Trading System Python

Python para negociação algorítmica Um curso de treinamento em linha detalhado Este é um curso de treinamento em linha detalhado sobre o Python para negociação algorítmica que o coloca na posição de negociar automaticamente CFDs (em moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptografia. Atualmente, o material do curso é de 400 páginas em formato PDF e compreende 3.000 linhas de código Python. Reserve o curso hoje com base no nosso negócio especial de 189 EUR (em vez de 299 EUR) mdash ou leia para saber mais. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (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. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. O que outros dizem Grandes coisas Eu só comprei. Todas as coisas que alguém teria passado horas e horas de pesquisa na web e em livros, eles são agora combinados em uma fonte. Obrigado ldquoPrometheusrdquo por entregar ldquofirerdquo à humanidade Manter o bom trabalho Email da Holanda, janeiro de 2017 Uma simbiose perfeita Encontrar o algoritmo certo para negociar de forma automática e bem sucedida nos mercados financeiros é o Santo Graal em finanças. Não muito tempo atrás, a Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos activos sob gestão. Desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line nivelaram o campo de jogo para as pequenas instituições e comerciantes individuais mdash tornando possível para começar nesta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno E apenas uma ligação à Internet. Hoje em dia, Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma de tecnologia de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar a aprendizagem de máquina à previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou até mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google8217. Tópicos do curso Este é um curso intensivo e on-line sobre o Python (versão 3.5) para Algorithmic Trading. Tal curso, na intersecção de dois campos vastos e excitantes, dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, ele pode abranger uma série de importantes meta tópicos em profundidade: dados financeiros. Os dados financeiros estão no centro de cada projeto de negociação algorítmica Python e pacotes como NumPy e pandas fazer um grande trabalho na manipulação e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-end de fim de dia, intraday, alta freqüência). Sem negociação algorítmica automatizada, sem um teste rigoroso da estratégia de negociação a ser implantado o curso abrange, entre outras, estratégias de negociação baseia em médias móveis simples, impulso, média de reversão e maquinagem de aprendizado baseado em dados de previsão em tempo real. Negociação algorítmica exige lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nele e visualização em tempo real o curso introduz a programação de soquete com ZeroMQ e visualização de fluxo contínuo com Plotly plataformas on-line. Sem negociação sem uma plataforma de negociação, o curso abrange três plataformas de negociação eletrônicas populares: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (estoque e opções de negociação) e Gemini (cryptocurrency trading), também fornece classes de wrapper convenientes em Python para iniciar e executar em poucos minutos automação. A beleza, bem como alguns grandes desafios no resultado negociação algorítmica da automação da operação de negociação do curso mostra como implantar Python na nuvem e como configurar um ambiente adequado para automatizado, negociação algorítmica Uma lista incompleta do técnico e financeiro Os tópicos incluem: benefícios do Python, Python e negociação algorítmica, estratégias de negociação, implantação de Python, gerenciamento de ambiente de pacotes, contentor Docker, instâncias de nuvem, dados financeiros, APIs de dados, wrappers de API, dados abertos, dados intraday, NumPy, pandas, vetorização, vetorizados Backtesting, visualização, alfa, medidas de risco de desempenho, previsão do mercado de ações, regressão OLS linear, aprendizado de máquina para classificação, aprendizado profundo para previsão de mercado, programação orientada a objetos (OOP), backtesting baseado em eventos, Visualização em tempo real, plataformas de negociação on-line (para CFDs, ações, opções, cryptocurrencies), APIs RESTful para hist Dados orais, APIs de streaming para dados em tempo real, algoritmos on-line para estratégias de negociação, negociação automatizada, implantação na nuvem, monitoramento em tempo real mdash e muitos mais. Índice Veja a tabela de conteúdos (atual) da versão em PDF do material do curso online. Unicidade e Benefícios O curso oferece uma experiência única de aprendizagem com os seguintes recursos e benefícios. Cobertura de tópicos relevantes. É o único curso que abrange tal amplitude e profundidade no que diz respeito a tópicos relevantes em Python para Algorithmic trading auto-contido base de código. O curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant que contém todos os códigos de forma auto-contida, executável (3.000 linhas de código a partir de 01 de fevereiro de 2017) como PDF. Além da versão on-line do curso, há também uma versão de livro como PDF (400 páginas a