Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade er et Python Algorithmic Trading Library med fokus på backtesting og support for papirhandel og live trading. La oss si at du har en ide for en handelsstrategi, og du vil like å evaluere den med historiske data og se hvordan det oppfører seg PyAlgoTrade lar deg gjøre det med minimal innsats. Hovedfunksjoner. Fullt dokumentert. Event driven. Supports Market, Limit, Stop og StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Google Finance og NinjaTrader CSV files. Supports alle typer tidsserier data i CSV-format, for eksempel Quandl. Bitcoin trading support gjennom Bitstamp. Technical indikatorer og filtre som SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst eksponent og others. Performance metrics som Sharpe forhold og drawdown analyse. Handling Twitter hendelser i sanntid. Event profiler. TA-Lib integrasjon. Veldig lett å skalere horisontalt, det vil si ved hjelp av en eller flere datamaskiner for å backtest en strategi. PyAlgoTrade er gratis, åpen kildekode, og den er lisensiert under Apach e lisens, versjon 2 0.Lære mer kvalifikasjoner. Hvis du er en handelsmann eller en investor og ønsker å skaffe seg et sett med kvantitative handelsferdigheter, er du på rett sted. Trading With Python kurset vil gi deg de beste verktøyene og praksis for kvantitativ handelsforskning, inkludert funksjoner og skrifter skrevet av ekspertkvantitative handelsfolk. Kurset gir deg maksimal effekt for din investerte tid og penger. Det fokuserer på praktisk anvendelse av programmering til handel i stedet for teoretisk datalogi. Kurset vil betale seg raskt ved å lagre din tid i manuell databehandling Du vil bruke mer tid på å undersøke strategien din og gjennomføre lønnsomme handler. Kursoversikt. Part 1 Grunnleggende Du lærer hvorfor Python er et ideelt verktøy for kvantitativ handel. Vi vil starte med å sette opp et utviklingsmiljø og vil da introdusere deg til de vitenskapelige biblioteker. Part 2 Håndtere data Lær hvordan du får data fra ulike gratis kilder som Yahoo Finance , CBOE og andre nettsteder Les og skriv flere dataformater, inkludert CSV - og Excel-filer. Part 3 Forskerstrategier Lær å beregne PL og tilhørende resultatmålinger som Sharpe og Drawdown Bygg en handelsstrategi og optimaliser ytelsen Flere eksempler på strategier diskuteres i denne delen. Part 4 Going live Denne delen er sentrert rundt Interactive Brokers API Du lærer hvordan du får realtids lagerdata og legger livebestillinger. Massevis av eksempelkoden. Kursmaterialet består av notatbøker som inneholder tekst sammen med interaktiv kode som denne. Du vil være i stand til å lære ved å samhandle med koden og endre den til din egen smak. Det vil være et godt utgangspunkt for å skrive egne strategier. Mens noen emner blir forklart i detalj, for å hjelpe deg å forstå de underliggende konseptene, i de fleste tilfeller vant du t trenger til og med å skrive din egen lavnivåkode, på grunn av støtte fra eksisterende open source-biblioteker. TradingWithPython-biblioteket kombinerer mye av Funksjonen som diskuteres i dette kurset som ferdige funksjoner og vil bli brukt i løpet av kurset, vil Pandas gi deg all den kraftige kraften som trengs for datatrykk. Alle koden er gitt under BSD-lisensen, og tillater bruken av den. i kommersielle aplications. Course rating. A pilot av kurset ble holdt våren 2013, dette er hva studentene fikk å si. Matej godt designet kurs og god trener Definitivt verdt sin pris og min tid Lave Jev åpenbart visste hans ting dybden av dekning var perfekt Hvis Jev kjører noe som dette igjen, vil jeg bli den første til å melde på