Friday, 8 December 2017

Forex python


forex-python 0 3 0.Regulowanie kursów wymiany i przeliczanie walut. prox-python Build Coverage Python Code. Free Kursy walut obcych, ceny bitcoin i przeliczanie walut. wyrażenia --------- - wymień wszystkie kursy walut - BitCoin cena za wszystkie kraje - przeliczanie kwoty na BitCoins - uzyskiwanie historycznych kursów za każdy dzień od 1999 roku - kurs wymiany jednej waluty z USD na INR - przeliczanie kwoty z jednej waluty na inne 10 USD na INR - symbole walut - nazwy walut - -------------- jest darmowym API dla bieżących i historycznych kursów walut opublikowanych przez Europejski Bank Centralny Kursy są aktualizowane codziennie 3PM CET. BitCoin Price Source --------- ------------ Ceny Bitcoin obliczane co minutę Więcej informacji na stronie CoinDesk. Install przy użyciu python package pip install forex-python. Or bezpośrednio klonowanie repozytorium Python install. Initialize python klasy z importu CurrencyRates c CurrencyRates. Uzyskaj współczynnik konwersji z USD do INR python INR 67 473.Konwersuj kwotę od USD do INR python INR, 10 674 73.Pobierz ostatni bitcoin cena python z importu BtcConverter b BtcConverter 533 913.Convert Kwota do Bitcoins w oparciu o ostatni kurs wymiany python 0 USD 7492699301118473.Get waluty symbol przy użyciu kodu waluty python z importu CurrencyCodes c CurrencyCodes print. Witamy Państwa opinia i wsparcie znaleziono błąd podniesienie problemu github Potrzebujesz nowych funkcji Skontaktuj się z nami na www. Learn Quant skills. If jesteś przedsiębiorcą lub inwestorem i chciałbyś nabyć zestaw ilościowych umiejętności handlowych, jesteś we właściwym miejscu Trading Dzięki kursowi Python zapewnisz Ci najlepsze narzędzia i praktyki w dziedzinie ilościowej analizy handlowej, w tym funkcje i skrypty napisane przez ekspertów ilościowych handlowych Kurs zapewnia maksymalny wpływ na zainwestowany czas i pieniądze koncentruje się na praktycznym zastosowaniu programowania do obrotu, a nie teoretycznie informatyka Kurs zaoszczędzi się szybko, oszczędzając czas na ręcznym przetwarzaniu danych po raz kolejny zbadanie strategii i wdrażanie zyskownych transakcji handlowych. Omówienie usługi. Część 1 Podstawy Dowiesz się, dlaczego Python jest idealnym narzędziem dla handlu ilościowego Zaczniemy od stworzenia środowiska programistycznego, a następnie zaprowadzi Cię do bibliotek naukowych. dane Dowiedz się, jak pobierać dane z różnych bezpłatnych źródeł, takich jak Yahoo Finance, CBOE i inne witryny Odczytywanie i zapisywanie wielu formatów danych, w tym plików CSV i Excel. Część 3 Strategie badawcze Dowiedz się, jak obliczyć PL i towarzyszące im parametry wydajności, takie jak Sharpe i Drawdown Buduj handel strategia i zoptymalizowanie jej wydajności W tej części omówione są liczne przykłady strategii. Część 4 Idąc na żywo Część ta skupiona jest wokół Interactive Brokers API Nauczysz się uzyskiwać dane w czasie rzeczywistym i składać zamówienia na żywo. Wiele przykładowych kodów. Materiał kursu składa się z notebooków, które zawierają tekst wraz z interaktywnym kodem, takim jak ten Możesz się nauczyć przez interakcję z kod i modyfikowanie go własnym upodobaniem Będzie to świetny punkt wyjścia do pisania własnych strategii. Podczas gdy niektóre tematy zostały