Trading System Med Python

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade är ett Python Algorithmic Trading Library med fokus på backtesting och support för pappershandel och live trading. Låt oss säga att du har en idé för en handelsstrategi och du vill utvärdera den med historiska data och se hur det beter sig PyAlgoTrade kan du göra det med minimal effort. Main features. Fully dokumentated. Event driven. Supports Market, Limit, Stop och StopLimit orders. Supports Yahoo Finance, Google Finance och NinjaTrader CSV files. Supports alla typer av tidsseriedata i CSV-format, till exempel Quandl. Bitcoin trading support via Bitstamp. Technical indikatorer och filter som SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst exponent och others. Performance metrics som Sharpe förhållande och drawdown analysis. Handling Twitter händelser i realtid. Event profiler. TA-Lib integration. Very lätt att skala horisontellt, det vill säga med en eller flera datorer för backtestestrategy. PyAlgoTrade är gratis, öppen källkod och licensierad under Apach e Licens, Version 2 0.Trading Systems Coding. Trading-system är helt enkelt uppsättningar regler som handlarna använder för att bestämma sina poster och utgångar från en position. Utveckling och användning av handelssystem kan hjälpa till att uppnå jämn avkastning samtidigt som riskbegränsning begränsas. ska känna sig som robotar, exekvera affärer systematiskt och utan känslor Så kanske du frågade dig själv Vad är det för att stoppa en robot från att handla mitt system Svaret Inget Denna handledning kommer att introducera dig till de verktyg och tekniker som du kan använda för att skapa din egen automatiserade trading system. Hur skapas automatiserade handelssystem Automatiserade handelssystem skapas genom att konvertera ditt handelssystem s regler till kod som din dator kan förstå Din dator kör sedan dessa regler genom din handelsprogramvara, som letar efter affärer som följer dina regler. Slutligen, handlarna placeras automatiskt med din mäklare. Denna handledning kommer att fokusera på den andra och tredje delen av denna process , där dina regler omvandlas till en kod som din handelsprogramvara kan förstå och använda. Vad handelsprogramvara stöder automatiserade handelssystem Det finns många handelsprogram som stöder automatiserade handelssystem. Vissa kommer automatiskt generera och placera affärer med din mäklare. Andra kommer automatiskt att hitta affärer som passar dina kriterier men kräver att du lägger orderna med din mäklare manuellt. Vidare kräver helautomatiska handelsprogram ofta att du använder specifika mäklarfirmor som stöder sådana funktioner, du kan också behöva fylla i en kompletterande auktoriseringsblankett. Tillägg och nackdelar Automatiserade handelssystem har flera fördelar, men de har också sina nackdelar. Om någon hade ett handelssystem som automatiskt tjänade pengar hela tiden, skulle han eller hon bokstavligen ha en penningmaskin. Ett automatiskt system tar känslan och upptagen handel, vilket gör att du kan fokusera på att förbättra din strategi och penninghanteringsregler. Också ea lönsamt system är utvecklat, det kräver inget arbete för din del förrän det bryts eller marknadsförhållanden kräver en förändring. Om systemet inte är korrekt kodat och testat kan stora förluster uppstå mycket snabbt. Ibland är det omöjligt att sätta vissa regler i kod, vilket gör det svårt att utveckla ett automatiserat handelssystem. I denna handledning lär du dig att planera och designa ett automatiserat handelssystem, hur man översätter denna design till kod som din dator kommer att förstå, hur man testar din plan för att säkerställa optimal prestanda och slutligen hur du ska använda ditt system. Ta reda på om du tar vägen mindre reste kommer att fungera till din fördel - eller mot det. Ett handelssystem kan spara tid och ta emot känslan ur handel, men att anta en tar skicklighet