John Phillips. Ditt kurs fikk meg til å hoppe, begynte å tenke på python for lagersystemanalyse. Trinn med Python. Jeg har nylig lest et flott innlegg av turinginansblogg på hvordan å være en kvant Kort sagt beskriver den en vitenskapelig tilnærming til å utvikle handelsstrategier For meg personlig er det å observere data, å tenke på modeller og danne hypoteser en annen natur, som det burde være for noen god ingeniør. I dette innlegget skal jeg illustrere denne tilnærmingen ved å gå gjennom en rekke trinn bare et par, ikke alle involverte i utviklingen av en handelsstrategi. Ta en titt på det vanligste handelsinstrumentet, den SP 500 ETF SPY Jeg skal begynne med observasjoner. Observasjoner Det skjedde for meg at det meste av tiden det er mye snakk i media om at markedet krasjer etter store tap i flere dager i tiden, en ganske betydelig tilbakevending følger noen ganger i det siste jeg Jeg har gjort et par feil ved å lukke mine stillinger for å kutte tap kort, bare for å gå glipp av et utvinning i de følgende dagene. Generell teori Etter en periode med påfølgende tap, vil mange handelsmenn avvikle sine stillinger ut av frykt for enda større tap. Mye av Denne oppførselen er styrt av frykt, i stedet for beregnet risiko. Smartere handelsmenn kommer inn for tilbudet. Hypotes Dagens avkastning av SPY vil vise en oppadgående bias etter en rekke sammenhengende tap. For å teste hypo avhandling, har jeg beregnet antall påfølgende nedtider. Alt under -0 1 daglig avkastning kvalifiserer som en down day. Returneringsseriene er nærmest tilfeldige, slik som man forventer, er sjansene for 5 eller flere påfølgende neddager lave, noe som resulterer i et svært begrenset antall hendelser Lavt antall forekomster vil resultere i upålitelige statistiske estimater, så jeg vil stoppe ved 5.Below er en visualisering av nex-tday returnerer som en funksjon av antall neddager. Jeg har også tegnet 90 selvtillit intervall av avkastningen mellom linjene Det viser seg at gjennomsnittsavkastningen er positivt korrelert med antall nedtidshypoteser bekreftet. Men du kan tydeligvis se at denne ekstra alpha er svært liten sammenlignet med bandet av de sannsynlige returresultatene. Men selv en liten kant kan utnyttes finne en statistisk fordel og gjenta så ofte som mulig. Neste trinn er å undersøke om denne kanten kan bli omgjort i en handelsstrategi. Giver dataene ovenfor, kan en handelsstrategi være forumlated Af Ter consectutive 3 eller flere tap, gå lang Avslutt på neste lukke. Resultatet er et resultat av denne strategien sammenlignet med ren buy-and-hold. Dette ser ikke dårlig utover. Ser på de skarpe forholdene strategien vurderer en nedstigning 2 2 mot 0 44 for BH Dette er faktisk ganske bra, ikke bli for opphisset skjønt, siden jeg ikke hadde regnet med kommisjonskostnader, slippe osv. Mens strategien ovenfor ikke er noe jeg bare vil bytte på grunn av den lange tidsperioden, teorien selv provoserer videre tanker som kan produsere noe nyttig Hvis det samme prinsippet gjelder intradagdata, kan en form for scalping-strategi bygges. I eksemplet ovenfor har jeg oversimplified verden litt ved bare å telle antall neddager uten å være oppmerksom til dybden av drawdown Også posisjon exit er bare en grunnleggende neste dag-lukke Det er mye å bli forbedret, men essensen etter min mening er dette. Future retur av SPY er ifluenced av drawdown og drawdown varighet over de foregående 3 til 5 dager. En erfaren trader vet hvilken oppførsel å forvente fra markedet basert på et sett med indikatorer og deres tolkning. Sistnevnte gjøres ofte basert på hans minne eller en slags modell. Finne et godt sett