @ 2800MHZ com 3GB de RAM. Com backtesting baseado em vetor, eu estou acostumado a calcular tempos de menos de um segundo para um único backtest e um ou dois minutos para uma varredura de parâmetro. Um teste básico de caminhada com 10 passos e uma varredura de parâmetros para 20x20 resultaria em uma convulsiva 66 horas com tirolesa. Eu não sou tão paciente assim.