och resurser - läs mer här. De flesta mäklare kommer att förse dig med handelsrekord, men det är också viktigt att hålla reda på dina egna. Dessa steg kommer att göra dig en mer disciplinerad, smartare och slutligen rikare näringsidkare. Frågor. När du gör en hypotekslån, är det betalda beloppet en kombination av en ränteavgift och huvudbetalning över. Läs om att skilja mellan kapitalvaror och konsumtionsvaror och se varför kapitalvaror kräver besparingar och investeringar. Ett derivat är ett kontrakt mellan två eller flera parter vars värde baseras på en överenskommen underliggande finansiell tillgång. Termen ekonomisk vallgrav, myntade och populariserad av Warren Buffett, refererar till en affärsförmåga att behålla konkurrensfördelar. Frågeställda frågor. När du gör en hypotekslån Betalningsbeloppet är en kombination av en ränteavgift och en huvudavdrag över. Läs om att skilja mellan kapitalvaror och konsumtionsvaror och se varför kapitalvaror kräver besparingar och investeringar. Ett derivat är ett avtal mellan två eller flera parter vars värde är baserad på en överenskommen underliggande finansiell tillgång. Termen ekonomisk vallgrav, myntade och populariserad av Warren Buffett, hänvisar till en affärsförmåga att leda till Tainding med Python. Jag har nyligen läst ett stort inlägg av turinginansbloggen om hur man ska vara en kvant. I korthet beskriver den ett vetenskapligt förhållningssätt för att utveckla handelsstrategier. För mig personligen observerar data, tänker med modeller och bildar hypotes är en andra natur, som det borde vara för någon bra ingenjör. I det här inlägget ska jag illustrera detta tillvägagångssätt genom att uttryckligen gå igenom ett antal steg bara ett par, inte alla som är involverade i utvecklingen av en handelsstrategi. ta en titt på det vanligaste handelsinstrumentet SP 500 ETF SPY Jag börjar med observationer. Observationer Det hände mig att det för det mesta är mycket att prata i media om att marknaden kraschar efter stora förluster under flera dagar , en ganska stor återhämtning följer ibland I det förflutna har jag gjort ett par misstag genom att stänga mina positioner för att minska förluster korta, bara för att sakna en återhämtning under de följande dagarna. Allmän teori Efter en period av konsekutiva förluster kommer många handlare att avveckla sina positioner ur rädsla för ännu större förlust. Mycket av detta beteende styrs av rädsla snarare än beräknad risk. Smarterare handlare kommer in då för fynd. Hypotes Dagens avkastning av SPY kommer att visa en uppåtriktad förspänning efter ett antal konsekutiva förluster. För att testa hypotesen har jag beräknat antalet på varandra följande nedgångar. Allt under -0 1 dagligt avkastning kvalificerar som en nedgång. Returserien är nära slumpmässig, så som man förväntar sig, chanserna av 5 eller flera dagar i följd är låga, vilket resulterar i ett mycket begränsat antal händelser. Lågt antal händelser kommer att leda till opålitliga statistiska uppskattningar, så jag slutar vid 5.Below är en visualisering av nex-tday-avkastning som en funktion av antalet av ned dagar. Jag har också ritat 90 konfidensintervall för avkastningen mellan linjerna Det visar sig att den genomsnittliga avkastningen är positivt korrelerad med antalet neddagar. Hypotesen bekräftades. Men du kan tydligt se att denna extra alfa är väldigt liten jämfört med bandet av de troliga avkastningsresultaten Men även en liten kant kan utnyttjas hitta en statistisk fördel och upprepa så ofta som möjligt Nästa steg är att undersöka om denna kant kan vridas i en handelsstrategi. Med tanke på ovanstående data kan en handelsstrategi vara forumlated. Efter konsekutiva 3 eller fler förluster, gå långa Exit på nästa stängning. Längt är ett resultat av denna strategi jämfört med rent buy-and-hold. Det ser inte ut dåligt alls. skarpa förhållanden strategin visar en nedstigning 2 2 mot 0 44 för