med indikatorer og behandle informasjonen deres utgjør en stor utfordring For det første må man forstå hvilke faktorer som er korrelert med fremtidige priser. Data som ikke har noen forutsigbar kvalitet, innvirker bare på støy og kompleksitet, reduserer strategien. Å finne gode indikatorer er en vitenskap på egenhånd, og krever ofte dyp forståelse av markedsdynamikken. Denne delen av strategisk design kan ikke enkelt automatiseres Heldigvis, når et godt sett med indikatorer er funnet, kan handelsmennens minne og intuisjon enkelt erstattes med en statistisk modell, som sannsynligvis vil utføre mye bedre da datamaskiner har feilfri minne og kan gjøre perfekte statistiske estimater. Når det gjelder volatilitetshandel, tok det litt tid å forstå hva som påvirker bevegelsene sine Spesielt er jeg interessert i variabler som forutsier fremtidig avkastning av VXX og XIV. Jeg vil ikke gå inn i full lengde forklaring her, men bare presentere en konklusjon. De to mest verdifulle indikatorene for volatilitet er begrepet strukturhelling og nåværende volatilitetspremie. Min definisjon av disse to volatilitetsprinsippene VIX-realizedVol. delta termisk strukturhelling VIX-VXV. VIX VXV er de forente 1 og 3 måneders implisitte volatiliteter i SP 500 realizedVol her er en 10-dagers realisert volatilitet av SPY, beregnet med Yang - Zhang formel delta har ofte blitt diskutert på VixAndMore bloggen, mens premie er kjent fra opsjonshandel. Det er fornuftig å gå kort volatilitet når premie er høy og futures er i contango delta 0 Dette vil føre til en himmelen fra både premie og daglig rulle langs termen strukturen i VXX Men dette er bare en grov estimat En god handelsstrategi vil kombinere informasjon fra både premium og delta for å komme med en prediksjon på handelsretning i VXX. I ve har lenge slitt for å komme med en god måte å kombinere støyende data fra begge indikatorene. Jeg har prøvd de fleste standardmetoder, som lineær regresjon, skrive en haug med om det, men alle med svært små forbedringer sammenlignet med å bruke bare en indikator Et godt eksempel på en slik indikatorstrategi med enkle regler kan bli funnet på TradingTheOdds blog Ser ikke dårlig ut, men hva kan gjøres med flere indikatorer. Jeg vil begynne med noen utvide VXX-data som jeg hentet fra MarketSci Merk at dette er simulerte data før VXX ble opprettet. Indikatorene for samme periode er plottet nedenfor. Hvis vi tar en av indikatorpræmien i dette tilfellet og plott den mot fremtidig avkastning av VXX, kan det ses noen sammenheng , men dataene er ekstremt støyende. Det er klart at negativ premie sannsynligvis vil ha positiv VXX-avkastning neste dag. Kombinere både premie og delta i en modell har vært en utfordring for meg, men jeg ville alltid gjøre en statistikk cal tilnærming I utgangspunktet vil jeg for en kombinasjon av delta, premium, finne alle historiske verdier som er nærmest dagens verdier og anslå fremtidig avkastning basert på dem. Noen ganger begynte jeg å skrive min egen nærmeste - interne interpolasjonsalgoritmer, men hver gang jeg måtte gi opp til jeg kom over scikit nærmeste naboens regresjon. Det gjorde at jeg raskt kunne bygge en prediktor basert på to innganger, og resultatene er så gode at jeg er bekymret for at jeg har laget en feil et sted. Her er det jeg gjorde. Opprett et datasett med delta, premium - VXX neste dag returnerer i-av-sample. create en nærmeste nabo prediktor basert på datasettet above. trade strategi utenfor prøven med reglene. go lenge hvis forventet returnere 0.go kort hvis forventet retur 0. Strategien kan ikke være enklere. Resultatene virker ekstremt gode og blir