partir de 01. Fevereiro 2017) onlinevideo formação (opcional). O Python Quants oferece uma classe de treinamento em vídeo e on-line (não incluída) baseada neste manual que fornece uma experiência de aprendizagem interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou 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 de começar tanto papel e viver trading de forma eficiente este curso equipa o aluno com conhecimento relevante, prático e valioso do-it-yourself abordagem auto-paced. Uma vez que o material e os códigos são auto-suficientes e apenas depender de pacotes padrão Python, o aluno tem pleno conhecimento e controle total sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como mudá-los, etc não há necessidade Para confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, para fazer o backtesting ou para se conectar às plataformas de negociação você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso mdash em um ritmo que é mais conveniente mdash e você tem cada única linha de código Para fazê-lo suporte disponível e-mail do fórum. Embora você é suposto ser capaz de fazê-lo sozinho, estamos lá para ajudá-lo você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum ou enviá-los por e-mail que pretendemos voltar dentro de 24 horas Resumo vídeo Abaixo um pequeno vídeo ( Cerca de 4 minutos) dando-lhe uma visão técnica do material do curso (conteúdos e códigos Python) em nossa Plataforma de Quant e Treinamento. Sobre o autor do curso O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente do The Python Quants. Um grupo focado no uso de tecnologias de fonte aberta para ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros Yves palestras sobre finanças computacionais no Programa CQF. Na ciência dos dados em htw saar Universidade de Ciências Aplicadas e é o diretor para o programa de treinamento on-line levando ao primeiro Python para o Certificado de Universidade de Finanças (concedido por htw saar). Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza meetups e conferências sobre Python para finanças quantitativas em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu palestras em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia. Repositório Git Todos os códigos Python e Notebooks Jupyter são fornecidos como um repositório Git na Plataforma Quant para facilitar a atualização e também o uso local. Certifique-se de ter uma instalação completa científica Python 3.5 pronto. Encomende o curso Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Basta pagar em vez do preço normal de 299 EUR. O material ainda está em desenvolvimento. Com sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco em fazer esta decisão potencialmente mudança de carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para negociação algorítmica. Basta colocar o seu pedido através do PayPal para o qual você também pode usar seu cartão de crédito. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (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. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. Obter Keep in Touch Escreva-nos em trainingtpq. io se você tiver mais perguntas ou comentários. Inscreva-se abaixo para ficar informado. Aprenda habilidades Quant Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo. O curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativa. O curso dá-lhe o máximo de impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Concentra-se na aplicação prática da programação ao comércio, em vez da ciência da computação teórica. O curso irá pagar por si rapidamente, poupando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão Geral do Curso Parte 1: Noções Básicas Você vai aprender por que o Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo. Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, irá apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2: Manuseando os 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: Pesquisando estratégias Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown. Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API. Você vai aprender como obter dados de estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo. Lotes do código do exemplo O material do curso consiste nos cadernos que contêm o texto junto com o código interativo como este. Você será capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto. Será um ótimo 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 precisará escrever seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte existente Bibliotecas de fontes. TradingWithPython biblioteca combina grande parte da funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo o seu uso em aplicações comerciais Avaliação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer: Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente vale seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente conhecia suas coisas. Profundidade de cobertura foi perfeito. Se Jev executar algo assim novamente, eu serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise de sistema de ações. Double Donchian Trading System 8211 Amibroker AFL código Double Donchian Trading sistema é um sistema de comércio Breakout inspirado Richard