BH Detta är faktiskt ganska bra, men jag blir inte alltför upphetsad, men eftersom jag inte tog hänsyn till kommissionskostnader, slipper etc. Även om strategin ovan inte är något som jag skulle vilja att handla helt enkelt på grund av den långa tidsperioden provar teorin sig vidare tankar som kan ge något användbart Om samma princip gäller för intradagdata, kan en form av scalping-strategi byggas I exemplet ovan jag översimplifierar d världen lite genom att bara räkna antalet dygn, utan att uppmärksamma djupet av neddragningen. Positionens utgång är bara en grundläggande nästa dag. Det är mycket att förbättra, men kärnan är enligt min mening this. future avkastning av SPY är ifluenced av drawdown och drawdown varaktighet över de föregående 3 till 5 dagarna. En erfaren trader vet vad beteende att förvänta sig från marknaden baserat på en uppsättning indikatorer och deras tolkning sistnämnden görs ofta baserat på hans minne eller någon form av modell Att hitta en bra uppsättning indikatorer och bearbeta sin information utgör en stor utmaning Först måste man förstå vilka faktorer som är korrelerade med framtida priser. Data som inte har någon förutsägbar kvalitet bara intorduerar ljud och komplexitet, minskar strategins prestanda. goda indikatorer är en egen vetenskap, som ofta kräver djup förståelse för marknadsdynamiken. Denna del av strategisk design kan inte enkelt automatiseras. Lyckligtvis, en gång en bra uppsättning indica tors har hittats, handlarminne och intuition kan enkelt ersättas med en statistisk modell som sannolikt kommer att fungera mycket bättre eftersom datorer har felfri minne och kan göra perfekta statistiska uppskattningar. När det gäller volatilitetshandel tog det mig ganska lång tid att förstå vad som påverkar dess rörelser I synnerhet jag är intresserad av variabler som förutsäger framtida avkastning av VXX och XIV. Jag kommer inte att gå in i full längd förklaring här, men bara presentera en slutsats. Mina två mest värdefulla indikatorer för volatilitet är begreppsstrukturen lutning och nuvarande volatilitetspremie Min definition av dessa två volatilitetspræmier VIX-realizedVol. delta termisk strukturslöjning VIX-VXV. VIX VXV är de framåtriktade 1 och 3 månaders implicita volatiliteterna i SP 500 realizedVol här är en 10-dagars realiserad volatilitet i SPY , beräknad med Yang-Zhang formel delta har ofta diskuterats på VixAndMore-bloggen, medan premium är välkänt från options trading. It är vettigt att gå kort volatilit y när premien är hög och futures är i contango delta 0 Detta kommer att orsaka en svängvind från både premium och daglig rulle längs terminsstrukturen i VXX Men det här är bara en grov uppskattning En bra handelsstrategi skulle kombinera information från både premium och delta till kom med en förutsägelse på handelsriktningen i VXX. Jag har kämpat mycket länge för att komma fram till ett bra sätt att kombinera bullriga data från båda indikatorerna. Jag har provat de flesta standardmetoderna, som linjär regression, skrivande en massa av om-men men alla med mycket mindre förbättringar jämfört med att använda enbart en indikator Ett bra exempel på en sådan indikatorstrategi med enkla regler finns på TradingTheOdds-bloggen. Det ser inte ut dåligt, men vad kan man göra med flera indikatorer. börja med några exakta VXX-data som jag fick från MarketSci Observera att det här är simulerade data innan VXX skapades. Indikatorerna för samma period anges nedan. Om vi ​​tar en av indikatorns premie i det här fallet och avbilda det mot framtida avkastning av VXX kan vissa korrelationer ses men data är extremt bullriga. Det är dock klart att negativ premie sannolikt kommer att ha positiv VXX-avkastning nästa dag. Kombinera både premium och delta i en modell har varit en utmaning för mig, men jag ville alltid göra en statistisk approximation. I grunden vill jag, för en kombination av delta, premium, hitta