bedre når flere neigbors blir brukt til estimering. Først, med 10 poeng, er strategien utmerket i prøve, men er flatt ut av prøven r ed linje i figur nedenfor er det siste punktet i prøven. Da blir ytelsen bedre med 40 og 80 poeng. I de to siste tomtene ser strategien ut til å utføre samme inn - og ut-av-sample-Sharpe-forholdet er rundt 2 3 Jeg er veldig fornøyd med resultatene og har følelsen av at jeg bare har kløftet overflaten av det som er mulig med denne teknikken. Mitt søk på et ideelt backtesting-verktøy er min definisjon av ideell beskrevet i tidligere Backtesting-dilemmaer, innleggene resulterte ikke i i noe som jeg kunne bruke med en gang, men gjennomgå de tilgjengelige alternativene hjalp meg til å forstå bedre hva jeg egentlig vil ha av alternativene jeg har sett på, pybacktest var den jeg likte mest på grunn av sin enkelhet og hastighet Etter å ha gått gjennom kildekoden , Jeg har noen ideer for å gjøre det enklere og litt mer elegant. Derfra var det bare et lite skritt for å skrive min egen backtester, som nå er tilgjengelig i TradingWithPython biblioteket. Jeg har valgt en tilnærming hvor backtesteren inneholder fu nasjonalitet som alle handelsstrategier deler, og som ofte blir kopierte, limte ting som beregningsstillinger og pnl, ytelsesstatistikk og lage plots. Strategy-spesifikk funksjonalitet, for eksempel å bestemme inn - og utgangspunkter, bør gjøres utenfor backtesteren. En typisk arbeidsflyt vil være å finne oppføring og utganger - beregne pnl og lage tomter med backtester - post-prosessstrategidata. I dette øyeblikket er modulen veldig minimal, ta en titt på kilden her, men i fremtiden planlegger jeg å legge til overskudd og stopputganger og multi - aktivitetsporteføljer. Bruken av backtesting-modulen er vist i dette eksempelet notatboken. Jeg organiserer mine IPython bærbare datamaskiner ved å lagre dem i forskjellige kataloger. Dette bringer imidlertid en ulempe, for å få tilgang til notatbøkene jeg trenger for å åpne en terminal og skrive ipython notisbok - pylab inline hver gang jeg er sikker på at ipython-teamet vil løse dette i det lange løp, men i mellomtiden er det en fin nedstignings måte å raskt få tilgang til notatbøkene fro m fil explorer. All du trenger å gjøre er å legge til en kontekstmeny som starter ipython server i ønsket katalog. En rask måte å legge til kontekst elementet er ved å kjøre denne registret lappen Merk oppdateringen antar at du har din python installasjon ligger i C Anaconda Hvis ikke, må du åpne filen i et tekstredigeringsprogram og angi den riktige banen på den siste linjen. Instruksjoner om å legge til registernøklene manuelt, kan bli funnet på Frolian s blogg. Mange mennesker tror at leverte etfs i det lange Termen underpresterer sine benchmarks Dette gjelder for hakkede markeder, men ikke i tilfelle trendingforhold, enten opp eller ned. Utnyttelse har bare effekt på det mest sannsynlige resultatet, ikke på forventet resultat. For mer bakgrunn, vennligst les dette innlegget.2013 har vært et veldig godt år for aksjer som trente opp for det meste av året. La oss se hva som ville skje hvis vi shorted noen av de leverte etfsene akkurat for et år siden og sikret dem med deres benchmark. Å vite den leveraged ETF-oppførelsen jeg ville forvente t som leverte etfs, overgikk deres referanse, slik at strategien som ville forsvinne fra forfallet, ville miste penger. Jeg vurderer disse parene. SIP 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1. Hver leveranse etf holdes kort -1 og sikret med en 1x etf. Merk at for å sikre et invers etf er en negativ posisjon holdt i 1x etf. Here er ett eksempel SPY vs