J. Dennis. Donchian canais foram desenvolvidos por Richard Donchian, um pioneiro da mecânica tendência seguinte sistemas. Double Donchian sistema comercial é uma tartaruga trading strategy. Curtis Faith em seu livro Way of the Turtle descreve uma variação do sistema Donchian usado pelos lendários Turtle Traders. Long Entry Rules Long Entry é feita sempre que o castiçal quebra o canal superior exterior Donchian pela primeira vez no lado superior. A entrada curta da entrada da entrada é feita sempre que o castiçal quebra o canal inferior inferior de Donchian pela primeira vez na parte inferior. Long Exit Rules Long Entry é feita sempre que o castiçal quebra o Canal Donchian interior inferior pela primeira vez no lado inferior. A entrada curta da entrada da entrada é feita sempre que o castiçal quebra o canal superior interno de Donchian pela primeira vez na parte superior. As Regras de Compra e Venda são representadas como Comprar HgtRef (DonchianUpper1, -1) Cobertura LltRef (DonchianLower1, -1) Cobertura HgtRef (DonchianUpper2, -1) Vender LltRef (DonchianLower2, -1) Mais Exrem é usado para eliminar os sinais subseqüentes outros Do que o primeiro sinal de fuga. Os sinais de entrada e saída nos gráficos são marcados como segue Entrada longa 8211 Seta verde. Short Entry 8211 Seta Vermelha, Saída Longa 8211 Estrela Verde, Saída Curta 8211 Estrela Vermelha Qual é o período de tempo ideal para seguir 5min, 10min, 15min prazos para StocksIndices. 10min, 15min, 30min para commodities Qual é o Max Winning ratio eu posso esperar em qualquer lugar entre 40-45 em diferentes prazos. Posso usar o parâmetro para meus estudos em outros stockIndices Este parâmetro é otimizado para Nifty e Bank Nifty. Faça seus próprios estudos e observação com diferentes parâmetros. Qual é o benifit de negociação deste sistema É um sistema de negociação de baixo risco com o Drawdown Max de 13 com 2 lotes de Nifty e 2 Lakhs de capital (corretora incluída) Leituras e Observações Relacionadas Sobre Rajandran Rajandran é um comerciante em tempo integral e fundador da Marketcalls, muito interessado em construir modelos de cronometragem, algos. Discricionária negociação conceitos e Trading Sentimental análise. Ele agora instrui usuários de todo o mundo, de comerciantes experientes, comerciantes profissionais a comerciantes individuais. Rajandran frequentou a faculdade em Chennai, onde ganhou um BE em Eletrônica e Comunicações. Rajandran tem uma compreensão ampla de softwares comerciais como Amibroker, Ninjatrader, Esignal, Metastock, Motivewave, Analista de Mercado (Optuma), Metatrader, Tradingivew, Python e compreende as necessidades individuais de comerciantes e investidores utilizando uma ampla gama de metodologias. Obrigado pela partilha do sistema. Eu não sou capaz de backtest o código, a varredura mostra-me o número de linhas com BuySell, mas, o backtest não rende resultados. Acredito que usando um indicador líder pode aumentar a vitória e um melhor CARMDD. Você pode plz me ajudar backtest o código Hi Code é backtestable. No entanto, se você é muito novo para futuros backtesting, em seguida, referir o procedimento aqui amibrokerguidehfutbacktest. html Exigência obrigatória do governo dos EUA CTFC Regra 4.41 negociação de futuros contém risco substancial e não é adequado para todos os investidores. Um investidor poderia potencialmente perder todo ou mais do que o investimento inicial. Capital de risco é dinheiro que pode ser perdido sem comprometer a segurança financeira ou estilo de vida. Considere apenas o capital de risco que deve ser usado para negociação e apenas aqueles com capital de risco suficiente deve considerar a negociação. O desempenho passado não é necessariamente indicativo de resultados futuros. REGRA 4.41 DO CTFC OS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESCONHECIDO UM REGISTO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DADO QUE OS COMÉRCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER OUTROS OUTROS COMPENSADOS PELO IMPACTO, SE HOUVER, DE CERTOS FACTORES DE MERCADO COMO A LIQUIDEZ. OS PROGRAMAS SIMULADOS DE NEGOCIAÇÃO EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE SÃO PROJETADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ SENDO SENDO QUE QUALQUER CONTA PODERÁ OU É POSSÍVEL CONSEGUIR LUCROS OU PERDAS SIMILARES Àqueles MOSTRADOS. Todos os comércios, padrões, gráficos, sistemas, etc. discutidos neste site ou anúncio são apenas para fins ilustrativos e não são interpretados como recomendações específicas de consultoria. Todas as idéias e materiais apresentados aqui são apenas para fins informativos e educacionais. Nenhum sistema ou metodologia de negociação nunca foi desenvolvido que possa garantir lucros ou evitar perdas. Os depoimentos e exemplos aqui utilizados são resultados excepcionais que não se aplicam a pessoas comuns e não se destinam a representar ou garantir que qualquer pessoa vai conseguir os mesmos ou resultados semelhantes. Os negócios colocados na dependência dos sistemas de Métodos de Tendência são tomados a seu próprio risco para sua própria conta. Esta não é uma oferta para comprar ou vender interesses futuros. 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