alla historiska värden som ligger närmast nuvärdena och göra en uppskattning av framtida avkastning baserat på dem Ett par gånger började jag skriva mina egna närmaste interpolationsalgoritmer men varje gång jag var tvungen att ge upp tills jag kom över scikit närmaste grannregression. Det gjorde det möjligt för mig att snabbt bygga en prediktor baserad på två ingångar och resultaten är så bra att jag är orolig att jag har gjort ett misstag någonstans. Här är vad jag gjorde. Skapa en dataset för delta, premium - VXX nästa dag returnera in-of-sample. create en närmaste granne prediktor baserat på datan aset above. trade strategi out-of-sample med rules. go long if predicted return 0.go short if predicted return 0.Strategin kunde inte vara enklare. Resultaten verkar mycket bra och blir bättre när fler neigbors används för uppskattning . Först, med 10 poäng, är strategin utmärkt i provet, men är platt utanför röda raden i figuren nedan är den sista punkten i provet. Därefter blir resultatet bättre med 40 och 80 poäng. I det sista två tomter verkar strategin utföra samma in-och ut-ur-Sharpe-förhållandet är ca 2 3 Jag är väldigt nöjd med resultaten och har en känsla av att jag bara har kladdat på ytan av vad som är möjligt med denna teknik . Min sökning av ett idealverktyg för backtesting min definition av ideal beskrivs i tidigare Backtesting-dilemman inlägg resulterade inte i någonting som jag kunde använda genast. Men genom att granska de tillgängliga alternativen hjälpte jag mig att förstå bättre vad jag verkligen vill ha av alternativen jag Jag tittade på, pybacktest var den jag gillade mest på grund av dess enkelhet och hastighet Efter att ha gått igenom källkoden har jag några idéer för att göra det enklare och lite mer elegant. Därifrån var det bara ett litet steg att skriva min egen backtester, som nu finns tillgänglig i TradingWithPython library. I har valt ett tillvägagångssätt där backtesteren innehåller funktionalitet som alla handelsstrategier delar och som ofta får kopieras. Saker som beräkningspositioner och pnl, prestandamätningar och plottar. Strategi-specifik funktionalitet, som att bestämma in - och utgångspunkter bör vara gjort utanför backtester Ett typiskt arbetsflöde skulle vara att hitta inmatning och utgångar - beräkna pnl och göra plottar med backtester - post-processstrategidata. För tillfället är modulen mycket minimal, ta en titt på källan här, men i framtiden jag planera att lägga till vinst - och förlustavgångar och flera tillgångsportföljer. Användningen av backtesting-modulen visas i det här exemplet anteckningsbok. Jag organiserar mina IPython-bärbara datorer genom att spara dem i olika kataloger Detta ger emellertid ett besvär, för att få tillgång till bärbara datorer måste jag öppna en terminal och skriva ipython anteckningsbok - pylab inline varje gång jag är säker på att ipythonlaget kommer att lösa detta på lång sikt, men under tiden det finns ett vackert nedstignings sätt att snabbt komma åt notisböckerna från filutforskaren. Allt du behöver göra är att lägga till en snabbmeny som startar ipython-servern i önskad katalog. Ett snabbt sätt att lägga till kontextobjektet är att köra den här registret plåstret antar att du har din pythoninstallation i C Anaconda Om inte, måste du öppna filen i en textredigerare och ställa in rätt sökväg på den sista raden. Anvisningar om hur man lägger till registernycklarna manuellt finns på Frolian s blogg. Många människor tror att leveranserade etfs på lång sikt underpresterar sina riktmärken. Detta gäller för hakiga marknader, men inte när det gäller trendningsförhållanden, antingen uppåt eller nedåt. Hävstångseffekt har bara effekt på den mest sannolika outcomen e, inte på det förväntade resultatet För mer bakgrund, var vänlig läs detta inlägg.2013 har varit ett mycket bra år för aktier som tränade upp under det mesta av året. Låt oss se vad som skulle hända om