szczegółowo opisane, aby pomóc Ci zrozumieć podstawowe pojęcia, w większości wypadków nawet nie musisz pisać własnego niskiego kod poziomu, ze względu na obsługę istniejących bibliotek open source Biblioteka TradingWithPython łączy w sobie wiele funkcji opisanych w tym kursie jako gotowych do użycia funkcji i będzie używanych przez cały kurs Pandas zapewni Ci wszystkie ciężkie podnoszenie moc potrzebna do skracania danych Wszystkie kody są dostarczane na podstawie licencji BSD, co pozwala na jej wykorzystanie w aplikacjach handlowych. Ocena kursu. Pilot kursu odbył się wiosną 2017 r., co studenci mają do powiedzenia. Matej dobrze zaprojektowany kurs i dobry trener Zdecydowanie warte swojej ceny i mojego czasu Lave Jev najwyraźniej znał jego głębie zasięg był doskonały Jeśli Jev uruchomi coś podobnego ponownie, będę pierwszym, aby zarejestrować się John Phillips Twój kurs rea lly dostał mnie skok rozpoczął się rozpatrywanie python do analizy systemu zapasów. Trading z Python. I niedawno przeczytałem świetny post przez blog turinginance na jak być kwotą W skrócie, opisuje naukowe podejście do rozwoju strategii handlowych Dla mnie osobiście, obserwując dane, myślenie o modelach i tworzenie hipotezy są drugą naturą, tak jak powinno to być dla każdego dobrego inżyniera. W niniejszym artykule będę ilustrował to podejście, wyraźnie przechodząc przez kilka kroków tylko kilka, a nie wszystkie zaangażowane w rozwój strategii handlowej. Spójrzmy na najczęściej spotykany instrument handlowy, SP 500 ETF SPY Zacznę od obserwacji. Konserwacje Zdarzyło mi się, że przez większość czasu dużo mówi się w mediach o rynku upaść po wielkich stratach w ciągu kilku dni czasy, dość znaczne odbicie czasem czasami W przeszłości popełniłem kilka błędów, zamykając swoje pozycje, aby wyciąć straty krótko, po prostu by przegapić odzysk w następstwie dni. Generalna teoria Po okresie kolejnych strat wielu przedsiębiorców zlikwiduje swoje pozycje z obawy przed utratą większej części Znacznie częściej niż w przypadku wyliczonego ryzyka inteligentni handlarze przyjeżdżają na zakupy. Hypothesis Next - dni zwrotu SPY będzie wykazywać tendencję wzrostową po kilku kolejnych stratach. Aby przetestować hipotezę, obliczyłem liczbę kolejnych dni spadkowych Wszystko poniżej -0 każdego dnia powrotu kwalifikuje się jako dzień zwrotu. , tak jak można by oczekiwać, szanse na 5 lub więcej kolejnych dni są niskie, co powoduje bardzo ograniczoną liczbę zdarzeń Niska liczba zdarzeń spowoduje niepewne szacunki statystyczne, więc zatrzymam się na 5. Poniżej jest wizualizacja zwraca nex-tday w funkcji liczby dni w dół. I ve również wykreślony 90 przedział ufności zwrotów między wierszami Okazuje się, że średni powrót jest pozytywnie skorelowany z liczbą dni downtime Hipoteki jest potwierdzone. Jednak można wyraźnie zauważyć, że ta dodatkowa alfa jest bardzo mała w porównaniu do pasma prawdopodobnych wyników zwrotu Ale nawet niewielka krawędź może być wykorzystana znaleźć korzyść statystyczną i powtórzyć tak często, jak to możliwe Następnym krokiem jest zbadanie, czy to krawędź można obrócić w strategii handlowej. Pozwalając na powyższe dane, strategia handlowa może zostać zorganizowana po konsensusie 3 lub więcej strat, idź długo Zakończ na następnej stronie. Poniżej jest