옵션 거래 파이썬
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어떤 중개인이 Python 주식 거래 API를 제공합니까?
내 거래 전략을 자동화하고 싶습니다.
내 전략은 고주파가 아니며 Python으로 작성되었습니다.
대화 형 중개인 (Interactive Brokers)에 거래 계정이 있으며 Java API에 대한 인터페이스이며 공식적으로 지원되지 않는 비공식 Python 라이브러리 (예 : ibPy 및 swigPy)를 알고 있습니다.
파이썬을위한 더 나은 주식 거래 API를 가진 다른 중개인이 있습니까?
chrisaycock에 의해 잠근 2006 년 5 월 24 일 16:55.
이 질문은 역사적인 의미가 있기 때문에 존재하지만이 사이트에 대한 주제에 관한 좋은 질문으로 간주되지 않으므로 여기에서 비슷한 질문을 할 수있는 증거로 사용하지 마십시오. 이 질문과 답변은 고정되어 있으며 변경할 수 없습니다. 추가 정보 : 도움말 센터.
나는 공식적이고 지원되는 Python API를 제공하는 중개인이 없다는 것을 알고있다. 대화 형 중개인의 경우 FIX 게이트웨이 사용을 고려할 수 있지만 추가 비용이 부과됩니다. QuickFix는 Python API를 제공합니다.
TradeStation은 WebAPI를 통해 파이썬 지원을 제공합니다. 그것을 여기에서 확인해라 : tradestation. github. io/webapi-docs/
Quantopian을 확인하십시오. 그것은 모두 파이썬이다. 당신은 백 테스트를하고 종이를 무료로 교환 할 수 있습니다. 인터랙티브 브로커 (Interactive Brokers) 계정에 알고리즘을 연결하여 실시간 거래를 수행합니다.
Python 알고리즘 트레이딩 라이브러리.
PyAlgoTrade는 백 트레이싱과 종이 트레이딩 및 라이브 트레이딩을 지원하는 Python Algorithmic Trading Library입니다. 거래 전략에 대한 아이디어가 있고이를 과거 데이터로 평가하고 그것이 어떻게 작동하는지보고 싶다고합시다. PyAlgoTrade는 최소한의 노력으로 그렇게 할 수 있습니다.
주요 특징.
완전히 문서화 됨. 이벤트 중심. Market, Limit, Stop 및 StopLimit 주문을 지원합니다. 야후! 지원 금융, Google Finance 및 NinjaTrader CSV 파일 CSV 형식으로 모든 유형의 시계열 데이터를 지원합니다 (예 : Quandl). Bitstamp를 통한 Bitcoin 거래 지원. 기술 지표 및 SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst 지수 및 기타 필터. 샤프 비율 및 인출 분석과 같은 성능 메트릭 실시간 트위터 이벤트 처리. 이벤트 프로파일 러. TA-Lib 통합.
수평 적으로 확장하기 쉽습니다. 즉, 전략을 백 테스트하기 위해 하나 이상의 컴퓨터를 사용합니다.
PyAlgoTrade는 무료 오픈 소스이며 Apache License, Version 2.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
옵션 거래 파이썬
당신이 상인이나 투자자이고 양적 거래 기술을 습득하고 싶다면, 당신은 적당한 장소에 있습니다.
The Trading With Python 과정은 전문가 양적 거래자가 작성한 함수 및 스크립트를 포함하여 양적 거래 연구를위한 최상의 도구와 사례를 제공합니다. 이 과정은 투자 한 시간과 돈을 최대로 제공합니다. 그것은 이론적 인 컴퓨터 과학보다는 무역에 대한 프로그래밍의 실용적인 응용에 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터를 수동으로 처리하는 데 드는 시간을 절약하여 신속하게 비용을 지불합니다. 귀하의 전략을 연구하고 수익성있는 거래를 구현하는 데 더 많은 시간을 할애 할 것입니다.
강의 개요.
1 부 : 기초 파이썬이 양적 거래를위한 이상적인 도구 인 이유를 배우게됩니다. 우리는 개발 환경을 조성하여 시작하여 과학 도서관에 소개 할 것입니다.
2 부 : 데이터 처리 Yahoo Finance, CBOE 및 기타 사이트와 같은 다양한 무료 소스에서 데이터를 가져 오는 방법을 학습하십시오. CSV 및 Excel 파일을 포함한 여러 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.
파트 3 : 전략 연구 Sharpe 및 Drawdown과 같은 성능 및 성능 통계를 계산하는 방법을 학습합니다. 거래 전략을 수립하고 성과를 최적화하십시오. 이 부분에서는 전략의 여러 가지 예가 논의됩니다.