vi kortade några av de levererade etfs exakt ett år sedan och säkrade dem med deras riktmärke Att veta det hanterade ETF-beteendet jag skulle förvänta mig att leveraged ETFS överträffade deras riktmärke, så den strategi som skulle försöka dra nytta av förfallet skulle förlora pengar. Jag kommer att överväga dessa par. SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1. Varje levererad etf hålls kort -1 och säkras med en 1x etf Observera att för att säkra en invers etf hålls en negativ position i 1x etf. Here är ett exempel SPY vs SSO När vi normaliserar priserna till 100 i början av backtestperioden 250 dagar är det uppenbart att 2x etf överträffar 1x etf. Nu finns resultaten av backtest på paren ovan. Alla 2x etfs inklusive invers har överträffat sin riktmärke under 20 13 Enligt förväntningarna skulle strategin som utnyttjar beta-sönderfall inte vara lönsam. Jag skulle tro att att spela spelade etfs mot deras obestämda motsvarighet inte ger någon kant, såvida du inte vet att marknadsförutsättningarna förutvarande trender eller intervallbundna men om du känner till kommande marknadsregimen finns det mycket enklare sätt att dra nytta av det Tyvärr har ingen ännu varit riktigt framgångsrik när det gäller att förutsäga marknadsregimen även på mycket kort sikt. Den fullständiga källkoden för beräkningarna är tillgänglig för abonnenterna av Trading With Python-kursen Anteckningsbok 307.Här är mitt skott på Twitter-värdering Jag vill börja med en ansvarsfriskrivning för närvarande en stor del av min portrolio består av kort TWTR-position, så min åsikt är ganska sned. Anledningen till att jag har gjort min egen analys är att min vad gick det inte bra ut, och Twitter gjorde ett paraboliskt drag i december 2013 Så frågan som jag försöker svara här är att jag skulle ta min förlust eller hålla fast vid mina shorts. TWTR handlar om 64 mark, med en marknadsandel på 34 7 B Upp till idag har företaget inte gjort någon vinst, förlorar 142M i 3013 efter att ha gjort 534M i intäkter. De två sista siffrorna ger oss årliga företagsutgifter på 676M. Priset härrör från användarvärdet. Twitter kan jämföras med Facebook, Google och LinkedIn för att få en uppfattning om användarnummer och deras värden Tabellen nedan sammanfattar användarnummer per företag och ett värde per användare som härrör från marknadshuvudkällan för antal användare Wikipedia, numret för Google är baserat på antal unika sökningar. Det är uppenbart att marknadsvärderingen per användare är väldigt likartad för alla företag, men min personliga uppfattning är that. TWTR är för närvarande värdefullare per användare än FB eller LNKD This är inte logiskt eftersom båda konkurrenterna har mer värdefulla personliga användardata till sitt förfogande. GOOG har utmärkt sig vid att extrahera annonsintäkter från sina användare. För att göra det har den en uppsättning mycket diversifierade erbjudanden från sökmotorn till Google Docs och Gmail TWTR har inget som liknar det, medan dess värde per användare är bara 35 lägre än det av Google. TWTR har ett begränsat utrymme för att utöka sin användarbas eftersom det inte erbjuder produkter som kan jämföras med FB eller GOOG-erbjudanden TWTR har varit runt i sju år nu och de flesta som vill ha en accout har fått chansen. Resten bryr sig bara inte. TWTR användarbas är flyktig och kommer sannolikt att flytta till nästa heta när den kommer att bli tillgänglig. Jag tror att den bästa referensen här skulle vara LNKD som har en stabil nisch på den professionella marknaden. Genom att den här metriska TWTR skulle vara övervärderad. Ställ in användarvärde vid 100 för TWTR skulle ge ett rättvist TWTR-pris på 46. Pris som härrör från framtida intäkter. Det finns tillräckligt med data för framtida intäkter uppskattningar En av de mest användbara som jag har hittat är här. Använda dessa siffror medan du subtraherar företagsutgifter, vilket jag antar att förbli