wynikiem tej strategii w porównaniu do czystego buy-and-hold nie wygląda źle na wszystkich Patrząc na wskaźniki Sharpe'a, strategia osiąga zejście 2 2 w porównaniu z 0 44 dla BH To jest naprawdę dobre, nie bądź zbyt podekscytowany, ponieważ nie uwzględniono kosztów prowizji, poślizgu itp. Podczas gdy strategia powyżej nie jest czymś, co chciałbym handlować ze względu na długi okres czasu, sama teoria prowokuje dalsze myśli, które mogłyby przynieść coś użytecznego. Jeśli ta sama zasada odnosi się do danych intraday, można stworzyć formę skalpowania t W powyższym przykładzie nieco uprościłem światu, licząc tylko liczbę dni wolnych od pracy, nie zwracając uwagi na głębokość wycofania. Wyjście pozycji to tylko podstawowe zamknięcie dnia następnego. Jest wiele do zrobienia, ale istotą moim zdaniem jest to, że. Skutki zwrotu SPY są uwarunkowane wydłużeniem czasu wykupu i wypłatą w ciągu ostatnich 3-5 dni. doświadczony przedsiębiorca wie, jakie zachowanie oczekuje na rynek na podstawie zestawu wskaźników i ich interpretacji często odbywa się w oparciu o jego pamięć lub jakiś model Znalezienie dobrego zestawu wskaźników i przetwarzanie ich informacji stanowi duże wyzwanie Najpierw trzeba zrozumieć, jakie czynniki są powiązane z przyszłymi cenami Dane, które nie mają jakości predykcyjnej, tylko powodują hałas i złożoność, malejące osiągnięcie strategii Znalezienie dobrych wskaźników jest nauką samodzielną, często wymagającą głębszego zrozumienia dynamiki rynku Ta część projektu strategicznego nie może być łatwo aut Na szczęście po znalezieniu odpowiedniego zestawu wskaźników pamięć handlową i intuicję można łatwo zastąpić modelem statystycznym, który prawdopodobnie będzie dużo lepszy, gdy komputery mają bezbłędną pamięć i mogą mieć doskonałe szacunki statystyczne. W odniesieniu do handlu zmiennością , zajęło mi trochę czasu, aby zrozumieć, co wpływa na jego ruchy W szczególności jestem zainteresowany zmiennymi, które przewidują przyszłe powroty VXX i XIV nie będę do pełnej długości wyjaśnienia tutaj, ale tylko przedstawić wniosek moje dwa najbardziej cenne wskaźniki dla zmienności są pojęcia struktura nachylenia i bieżąca premia z tytułu zmienności Moja definicja tych dwóch jest. volatility premium VIX-realizedVol. delta struktury struktury nachylenia VIX-VXV. VIX VXV są 1 i 3 miesiące implikowane zmienności SP 500 realizowaneVol tutaj jest 10-dniowa zrealizowana zmienność SPY, obliczona z delta delta Yang-Zhang, została często omówiona na blogu VixAndMore, a premia jest dobrze znana z opcji tra ding. Nie ma sens, aby przejść krótką lotność, gdy premia jest wysoka, a kontrakty są w contango delta 0 To spowoduje, że tailwind z premii i codziennych roll wzdłuż struktury terminów w VXX Ale to tylko szorstka ocena Dobra strategia handlowa połączyć informacje z premii i delta, aby pochodzić z przewidywaniami kierunku obrotu w VXX. I ve zmagać się przez bardzo długi czas, aby wymyślić dobry sposób na połączenie hałaśliwych danych z obu wskaźników I've tried większość standardowych podejść , jak liniowa regresja, pisanie gronu jeśli-tyków, ale wszystkie z bardzo drobnymi ulepszeń w porównaniu do korzystania tylko z jednego wskaźnika Dobrym przykładem takiej jednolitej strategii wskaźników z prostymi regułami można znaleźć na