Análise Forex Python
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Python / Pandas como armazenar dados forex tick para análise.
Eu sou novo na programação, Python e Pandas, então espero que esta não seja uma pergunta tola.
Aqui está o código que estou usando:
Em qualquer coisa, exceto em um arquivo de teste truncado, essa leitura no processo leva muito tempo.
Existe uma maneira de armazenar os dados para que os Pandas possam ler os arquivos muito mais rapidamente? Existe um limite para o tamanho dos dados que o Pandas pode razoavelmente manipular?
Qualquer ajuda seria muito apreciada.
Eu costumava jogar com alguns dados de tick-by-tick de capital em dinheiro (top 30% de liquidez, mais de 5 mil registros por dia). Aqui está a minha estratégia para lidar com o problema de leitura de arquivos usando pedaços de texto e hdf5.
Nada mal, apenas precisamos de cerca de 2 para ler todo o arquivo do HDF5 em futuras sessões.
Análise Forex Python
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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 2013, 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.
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Troca de moeda no Canadá.
Aqui estão os 10 principais conceitos de opções que você deve entender antes de fazer seu primeiro comércio real:
Cálculo de correlações de moedas estrangeiras em Python.
Os comerciantes geralmente calculam a correlação entre diferentes instrumentos, como ações e ETFs, ou pares de divisas Forex. É importante saber se o seu portfólio está devidamente diversificado. Instrumentos altamente correlacionados em seu portfólio tendem a subir e descer em conjunto, comprometendo sua estratégia de diversificação. Manter-se atento a altas correlações (positivas ou negativas) é ainda mais importante para os comerciantes de Forex, uma vez que os pares de moedas geralmente apresentam altas correlações positivas ou negativas devido a condições de mercado ou com drivers de mercado similares. Por exemplo, produtores de commodities como o AUD, NZD, CAD tendem a reagir de forma semelhante às mudanças nos preços das commodities. Duas posições com alta correlação negativa, basicamente, se cancelarão e podem não ter sentido para manter.
O coeficiente de correlação é uma medida de correlação. É calculado como um valor de ponto flutuante entre -1,0 e 1,0. Instrumentos com valores de correlação próximos de 1,0 são chamados de "correlacionados positivamente", o que significa que eles tendem a se mover juntos. Símbolos com valores de correlação próximos de -1,0 são chamados de "correlacionados negativamente" # 8221; e geralmente se movem em direções opostas. Valores de correlação próximos de zero geralmente significam que os instrumentos não estão relacionados entre si e estão se movendo independentemente no período de tempo refletido no cálculo de correlação.
Calculando Correlações & # 8211; Exemplo.
Nesta publicação, estaremos calculando correlações em Python. Mais especificamente, calcularemos índices de correlação para um conjunto de pares de moedas por um período de 6 meses com base em barras de 15 minutos desde o final de janeiro até o final de julho deste ano. Os preços são armazenados em arquivos separados por vírgula (csv) em texto sem formatação. Cada arquivo tem: aberto, alto, baixo e fechar preços, bem como barSize e colunas de data. O valor da coluna da data contém realmente a data e a hora do tamanho da barra. Cada linha representa dados para a barra.
Para esta publicação, baixamos preços históricos para nove pares de moedas Forex da Interactive Brokers TWS usando o nosso IB Data Downloader, no entanto, os dados de preços podem ser obtidos de várias formas, o que realmente não é importante para este exemplo. Os exemplos de arquivos de dados usados neste exemplo podem ser baixados aqui: historical_data_forex_jul2015. Cada arquivo contém um pouco mais de 12000 linhas.
No exemplo do programa, estaremos usando Pandas & # 8211; e biblioteca de análise de dados de alto desempenho de código aberto para o Python. A Pandas amplia a funcionalidade NumPy e fornece estruturas de dados flexíveis e poderosas semelhantes às encontradas em R. Nós estaremos usando a poderosa classe DataFrame da Panda & # 8217; é modelada após a data. frame de R & # 8217; apenas mais poderoso. Você pode pensar em um DataFrame como uma tabela em um banco de dados relacional ou uma planilha do Excel, onde cada coluna possui um nome e um índice (baseado em 0) e um tipo de dados associado, como string, data, número inteiro, etc. & # 8230; Uma coluna diferente pode ter diferentes tipos de dados.
Copiamos todos os nossos arquivos de entrada em diretório / histórico_data:
Como você pode ver, cada arquivo contém o nome do par de moedas Forex nesse nome, como: AUDJPY, AUDUSD, EURUSD, etc. & # 8230; Isso é importante porque analisaremos esses nomes de par de moedas para usar como colunas no DataFrame associado.
Todos os arquivos têm o mesmo formato, aqui está uma amostra que mostra as primeiras 10 linhas de dados AUDJPY .:
A linha 2 acima (primeira linha do arquivo) contém nomes de colunas. Como você pode ver, cada linha representa uma barra de dados de preço de 15 minutos, a partir da meia-noite de 29 de janeiro de 2015.
Calculando Correlação em Python.
Código fonte Python.
Para executar este programa python você precisa ter certeza de que você precisa de pacotes instalados.
Você pode consultar as instruções de instalação de cada pacote (fornecemos links abaixo, mas uma simples pesquisa no Google deve ser suficiente). Abaixo está uma seqüência de comandos que usamos para instalar pacotes no nosso MacOS Yosemite com o Python 2.7:
Nós tentamos documentar este programa o melhor possível, mas sinta-se à vontade para postar questões na parte inferior desta página ou enviá-las através do formulário de Contato ao lado direito.
Abaixo está a saída da impressão final (função corr_df. head (len (dataframes))), mostrando os valores do coeficiente de correlação no formato da matriz.
Observe que uma correlação negativa significa que os dois pares de moedas se correlacionam nas direções opostas (por exemplo, quando o preço para um sobe, o outro cai e vice-versa).
Abaixo está a captura de tela do heatmap gerado pelo código acima. Observe que você precisará instalar matplotlib e pacotes Seaborn Python.
Alimento para o pensamento.
Os comerciantes devem prestar atenção aos valores de correlação em vários prazos. Os corretores de dia de curto prazo geralmente são aconselhados a monitorar os gráficos de prazos mais longos para estarem cientes da direção da tendência maior. Da mesma forma, quando se olha para as correlações entre os comerciantes de pares de moeda, não devem verificar apenas correlações para o período de geração de sinal, mas também um ou dois prazos de longo prazo, uma vez que, como as tendências de preços, as correlações de longo prazo são muito mais significativas.
Em conclusão, gostaríamos de reconhecer o maravilhoso livro a que nos referimos abaixo & # 8211; & # 8220; Python para análise de dados & # 8221 ;. É uma ótima fonte de informações detalhadas sobre pandas e bibliotecas NumPy Python. Economizamos inúmeras horas ao codificar scripts em Python, mantendo este livro em nossa mesa.
2 comentários sobre o & ldquo; Cálculo de correlações de pares de moedas Forex em Python & rdquo;
Obrigado pelo conselho perspicaz relacionado a altas correlações pelo caminho!
Só queria salientar que este é um excelente artigo. Eu sou novo no python, comecei a aprendê-lo apenas alguns meses atrás e páginas como essa realmente ajudam a tornar a curva de aprendizado muito mais suave. Obrigado pelos comentários detalhados em seu código, ótimo trabalho!
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