konstant, producerar detta antal. Baserat på tillgänglig information, bör optimistisk värdering av TWTR b e i 46-48-serien Det finns inga tydliga skäl att det ska handlas högre och många operativa risker för att handla lägre. Mitt gissning är att under programplaneringen har tillräckligt många proffs granskat priset, ställt det till en rättvis prisnivå. en irrationell marknadsrörelse inte motiverad av ny information Ta bara en titt på den haussefulla frenesen på stocktwits med människor som hävdar saker som den här fågeln kommer att flyga till 100 rena känslor som aldrig fungerar bra. Det enda som vilar mig nu är att sätta min pengar där min mun är och håller fast vid mina shorts Tiden kommer att bero. Förkorta den kortsiktiga volatiliteten etn VXX kan tyckas vara en bra idé när man tittar på diagrammet från ganska avstånd På grund av kontango i volatilitetsterminerna upplever etnerna ganska lite huvudvindar mestadels och förlorar lite värdet varje dag. Det händer på grund av dagliga ombalanseringar. För mer information kolla in utsikterna. I en ideal värld, om du håller den tillräckligt länge, är en vinst som genereras av ti jag förfallna i framtiden och etn rebalancing är garanterat men på kort sikt måste du gå igenom några ganska tunga drawdowns. Bara titta tillbaka på sommaren 2011 Jag har varit olycklig eller dumt nog att hålla en kort VXX position precis innan VIX gick upp Jag har nästan blivit mitt konto vid 80-talet på bara ett par dagar vilket resulterar i ett hot om marginalanrop från min mäklare. Margin-samtal skulle innebära att man betalar förlusten. Det här är inte en situation som jag någonsin vill vara in igen Jag visste att det inte vore lätt att hålla huvudet coolt hela tiden, men att uppleva stress och tryck på situationen var något annorlunda. Helt visste jag hur VXX tenderar att uppträda, så jag gjorde inte panik, men bytte sidan till XIV för att undvika en marginalanrop Historien slutar bra 8 månader senare var min portfölj tillbaka i styrka och jag har lärt mig en mycket värdefull lektion. För att börja med ett varningstecken här handlar du inte volatilitet om du inte vet exakt hur mycket risk du tar , låt oss ta en titt i en strategi som minimerar några av riskerna genom att korta VXX endast när det är lämpligt. Strategiprocess VXX upplever mest dra när futurekurvan ligger i en brant kontango Terminskurvan approximeras av VIX-VXV-förhållandet Vi kommer att korta VXX när VXV har en ovanligt hög premie över VIX. Låt oss ta en titt på VIX-VXV-förhållandet. Diagrammet ovan visar VIX-VXV-data sedan januari 2010 Datapunkter från förra året visas i rött Jag har valt att använda en kvadratisk passform mellan de två approximativa VXV f VIX F VIX är plottad som en blå linje Värdena ovanför linjen representerar situation när futurerna är starkare än vanliga contango Nu definierar jag en deltaindikator som är avvikelsen från passformen delta VXV - f VIX Låt oss nu titta på priset på VXX tillsammans med delta. Övre pris på VXX på loggskala Nedan delta Gröna markörer indicat delta 0 röda markörer delta 0 Det är uppenbart att gröna områden motsvarar en negativ avkastning i VXX. Låt oss simulera en strategi med detta dessa antaganden. Kort VXX när delta 0.Konstant kapital satsning på varje dag är 100. Ingen slopning eller transaktionskostnader. Denna strategi jämförs med den som handlar kort varje dag, men tar inte del i hänsyn. grön linje representerar vår korta strategi för VXX, den blåa linjen är den dumma. Sången av 1 9 för en enkel slutändad strategi är inte alls dåligt men enligt min mening. Men ännu viktigare är att tarmutträngningarna i stor utsträckning undviks genom att uppmärksamma framtidsutsiktskurvan. Att bygga denna strategi steg för steg kommer att diskuteras under den kommande Trading With Python-kursen. Priset på en tillgång eller en ETF är givetvis den bästa indikatorn där det finns, men tyvärr finns det