blogu TradingTheOdds Nie wygląda źle, ale co można być zrobione wieloma wskaźnikami. Zacznij od niektórych próbek danych VXX, które otrzymałem od MarketSci Zauważ, że to są dane symulowane, zanim powstał VXX. Wskaźniki z tego samego okresu są wykreślone poniżej. Jeśli weźmiemy pod uwagę jedną ze wskaźników premii w tym przypadku i sprecyzujemy ją przeciwko przyszłym zwrotom VXX, można zobaczyć pewną korelację, ale dane są bardzo hałaśliwe. Zauważmy, że ujemna premia może mieć pozytywne wyniki VXX na następnego dnia łączenie premii i delty w jeden model było wyzwaniem dla mnie, ale zawsze chciałem dokonać statystycznej aproksymacji W istocie, dla połączenia delta, premii, chciałbym znaleźć wszystkie historyczne wartości, które są najbliżej bieżące wartości i oszacowanie przyszłych zwrotów na ich podstawie Kilka razy zacząłem pisać własne algorytmy interpolacji najbliższego sąsiedztwa, ale za każdym razem musiałem zrezygnować, aż natrafiłem na scikit najbliższych regresji sąsiadów To pozwoliło mi szybko zbudować predykat w oparciu o dwa wejścia, a wyniki są tak dobre, że mam trochę się martwić, że popełniłem błąd gdzieś. Oto, co zrobiłem. Utwórz zestaw danych delta, premium - VXX następnego dnia powróć do trybu " sample. create a ne arest-sąsiad predyktor oparty na zestawie danych powyżej. trade strategia poza próbką z rules. go długą, jeśli przewidywana zwrot 0.go krótki, jeśli przewidywany powrót 0. Strategia nie może być prostsza. Wyniki wydają się bardzo dobre i lepiej gdy do oceny użyto więcej sąsiadów. Pierwsze, z 10 punktami, strategia jest doskonała w próbce, ale płaska próba czerwonej linii z rysunku poniżej jest ostatnim punktem w próbce. Następniej wydajność jest lepsza przy 40 i 80 punktów. W ostatnich dwóch działkach strategia wydaje się wykonywać ten sam współczynnik Sharpe'a w stosunku do próbki wynoszący około 2 3 Jestem bardzo zadowolony z wyników i mam wrażenie, że tylko zarysowałem powierzchnię co jest możliwe przy użyciu tej techniki. Poszukiwanie idealnego narzędzia do testów wstecznych moja definicja ideału została opisana we wcześniejszych punktach "Dilemmas" Backtesting, nie doszło do czegoś, co mógłbym użyć od razu. Jednak sprawdzenie dostępnych opcji pomogło mi lepiej zrozumieć Naprawdę chcę Z opcji Sprawdziłem, pybacktest był najbardziej podobał mi się ze względu na prostotę i szybkość Po przejściu przez kod źródłowy, mam kilka pomysłów, aby uprościć i nieco bardziej elegancki Stamtąd był to tylko mały krok do pisania mój własny backtester, który jest teraz dostępny w bibliotece TradingWithPython. Wybrałem podejście, w którym backtester zawiera funkcjonalność, której wszystkie strategie handlowe dzielą się, i które często są kopiowane wklejeniami, takie jak obliczanie pozycji i pnl, metryki wydajności i tworzenie wykresów. Strategia specific Funkcjonalność, np. określanie punktów wejścia i wyjścia, powinno odbywać się poza komputerem typu backtester. Typowy przepływ pracy może znaleźć wejście i wyjście - obliczyć pnl i wykonać wykresy z danymi strategicznymi zaplecza - post-process. W tej chwili moduł jest bardzo minimalny, aby wyglądać na tym źródle, ale w przyszłości planuję dodawać zysk i stop lossy oraz portfele wielu aktywów. Korzystanie z modułu testów wstecznych jest pokazane na