4 부 : 라이브 가기! 이 부분은 Interactive Brokers API를 중심으로합니다. 실시간 재고 데이터를 얻고 실제 주문을하는 방법을 배우게됩니다.
많은 예제 코드.
과정 자료는이 책과 같이 대화식 코드와 함께 텍스트가 포함 된 '노트북'으로 구성됩니다. 코드와 상호 작용하고 원하는대로 수정하여 학습 할 수 있습니다. 그것은 당신 자신의 전략을 작성하는 좋은 출발점이 될 것입니다.
기본 개념을 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 주제에 대해 자세히 설명하지만, 기존 오픈 소스 라이브러리의 지원으로 인해 대부분의 경우 저수준 코드를 작성할 필요조차 없습니다.
TradingWithPython 라이브러리는이 과정에서 다룬 기능 대부분을 즉시 사용할 수있는 기능으로 결합하여 과정 전반에 걸쳐 사용됩니다. 팬더는 데이터 처리에 필요한 모든 무거운 힘을 제공합니다.
모든 코드는 BSD 라이센스하에 제공되며 상업적 용도로 사용할 수 있습니다.
코스 등급.
코스의 조종사는 2013 년 봄에 열렸습니다. 학생들이 다음과 같이 말합니다.
Matej 잘 설계된 코스와 훌륭한 트레이너. 확실히 그 가격과 나의 시간 Lave Jev의 가치가있는 것은 명확히 그의 재료를 알고 있었다. 적용 범위가 완벽했습니다. 제프가이 같은 것을 다시 실행하면 내가 처음으로 가입하게됩니다. John Phillips 귀하의 코스는 실제로 주식 시스템 분석을 위해 파이썬을 고려하기 시작했습니다.
QuantStart.
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퀀트 트레이딩에 관한 나의 eBook을 확인해보십시오. 여기서 저는 파이썬 툴로 수익성 높은 체계적인 트레이딩 전략을 만드는 법을 가르쳐드립니다.
Python 및 R을 사용하여 시계열 분석, 기계 학습 및 베이지안 통계를 사용하는 고급 거래 전략에 관한 새로운 전자 책을 살펴보십시오.
Michael Halls-Moore, 2012 년 9 월 7 일.
업데이트가 부족한 것에 대해 사과드립니다. Python의 옵션 가격 책정 라이브러리 작업에 바빴습니다. 나는 지금까지 나의 첫번째 Path Dependent Asian option pricer를 만들 수 있었고 마침내 정확한 결과를 제공하고있다. 내 서버에서 허용되는 속도로 실행되도록 최적화해야하기 때문에 구현하기가 쉽지 않습니다.
C ++가 옵션 가격 책정의 주된 언어이지만 모든 파이썬 기반 라이브러리를 제작하는 방법을 결정했습니다. 이것은 파이썬 기술을 향상시킬뿐만 아니라 라이브러리를 사이트에 직접 통합 할 수있게 해줍니다.
PyQuant의 이름을 임시적으로 지정하는 라이브러리는 현재 매우 간단합니다. 그것은 두 가지 주요 구성 요소, 바닐라 콜 / 풋과 디지탈을위한 폐쇄 형 솔루션 세트와 더블 디지탈 및 파워 옵션의 가격을 결정하는 기본적인 몬테카를로 가격으로 구성됩니다. 이제는 내가 할 수있는 모든 옵션에 대한 폐쇄 형 솔루션을 사냥하거나 파생시킬 것입니다. 그러나 지금은 Monte Carlo 솔버의 개발을 즐기고 있습니다.
폐쇄 형 솔루션은 표준 확률 밀도 함수와 누적 정규 분포 함수의 두 가지 통계 함수에 의존합니다. CNDF에 대한 수치 적 근사값은 [1]에서 찾을 수 있습니다. 사실, 닫힌 폼 솔루션의 많은 부분이이 텍스트에서 제공됩니다. NPDF와 CNDF를 통해 나는 Vanilla Calls and Puts와 Delta, Gamma, Rho, Vega 및 Theta와 같은 일반적인 그리스어 솔루션을 계산할 수있었습니다. 디지털 옵션에 대한 폐쇄 형 솔루션을 계속 사용하고 있습니다.