SSO Når vi normaliserer prisene til 100 i begynnelsen av backtestperioden 250 dager er det tydelig at 2x etf overgår 1x etf. Nå blir resultatene av backtest på parene over. Alle 2x etfs inkludert inverse har overgått sine referanser i løpet av 2013 I henhold til forventningene ville strategien som utnytter beta-forfall, ikke være lønnsom. Jeg ville tro at å spille leveverdig etfs mot deres uopplærte motpart ikke gir noen kanten, med mindre du vet markedsforholdene på forhånd, trending eller range-bound. Men hvis du vet hva som kommer markedsregime, er det muc h enklere måter å tjene på det Dessverre har ingen ennå vært veldig vellykket med å forutse markedsregimet selv på kort sikt. Fuld kildekoden til beregningene er tilgjengelig for abonnenter av Trading With Python-kurset Notebook 307. Her er min skutt på Twitter-vurdering Jeg vil gjerne starte med en ansvarsfraskrivelse for øyeblikket består en stor del av min portrolio av kort TWTR-posisjon, så min mening er ganske skjev. Grunnen til at jeg har gjort min egen analyse er at min innsats ikke fungerte bra , og Twitter gjorde et parabolsk trekk i desember 2013 Så spørsmålet jeg prøver å svare her er, bør jeg ta meg eller holde fast på min shorts. I skrivende stund handler TWTR rundt 64 mark, med en markedsverdi på 34 7 B Hittil har selskapet ikke gjort noen fortjeneste og mistet 142 millioner i 3013 etter å ha gjort 534 millioner i inntekter. De to siste tallene gir oss årlige bedriftsutgifter på 676M. Prisen er avledet fra brukerverdi. Toner kan sammenlignes med Facebook, Google og Linked I for å få en ide om brukernumre og deres verdier Tabellen nedenfor oppsummerer brukernumre per firma og en verdi per bruker avledet fra markedsuttakskilden for antall brukere Wikipedia, antall for Google er basert på antall unike søk. Det blir tydelig at markedsverdien per bruker er svært lik for alle selskapene, men min personlige mening er at. TWTR er for tiden mer verdifullt per bruker enn FB eller LNKD Dette er ikke logisk da begge konkurrentene har mer verdifulle personlige brukerdata til disposisjon. GOOG har uttalt seg ved å utvinne annonsenes inntekter fra sine brukere. For å gjøre det har den et sett med svært varierte tilbud, fra søkemotor til Google Dokumenter og Gmail TWTR har ingenting som ligner det, mens verdien per bruker bare er 35 lavere enn den av Google. TWTR har et begrenset rom for å utvide sin bruker base, fordi det ikke tilbyr produkter som kan sammenlignes med FB eller GOOG-tilbud. TWTR har eksistert i sju år nå, og de fleste som ønsker en accout har fått sin cha nce Resten bare bryr seg ikke. WTW brukerbasen er flyktig og vil sannsynligvis flytte til den neste heten når den blir tilgjengelig. Jeg tror den beste referansen her vil være LNKD, som har en stabil nisje i det profesjonelle markedet. metrisk TWTR ville være overvurdert. Innstilling av brukerverdi på 100 for TWTR ville gi en rettferdig TWTR-pris på 46. Pris hentet fra fremtidig inntjening. Det er nok data tilgjengelig for fremtidige inntjeningsestimater. En av de mest nyttige som jeg har funnet er her. Bruke disse tallene mens du trekker ut virksomhetenes utgifter, som jeg antar å forbli konstant, produserer dette tallet. Basert på tilgjengelig informasjon, bør optimistisk verdivurdering av TWTR være i 46-48-serien. Det er ingen klare grunner til at det skal handle høyere og mange operasjonelle risikoer for handel lavere. Min gjetning er at i løpet av IPO har nok fagfolk vurdert prisen, sett den til et rimelig prisnivå. Hva skjedde neste var et irrasjonelt markedskryss, ikke begrunnet av ny informasjon Bare ta en titt ved den fryktelige