przykładzie notebook. I org anize moich notebooków IPython zapisując je w różnych katalogach To niesie jednak niedogodność, ponieważ dostęp do notebooków muszę otworzyć terminal i wpisywać notebooki ipython --pylab inline za każdym razem, gdy jestem pewien, że zespół ipython rozwiąże to w ale w międzyczasie jest bardzo dobry sposób, aby szybko uzyskać dostęp do notebooków z pliku explorer. All należy dodać menu kontekstowe, które uruchamia serwer ipython w pożądanym katalogu. Szybki sposób dodać element kontekstowy jest uruchomienie tego dodatku rejestru Uwaga: poprawka zakłada, że ​​instalacja python znajduje się w C Anaconda Jeśli nie, musisz otworzyć plik w edytorze tekstowym i ustawić właściwą ścieżkę w ostatniej linii. Instrukcje dotyczące dodawania kluczy rejestru ręcznie można znaleźć na blogu Froliana. Wielu ludzi uważa, że ​​długotrwałe dźwiganie etfów w dłuższej perspektywie jest niższe od ich benchmarków. To prawda w przypadku rynków, ale nie w przypadku warunków trenowania, w górę iw dół. Leverage ma wpływ tylko na najbardziej prawdopodobny wynik, a nie na oczekiwany rezultat Więcej informacji na ten temat można znaleźć w tym artykule.2017 był bardzo dobrym rokiem dla zasobów, które miały tendencję wzrostową przez większość roku Zobaczmy, co by się stało, gdybyśmy zwieźli trochę z uśrednionych etf dokładnie rok temu i zabezpieczyli je z ich benchmarkiem Wiedząc, że leveraged etf zachowania spodziewałem się, że dźwigni etfs lepszy od ich benchmark, więc strategia, która starałaby się skorzystać z rozkładu stracił pieniądze. Będę rozpatrywać te pary. SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1.Each uśredniony etf jest trzymany krótko -1 i zabezpieczany 1x etf Zauważ, że aby zabezpieczyć odwrotny etf Ujemne miejsce znajduje się w 1x etf. Jest to jeden przykład SPY vs SSO Kiedy normalizujemy ceny do 100 na początku okresu testów wstecznych 250 dni jest oczywiste, że 2x etf przewyższa 1x etf. Now rezultaty backtest na wszystkich parach. Wszystkie 2 etaty zawierające odwrotny mają lepszy wynik w porównaniu z rokiem 2017 Zgodnie z oczekiwaniami, strategia wykorzystująca rozkład beta nie przynosi zysku. Myślę, że granie ulepszonych etatów przeciwko nieużywanym partnerom nie zapewnia żadnej krawędzi, chyba że znasz warunki rynkowe poprzednio tendencję lub zasięg - związany Ale jeśli znasz system rynków zbytu, istnieje wiele łatwiejszych sposobów na zysk z tego Niestety, nikt jeszcze nie był naprawdę skuteczny w przewidywaniu reżimu rynkowego nawet w bardzo krótkim terminie. Pełny kod źródłowy obliczeń jest dostępny dla abonenci handlu z kursem Python Notebook 307. Oto mój strzał w wycenie Twittera Chciałbym zacząć od zastrzeżenia w tej chwili duża część mojego portrolio składa się z krótkiej pozycji TWTR, więc moja opinia jest raczej skośna. zrobiłam własną analizę, że mój zakład się nie sprawdził, a Twitter wykonał paraboliczny ruch w grudniu 2017 r. Więc pytanie, na które próbuję odpowiedzieć, to czy powinienem stracić moją stratę lub trzymać się moich krótkich spodów. W chwili pisania TWTR zajmuje około 64 miejsce, przy kapitalizacji rynkowej 34 7 B Do tej pory firma nie zarobiła zysków, tracąc 142 mln w 3013 po osiągnięciu 534 mln przychodów Ostatnie dwie cyfry dają nam roczne wydatki firm na kwotę 