Monte Carlo 기반 솔루션은 다르게 작동합니다. Put, Forward, Digital Call 등 옵션의 각 유형에 대한 모든 지불 오브젝트를 포함하는 하나의 모듈이 있습니다. 또 다른 모듈은 옵션 오브젝트를 저장합니다. 바닐라 옵션의 경우 만료 시간과 지불이 필요합니다. 스트라이크는 pay-off 오브젝트에 캡슐화되어 pay-off 및 옵션 모두에 대한 코드 재발행을 보장합니다. 최종 모듈에는 다양한 스톡 경로 진화 (Geometric Brownian Motion을 기반으로)를 계산하는 몬테카를로 엔진이 포함되어 있으며이를 사용하여 옵션의 기대 수익을 계산합니다. 지불금은 무위험 이자율로 할인되며 이는 가격을 제공합니다.
이 단계에서는 입력을 변경할 때 Monte Carlo pricer를 다시 실행하는 것이 계산 상으로 비쌉니다. 이를 최적화하는 몇 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 Python 과학 라이브러리 인 SciPy를 사용하는 것입니다. 여기에는 많은 최적화 전략이 포함되어 있습니다. Performance Python에 대한이 기사를 살펴보면 C ++에 비해 성능이 놀라 울 수도 있습니다. 두 번째는 파이썬에서 호출 할 수있는 전용 C ++ 라이브러리를 실제로 작성하는 것입니다. 그러나 이것은 파이썬 파생 상품 가격 책정 라이브러리에 대한 아이디어와 상반됩니다.
Joshi, M., The Concepts and Practice of Mathematical Finance, 케임브리지 대학 출판사.
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The Trading With Python 과정은 전문가 양적 거래자가 작성한 함수 및 스크립트를 포함하여 양적 거래 연구를위한 최상의 도구와 사례를 제공합니다. 이 과정은 투자 한 시간과 돈을 최대로 제공합니다. 그것은 이론적 인 컴퓨터 과학보다는 무역에 대한 프로그래밍의 실용적인 응용에 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터를 수동으로 처리하는 데 드는 시간을 절약하여 신속하게 비용을 지불합니다. 귀하의 전략을 연구하고 수익성있는 거래를 구현하는 데 더 많은 시간을 할애 할 것입니다.
강의 개요.
1 부 : 기초 파이썬이 양적 거래를위한 이상적인 도구 인 이유를 배우게됩니다. 우리는 개발 환경을 조성하여 시작하여 과학 도서관에 소개 할 것입니다.
2 부 : 데이터 처리 Yahoo Finance, CBOE 및 기타 사이트와 같은 다양한 무료 소스에서 데이터를 가져 오는 방법을 학습하십시오. CSV 및 Excel 파일을 포함한 여러 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.
파트 3 : 전략 연구 Sharpe 및 Drawdown과 같은 성능 및 성능 통계를 계산하는 방법을 학습합니다. 거래 전략을 수립하고 성과를 최적화하십시오. 이 부분에서는 전략의 여러 가지 예가 논의됩니다.
4 부 : 라이브 가기! 이 부분은 Interactive Brokers API를 중심으로합니다. 실시간 재고 데이터를 얻고 실제 주문을하는 방법을 배우게됩니다.
많은 예제 코드.
과정 자료는이 책과 같이 대화식 코드와 함께 텍스트가 포함 된 '노트북'으로 구성됩니다. 코드와 상호 작용하고 원하는대로 수정하여 학습 할 수 있습니다. 그것은 당신 자신의 전략을 작성하는 좋은 출발점이 될 것입니다.
기본 개념을 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 주제에 대해 자세히 설명하지만, 기존 오픈 소스 라이브러리의 지원으로 인해 대부분의 경우 저수준 코드를 작성할 필요조차 없습니다.
TradingWithPython 라이브러리는이 과정에서 다룬 기능 대부분을 즉시 사용할 수있는 기능으로 결합하여 과정 전반에 걸쳐 사용됩니다. 팬더는 데이터 처리에 필요한 모든 무거운 힘을 제공합니다.
모든 코드는 BSD 라이센스하에 제공되며 상업적 용도로 사용할 수 있습니다.
코스 등급.
코스의 조종사는 2013 년 봄에 열렸습니다. 학생들이 다음과 같이 말합니다.
Matej 잘 설계된 코스와 훌륭한 트레이너. 확실히 그 가격과 나의 시간 Lave Jev의 가치가있는 것은 명확히 그의 재료를 알고 있었다. 적용 범위가 완벽했습니다. 제프가이 같은 것을 다시 실행하면 내가 처음으로 가입하게됩니다. John Phillips 귀하의 코스는 실제로 주식 시스템 분석을 위해 파이썬을 고려하기 시작했습니다.