frenesen på stocktwits med folk som hevder ting som denne fuglen, vil fly til 100 rene følelser som aldri virker bra. Det eneste som hviler meg nå er å sette pengene mine der munnen min er og holde fast i min shorts. Skort den kortsiktige volatiliteten etn VXX kan virke som en god ide når du ser på diagrammet fra ganske avstand På grunn av contango i volatilitets futures, opplever etnene en del blåsing mesteparten av tiden og mister litt verdi hver dag Dette skjer på grunn av daglig rebalansering. For mer informasjon, se inn i prospektet. I en ideell verden, hvis du holder det lenge nok, er et fortjeneste som genereres av tidsforfall i futures og etn-rebalansering garantert, men på kort sikt , du må gå gjennom noen ganske store drawdowns. Bare se tilbake på sommeren 2011 Jeg har vært uheldig eller tåpelig nok til å holde en kort VXX-posisjon like før VIX gikk opp. Jeg har nesten blåst kontoen min da 80 drawdown i ju St et par dager som resulterer i en trussel om marginaloppringing fra megleren. Margin ring ville bety at du skulle betale tapet. Dette er ikke en situasjon jeg vil gjerne være igjen. Jeg visste at det ikke ville være lett å holde hodet kult hele tiden, men det var noe annerledes enn stresset og presset av situasjonen. Heldigvis visste jeg hvordan VXX har en tendens til å oppføre seg, så jeg gjorde ikke panikk, men byttet side til XIV for å unngå et marginanrop. Historien slutter bra, 8 måneder senere var porteføljen min tilbake på styrke og jeg har lært en veldig verdifull leksjon. For å starte med et varsel om varsel her, handler ikke volatilitet med mindre du vet nøyaktig hvor mye risiko du tar. Når du sier det, la oss se på en strategi som minimerer noen av risikoene ved å forkorte VXX bare når det er hensiktsmessig. Strategioppgave VXX opplever de fleste dra når futureskurven ligger i en bratt kontango Futureskurven er tilnærmet av VIX-VXV-forholdet Vi vil kort VXX når VXV har en uvanlig høy premie over VIX. First. , la oss ta en se på VIX-VXV-forholdet. Tabellen over viser VIX-VXV-data siden januar 2010 Datapunkter fra i fjor er vist i rødt. Jeg har valgt å bruke en kvadratisk passform mellom de to, tilnærmende VXV f VIX. F VIX er plottet som en blå linje Verdiene over linjen representerer situasjonen når futures er sterkere enn normalt contango Nå definerer jeg en deltaindikator, som er avviket fra passformet delta VXV-f VIX La oss nå se på prisen på VXX sammen med delta. Over prisen på VXX på loggskala Under delta Grønne markører indikere delta 0 røde markører delta 0 Det er tydelig at grønne områder svarer til en negativ avkastning i VXX. Vi simulerer en strategi med dette disse antagelsene. Kort VXX når delta 0.Konstant kapitalinnsats på hver dag er 100. Ingen slipp eller transaksjonskostnader. Denne strategien sammenlignes med den som handler kort hver dag, men tar ikke hensyn til delta. Den grønne linjen representerer vår VXX-kortstrategi, blå linje er den dumme 1 9 for en enkel end-of-day-strategi er ikke dårlig i det hele tatt, men etter min mening, men enda viktigere er at tarmutslippene i stor grad unngås ved å ta hensyn til fremtidens futureskurve. Å bygge denne strategien trinnvis vil bli diskutert i løpet av det kommende Trading With Python-kurset. Prisen på en eiendel eller ETF er selvfølgelig den beste indikatoren der, men dessverre er det bare bare så mye informasjon som finnes i det. Noen mennesker synes å tro at de flere indikatorene rsi, macd, flytte gjennomsnittlig crossover osv, jo bedre, men hvis alle er basert på samme underliggende prisserie, vil de alle inneholde en delmengde av samme begrensede informasjonen