676 mln. Świadectwo pochodzi z wartości użytkownika. Twitter można porównać z Facebook, Google i LinkedIn, aby uzyskać pomysł liczby użytkowników i ich wartości Poniższa tabela zawiera podsumowanie liczb użytkowników na firmę i wartości na użytkownika pochodzącego z źródła kapitału rynkowego dla liczby użytkowników Wikipedia, numer Google jest oparty na liczbie unikalnych wyszukiwań. Wyraźnie widać, że wycena rynkowa na użytkownika jest bardzo podobna dla wszystkich firm, ale to jest moje osobiste zdanie. TWTR jest obecnie bardziej wartościowy dla użytkownika niż FB lub LNKD To nie jest logiczne, ponieważ obie konkurenci mają do dyspozycji bardziej wartościowe dane osobowe użytkowników. GOOG doskonale radzi sobie z wydobywaniem przychodów z reklam przez swoich użytkowników. z wyszukiwarki do Dokumentów Google i Gmaila TWTR nie ma nic podobnego, chociaż jego wartość na użytkownika wynosi zaledwie 35% niż Google. TWTR ma ograniczony zasięg, aby zwiększyć swoją bazę użytkowników, ponieważ nie oferuje produktów porównywalnych do FB lub oferty GOOG TWTR jest już od siedmiu lat, a większość osób, które chcą mieć udział w ankiecie, ma resztę. Reszta po prostu się nie troszczy. Baza użytkowników TRTR jest niestabilna i prawdopodobnie przeniesie się do następnego gorącego elementu, gdy stanie się dostępna. myślę, że najlepszym odniesieniem byłoby LNKD, który ma stabilną niszę na rynku zawodowym Dzięki temu metrycznemu TWTR zostanie nadmiernie oszacowany Ustawienie wartości 100 TWTR dla użytkownika spowodowałoby uczciwą cenę TWTR wynoszącą 46. Opłaty uzyskane z przyszłych zarobków. dostępne dane dotyczące przyszłych prognoz zarobków Jedna z najbardziej użytecznych stron znalazła się tutaj. Wykorzystując te liczby przy jednoczesnym odjęciu wydatków firmowych, które zakładam, że pozostają niezmienne, produkuje te numery. Na podstawie dostępnych informacji optymistyczna wycena TWTR powinna wynosić 46-48. Nie ma jasnych powodów, dla których powinno się handlować wyższym poziomem ryzyka, a ryzykiem operacyjnym jest niższe. Zgaduję, że podczas IPO specjaliści sprawdzili cenę, ustalając ją w sprawiedliwy poziom cen Co się stało dalej było irracjonalnym ruchem na rynku nieuzasadnione nowymi informacjami Wystarczy spojrzeć na uparty szał na zapasach z ludźmi, którzy twierdzą, że ten ptak przeleciałby do 100 Czyste emocje, które nigdy się nie sprawdza. Jedyne co spoczywa mnie teraz jest, aby moje pieniądze, gdzie moje usta są i trzymać się szorty Czas pokaże. Zauważenie krótkotrwałej niestabilności i VXX może wydawać się świetnym pomysłem, gdy spojrzysz na wykres z dość długiej odległości Ze względu na contango w futures zmienności, etn doświadczają dosyć pewnych ruchów przez większość czasu i tracą trochę swoją wartość każdego dnia To dzieje się dzięki codziennemu zrównoważeniu, po więcej informacji proszę spojrzeć w perspektywę W idealnym świecie, jeśli trzymasz to wystarczająco długo, zyski generowane przez zepsucie czasu na kontrakty futures i etnowe przywrócenie równowagi są gwarantowane, ale w perspektywie krótkoterminowej musisz przejść przez dość ciężkie wypłaty Wystarczy spojrzeć wstecz na lato 2017 roku byłem nieszczęśliwy lub głupi aby trzymać krótką pozycję VXX tuż przed VIX wzrosła I prawie blown moje konto, a następnie 