QuantStart.
빠르게 성장하는 소매점 퀀텀 트레이더 커뮤니티를 지원하는 Quantcademy 개인 회원 포털에 가입하십시오. 당신은 당신의 가장 중요한 퀀트 트레이딩 질문에 대답 할 준비가되어있는 지식이 풍부하고 마음이 맞는 퀀트 트레이더 그룹을 찾을 수 있습니다.
퀀트 트레이딩에 관한 나의 eBook을 확인해보십시오. 여기서 저는 파이썬 툴로 수익성 높은 체계적인 트레이딩 전략을 만드는 법을 가르쳐드립니다.
Python 및 R을 사용하여 시계열 분석, 기계 학습 및 베이지안 통계를 사용하는 고급 거래 전략에 관한 새로운 전자 책을 살펴보십시오.
Michael Halls-Moore, 2012 년 9 월 7 일.
업데이트가 부족한 것에 대해 사과드립니다. Python의 옵션 가격 책정 라이브러리 작업에 바빴습니다. 나는 지금까지 나의 첫번째 Path Dependent Asian option pricer를 만들 수 있었고 마침내 정확한 결과를 제공하고있다. 내 서버에서 허용되는 속도로 실행되도록 최적화해야하기 때문에 구현하기가 쉽지 않습니다.
C ++가 옵션 가격 책정의 주된 언어이지만 모든 파이썬 기반 라이브러리를 제작하는 방법을 결정했습니다. 이것은 파이썬 기술을 향상시킬뿐만 아니라 라이브러리를 사이트에 직접 통합 할 수있게 해줍니다.
PyQuant의 이름을 임시적으로 지정하는 라이브러리는 현재 매우 간단합니다. 그것은 두 가지 주요 구성 요소, 바닐라 콜 / 풋과 디지탈을위한 폐쇄 형 솔루션 세트와 더블 디지탈 및 파워 옵션의 가격을 결정하는 기본적인 몬테카를로 가격으로 구성됩니다. 이제는 내가 할 수있는 모든 옵션에 대한 폐쇄 형 솔루션을 사냥하거나 파생시킬 것입니다. 그러나 지금은 Monte Carlo 솔버의 개발을 즐기고 있습니다.
폐쇄 형 솔루션은 표준 확률 밀도 함수와 누적 정규 분포 함수의 두 가지 통계 함수에 의존합니다. CNDF에 대한 수치 적 근사값은 [1]에서 찾을 수 있습니다. 사실, 닫힌 폼 솔루션의 많은 부분이이 텍스트에서 제공됩니다. NPDF와 CNDF를 통해 나는 Vanilla Calls and Puts와 Delta, Gamma, Rho, Vega 및 Theta와 같은 일반적인 그리스어 솔루션을 계산할 수있었습니다. 디지털 옵션에 대한 폐쇄 형 솔루션을 계속 사용하고 있습니다.
Monte Carlo 기반 솔루션은 다르게 작동합니다. Put, Forward, Digital Call 등 옵션의 각 유형에 대한 모든 지불 오브젝트를 포함하는 하나의 모듈이 있습니다. 또 다른 모듈은 옵션 오브젝트를 저장합니다. 바닐라 옵션의 경우 만료 시간과 지불이 필요합니다. 스트라이크는 pay-off 오브젝트에 캡슐화되어 pay-off 및 옵션 모두에 대한 코드 재발행을 보장합니다. 최종 모듈에는 다양한 스톡 경로 진화 (Geometric Brownian Motion을 기반으로)를 계산하는 몬테카를로 엔진이 포함되어 있으며이를 사용하여 옵션의 기대 수익을 계산합니다. 지불금은 무위험 이자율로 할인되며 이는 가격을 제공합니다.
이 단계에서는 입력을 변경할 때 Monte Carlo pricer를 다시 실행하는 것이 계산 상으로 비쌉니다. 이를 최적화하는 몇 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 Python 과학 라이브러리 인 SciPy를 사용하는 것입니다. 여기에는 많은 최적화 전략이 포함되어 있습니다. Performance Python에 대한이 기사를 살펴보면 C ++에 비해 성능이 놀라 울 수도 있습니다. 두 번째는 파이썬에서 호출 할 수있는 전용 C ++ 라이브러리를 실제로 작성하는 것입니다. 그러나 이것은 파이썬 파생 상품 가격 책정 라이브러리에 대한 아이디어와 상반됩니다.
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