bara enbart så mycket information som finns i det Några människor tycks tro att de mer indikatorerna rsi, macd, glidande medelvärde etc. desto bättre, men om alla är baserade på samma underliggande prisserier, kommer de alla att innehålla en delmängd av samma begränsade information c uppnådd i priset Vi behöver mer information utöver vad som ingår i priset för att göra en mer informerad gissning om vad som kommer att hända inom en snar framtid Ett utmärkt exempel på att kombinera all sorts information till en smart analys finns på The Short Side of Long Blog Att producera denna typ av analys kräver mycket arbete, för vilket jag helt enkelt inte har tid eftersom jag bara handlar på deltid Så jag byggde min egen marknadsdashboard som automatiskt samlar in information till mig och presenterar den i en lätt smältbar form I det här inlägget ska jag visa hur man bygger en indikator baserad på kortvolymdata. Detta inlägg kommer att illustrera processen för datainsamling och - behandling. Steg 1 Hitta datakälla BATS-utbyte ger daglig volyldata gratis på deras webbplats. Step 2 Få data manuellt inspektera Kortvolyldata för BATS-utbytet finns i en textfil som är zippad Varje dag har sin egen zip-fil När du har hämtat och lossat txt-filen, så är det här e första flera linjer. Totalt innehåller en fil cirka 6000 symboler. Dessa data behöver lite arbete innan det kan presenteras på ett meningsfullt sätt. Steg 3 Få automatiskt data Det jag vill ha är inte bara data för en dag utan en förhållandet mellan kort volym och total volym under de senaste åren och jag tycker inte om att ladda ner 500 zip-filer och kopiera dem i Excel manuellt. Helt klart är full automation bara ett par kodlinjer borta Först måste vi dynamiskt skapa en url från vilken en fil kommer att hämtas. Nu kan vi ladda ner flera filer samtidigt. Steg 4 Analysera nedladdade filer. Vi kan använda zip - och pandabibliotek för att analysera en enda fil. Det returnerar ett förhållande med kort volym totalt volym för alla symboler i zip-filen Steg 5 Skapa ett diagram Nu är det enda som kvarstår att analysera alla nedladdade filer och kombinera dem till ett enda bord och plotta resultatet. I bilden ovan har jag ritat det genomsnittliga kortvolymen för de senaste två åren jag kunde också ha använt a delmängden av symboler om jag ville titta på en viss sektor eller lager Snabbt titt på data ger mig ett intryck av att höga volymen förhåller sig vanligtvis med marknadsbottnar och låga förhållanden verkar vara goda ingångspunkter för en lång position. Starta härifrån kan detta korta volymförhållande användas som underlag för strategiutveckling. Uppföljning med Python-kurs. Om du är en näringsidkare eller en investerare och skulle vilja förvärva en uppsättning kvantitativa handelsfärdigheter kan du överväga att ta Trading With Python couse Online-kursen kommer att ge dig de bästa verktygen och rutinerna för kvantitativ handelsforskning, inklusive funktioner och skript som skrivits av experter med kvantitativa handlare. Du kommer lära dig att få och bearbeta otroliga mängder data, design och backteststrategier och analysera handelsprestanda. Detta kommer att hjälpa till du fattar välinformerade beslut som är avgörande för en framgångsrik handel. Klicka här för att fortsätta till Trading With Python kurswebbplats. Mitt namn är Jev Kuznetso v om dagen är jag forskareingenjör i ett företag som är inblandat i trycksaker. Resten av tiden är jag en näringsidkare. Jag studerade tillämpad fysik med specialisering i mönsterigenkänning och artificiell intelligens. Mitt dagliga arbete involverar allt från snabb algoritm prototypning i Matlab och andra språk till hårdvara design programming. Since 2009 har jag använt mina tekniska färdigheter på de finansiella marknaderna Innan jag kom fram till att Python är det bästa verktyget, arbetade jag mycket i Matlab, som är täckt på min andra blogg. kan nå mig på.