80 wypłat w ciągu zaledwie kilku dni, w wyniku groźby depozytu maks. marka Margin call marzyłoby zarobić straty To nie jest sytuacja Chciałbym kiedyś być w znowu wiedziałem, że nie zawsze będzie miło być głowa, ale przeżywanie stresu i nacisku na sytuację było czymś innym Na szczęście wiedziałem, jak VXX zachowuje się, więc nie panikowałem, ale przełączyć się na stronę XIV, aby uniknąć połączenia z depozytariuszem Historia kończy się dobrze, 8 miesięcy później mój portfel znów miał siłę i nauczyłem się bardzo cennej lekcji. Na początek słowo ostrzeżenia tutaj nie ma handlu wahaniami, chyba że dokładnie wiesz dużo ryzykujesz, że jesteś t Pozwól sobie na spojrzenie na strategię, która minimalizuje niektóre z zagrożeń poprzez zwarcie VXX tylko wtedy, gdy jest to odpowiednie. Strategia teza VXX doświadcza największego przeciągania, gdy krzywa kontraktu terminowego jest w stromym kontuszu Krzywa kontraktu terminowego jest przybliżona przez Relacja VIX-VXV Będziemy krótko VXX, gdy VXV ma wyjątkowo wysoką premię nad VIX. First, spójrzmy na relację z VIX-VXV. Wykres powyżej pokazuje dane VIX-VXV od stycznia 2017 Wyświetlane są dane z ubiegłego roku w kolorze czerwonym Wybrałem zastosowanie kwadratowego dopasowania między tymi dwoma, przybliżając VXV f VIX f VIX jest wykreślany jako niebieski wiersz Wartości powyżej linii reprezentują sytuację, gdy kontrakty są silniejsze niż normalne contango Teraz definiuję wskaźnik delta, która jest odchyleniem od dopasowania delta VXV-f VIX Teraz spójrzmy na cenę VXX wraz z delta. Znajdź cenę VXX na skali logarytmy poniżej delta Zielone znaczniki indicat delta 0 czerwone znaczniki delta 0 Jest oczywiste, że zielone obszary odpowiadają a zwroty egzekucyjne w VXX. Let s symulują strategię z tymi założeniami. Short VXX gdy delta 0.Constant zakład kapitału każdego dnia to 100.Nie poślizgnięcia się lub koszty transakcji. Ta strategia jest porównywana z tym, że krótkie codzienne, ale nie uwzględnia delta. Zielona linia reprezentuje naszą krótką strategię VXX, niebieska linia jest głupi. Sharpe z 1 9 na prostą strategię końca dnia nie jest wcale wcale moim zdaniem Ale jeszcze ważniejsze jest że wyeliminowanie śladów jelita grubego jest w dużym stopniu unikało się poprzez zwrócenie uwagi na krzywą kontraktów terminowych typu futures. Bzagodzenie tej strategii krok po kroku będzie omawiane podczas nadchodzącego kursu Trading With Python. Stawka aktywów lub ETF jest oczywiście najlepszym wskaźnikiem nie ma, ale niestety jest tylko tak wiele informacji zawartych w nim Niektórzy ludzie zdają się myśleć, że więcej wskaźników rsi, macd, ruchome średnie crossover itp., tym lepiej, ale jeśli wszystkie one są oparte na tej samej podstawowej serii cen, będą zawierać a podzbiór tych samych ograniczonych informacji zawartych w cenie Potrzebujemy więcej informacji dodatkowych do tego, co zawiera cenę, aby lepiej poinformować o tym, co się stanie w najbliższej przyszłości Doskonały przykład łączenia wszelkiego rodzaju informacji ze sprytną analizą można znaleźć na stronie "Krótka strona długiego bloga" Produkcja tego rodzaju analizy wymaga dużej ilości pracy, dla której po prostu nie mam czasu, gdy tylko zajmuję się w niepełnym wymiarze czasu Więc zbudowałem własny panel na rynku, który automatycznie