i prisen. Vi trenger mer informasjon i tillegg til hva som er inkludert prisen til Lag et mer informert gjetning om hva som skal skje i nær fremtid Et godt eksempel på å kombinere all slags info til en smart analyse finner du på The Short Side of Long Blog. Producing this kind of analysis requir er en stor mengde arbeid, som jeg bare ikke har tid da jeg bare handler på deltid Så jeg bygget mitt eget markedsdashboard som automatisk samler inn informasjon for meg og presenterer det i en lett fordøyelig form I dette innlegget går jeg for å vise hvordan man bygger en indikator basert på kort volumdata Dette innlegget vil illustrere prosessen med datainnsamling og - behandling. Step 1 Finn datakilde BATS-utveksling gir daglig volumdata gratis på nettstedet. Steg 2 Få data manuelt å inspisere Kort volumdata av BATS-utvekslingen er inneholdt i en tekstfil som er forsinket hver dag. Hver dag har sin egen zip-fil. Etter at du lastet ned og pakket ut txt-filen, er dette det som er inne i første rekke linjer. Totalt inneholder en fil rundt 6000 symboler. Disse dataene trenger ganske noe arbeid før det kan presenteres på en meningsfylt måte. Steg 3 Få automatisk data Hva jeg egentlig vil ha, er ikke bare dataene for en dag, men et forhold på kort volum til totalt volum de siste årene, og jeg skjønner egentlig ikke f ål som å laste ned 500 zip-filer og kopiere og lime dem i Excel manuelt Heldigvis er full automatisering bare et par kode linjer unna Først må vi dynamisk lage en URL som en fil vil bli lastet ned. Nå kan vi laste ned flere filer samtidig. Step 4 Analyser nedlastede filer. Vi kan bruke zip - og pandas-biblioteker til å analysere en enkelt fil. Det returnerer et forhold for kort volum totalt volum for alle symboler i zip-filen. Trinn 5 Lag et diagram. Det eneste som gjenstår er å analysere alle nedlastede filer og kombinere dem med et enkelt bord og plotte resultatet. I figuren ovenfor har jeg skrevet det gjennomsnittlige korte volumforholdet de siste to årene. Jeg kunne også ha brukt et delsett med symboler hvis jeg ønsket å se på et bestemt sektor eller lager Hurtig titt på dataene gir meg et inntrykk av at høye kortvolumforhold vanligvis samsvarer med markedsbunn og lave forhold ser ut til å være gode inngangspunkter for en lang posisjon. Med utgangspunkt herfra kan dette korte volumforholdet brukes som grunnlag for s trategy development. Trading With Python course. If du er en handelsmann eller en investor og ønsker å skaffe seg et sett med kvantitative handelsferdigheter, kan du vurdere å ta Trading With Python couse. Nettkurset vil gi deg de beste verktøyene og rutene for kvantitative handelsforskning, inkludert funksjoner og skrifter skrevet av ekspertkvantitative handelsfolk. Du vil lære å få og behandle utrolige mengder data-, design - og backteststrategier og analysere handelsprestasjoner. Dette vil hjelpe deg med å ta informerte beslutninger som er avgjørende for handelsmennesuksess. Klikk her for å Fortsett til Trading With Python kurs nettstedet. Mitt navn er Jev Kuznetsov, om dagen er jeg en forsker ingeniør i et selskap som er involvert i utskrift virksomhet. Resten av tiden er jeg en handelsmann. Jeg studerte anvendt fysikk med spesialisering i mønstergenkjenning og kunstig intelligens Mitt daglige arbeid innebærer alt fra rask algoritme prototyping i Matlab og andre språk til h ardware design programming. Since 2009 har jeg brukt mine tekniske ferdigheter i finansmarkeder Før jeg kom til den konklusjonen at Python er det beste verktøyet, jobbet jeg mye i Matlab, som er dekket på min andre blogg. Du kan nå meg på.
No comments:
Post a Comment