zbiera informacje dla mnie i prezentuje go w łatwo strawnej formie W tym poście mam zamiar pokazać, jak zbudować wskaźnik oparty na krótkich danych ilościowych Ten post pokaże proces zbierania i przetwarzania danych. Step 1 Znajdź źródło danych BATS Exchange zapewnia dzienną objętość dane za darmo na ich stronie. Step 2 Uzyskaj dane ręcznie skontroluj Krótkie dane dotyczące woluminu z wymiany BATS znajdują się w pliku tekstowym, który jest zip Każdy dzień ma własny plik zip Po pobraniu i unz ipping pliku txt, jest to, co jest wewnątrz kilka pierwszych linii. W sumie plik zawiera około 6000 symboli Te dane potrzebują dość pracy, zanim będzie można przedstawić w sposób znaczący sposób. Step 3 Automatycznie uzyskać dane Co naprawdę chcę nie jest tylko dane na jeden dzień, ale stosunek krótkiej objętości do całkowitej objętości w ciągu ostatnich kilku lat i nie czuję się jak pobieranie 500 plików zip i kopiowanie ich w programie excel ręcznie Szczęśliwie, pełna automatyzacja to tylko kilka linie kodowe Najpierw musimy dynamicznie utworzyć adres URL, z którego plik zostanie pobrany. Teraz możemy pobrać wiele plików na raz. Step 4 Parse downloaded files. We mogą używać bibliotek zip i pand i przeanalizować pojedynczy plik. stosunek całkowitej objętości wolnej objętości dla wszystkich symboli w pliku zip Krok 5 Utwórz wykres Teraz jedyną rzeczą jest, aby przeanalizować wszystkie pobrane pliki i połączyć je z pojedynczą tabelą i wydrukować wynik. Na powyższym rysunku wykreślałem średnią krótki stosunek objętości dla th e ostatnie dwa lata mogłem również użyć podzbioru symboli, jeśli chciałbym przyjrzeć się konkretnemu sektorowi lub czasowi Szybkie spojrzenie na dane dało mi wrażenie, że wysokie krótkotrwałe wskaźniki zwykle odpowiadają rynkom dolnym i małym współczynnikom wydają się być dobrym punktem wyjścia dla długiej pozycji. Startując stąd, ten krótki stosunek objętości może być wykorzystany jako podstawa do rozwoju strategii. Trading Z kursem Python. Jeśli jesteś przedsiębiorcą lub inwestorem i chciałbyś nabyć zestaw handlu ilościowego umiejętności, które warto rozważyć przy okazji handlu z Pythonem Kurs internetowy zapewni Państwu najlepsze narzędzia i praktyki w zakresie ilościowej analizy handlowej, w tym funkcje i skrypty napisane przez eksperckich ekspertów ilościowych Dowiesz się, jak uzyskać i przetworzyć niewiarygodne ilości danych, a także analizy wyników analizy wyników i analizy wyników handlowych Pomoże Ci to podejmować świadome decyzje kluczowe dla sukcesu podmiotów gospodarczych Kliknij tutaj, aby kontynuować transakcję z Pyth na kursie strony internetowej. Jak mam na imię Jev Kuznetsov, w ciągu dnia jestem inżynier badania w firmie, która zajmuje się drukiem biznesu Pozostała część czasu jestem przedsiębiorcą. Studiowałem fizykę stosowaną ze specjalizacją w rozpoznawaniu wzorów i sztucznej inteligencji Mój dziennik praca obejmuje cokolwiek z szybkiego algorytmowania prototypowania w języku Matlab i inne języki programowania programowania sprzętowego. Ponieważ od 2009 roku używam moich umiejętności technicznych na rynkach finansowych Zanim doszedłem do wniosku, że Python jest najlepszym narzędziem, pracowałem intensywnie w Matlab, jest na moim blogu. Możesz do mnie dojechać.

No comments:

Post a comment