Github Trading System

Optimaliseer Trading System Daar is 'n goeie voorbeeld van htmlwidgets in die Interaktiewe Parallel koördinate. Jy kan interaktief te manipuleer die parallelle Koördinate Plot om in te zoem op interessante waarnemings. Rukkie gelede, was ek lees oor Visualisering stelsel parameter optimalisering resultate op visualiseren Data. Die artikel is met behulp van XDat app te skep en te manipuleer back-toets results. The idee is om verskeie terug toetse deur wisselende stelsel parameters, en vertoon resultate met behulp van parallelle Koördinate plot uit te voer. 'N goeie voorbeeld van stelsel parameter optimalisering beskryf op Hoe om handel stelsel te optimaliseer. Die artikel bied 'n 3 dimensionele plot met 'n parameter op X-as, een parameter op Y-as, en CAGR op die Z-as. Dit is 'n baie goeie benadering as jy net twee parameters te optimaliseer, maar wat om te doen as jy meer as twee parameters die parallelle Koördinate kom tot die redding. Kom ons sê ons hardloop 'n stelsel parameter optimalisering, wisselende 3 parameters en gestoor resultate in die data matrix. Die eerste kolom sal CAGR en kolomme 2 bevat: 4 sal parameters waardes bevat. Dit is nogal moeilik om hierdie plot navigeer. Ideaal gesproke sou jy 'n wissel vir parameters te kies en keur ooreenstemmende stelsel CAGRs, of alternatiewelik kies 'n verskeidenheid van CAGRs en kyk wat parameters hulle geproduseer. Die ongelooflike Acinonyx - iPlots eXtreme pakket kan hierdie interaktiwiteit. Nog 'n manier is om dit te bereik interaktiewe gedrag is 'n goeie voorbeeld van htmlwidgets gebruik in die Interaktiewe Parallel koördinate. (Hierdie verslag is opgestel op: 2015/02/06) Related Posts RFinance 2016 15 Mei 2016See DONETODO vir vrystelling notas, en toekomsplanne. pysystem handel is die open source weergawe van my eie back testing enjin wat stelsels implementeer volgens die raamwerk wat in my boek Sistematiese Trading. wat verder ontwikkel op my blog. Vir 'n lang verduideliking van die motivering en punt van hierdie projek sien my blog post. Uiteindelik pysystemtrade sal die volgende insluit: back testing omgewing wat uit die boks sal werk vir die drie voorbeelde in Sistematiese Trading implementeer al die optimalisering en stelsel ontwerp beginsels in die boek. Volledige implementering van 'n ten volle outomatiese stelsel vir Futures Trading (slegs vir interaktiewe makelaars), insluitend gereeld opgedateer data Kode tot die hede uit te voer, en die toekoms, voorbeelde op my blog qoppac. blogspot. co. uk Gebruik en dokumentasie Python 3.x, pandas , matplotlib, pyyaml, Numpy, Scipy Sien requirements. txt vir volledige besonderhede. Maak seker dat jy die python3 weergawes van die betrokke pakkette, maw gebruik: Hierdie pakket isnt bedryf op pit. So om die kode die maklikste manier is om git gebruik kry: 'n setup. py lêer word egter as die installasie is triviale hierdie behoort nie nodige word. Voeg net die relevante ibsystemtrade gids tot die pad wat luislang soektogte in, en daar gaan jy. 'N nota op ondersteuning Dit is 'n oop bron projek, wat ontwerp is vir mense wat reeds gemaklik met behulp van en skryf Python-kode, in staat is om die installering van die afhanklikhede, en wat wil 'n voorsprong op die implementering van 'n stelsel van hul eie. Ek het nie die tyd om ondersteuning te bied. Natuurlik is ek baie gelukkig as jy in kontak met my op enige van die volgende onderwerpe: Verwarrende foutboodskappe Missing of misleidende dokumentasie Voorstelle vir ekstra funksies egter Ek kan nie waarborg dat ek onmiddellik sal antwoord, of glad nie. As jy daardie vlak van ondersteuning nodig het, dan is jy beter af met 'n ander projek. Die mees doeltreffende manier om dit te doen is deur die opening van 'n probleem op GitHub. Siek probeer inkorporeer enige terugvoer in die kode, maar dit is 'n deeltydse onderneming vir my, en dit sal meeding met my ander belange (die skryf van boeke, blogging en navorsing). Maar as jy van tyd tot tyd nagaan GitHub jy sal hopelik vind dit al hoe beter. Bied om 'n bydrae wil natuurlik met dankbaarheid aanvaar word nie. Lisensiëring en wetlike dinge absoluut geen waarborg word geïmpliseer met hierdie produk. Gebruik op eie risiko. Ek bied geen waarborg dat dit winsgewend sal wees, of dat dit sal nie al jou geld baie vinnig verloor, of elke lêer op jou rekenaar te verwyder (by the way:.. Dit is nie veronderstel om dit te doen Net in geval jy gedink het dit was). algoritmiese Trading (op 'n begroting) As 'n noob in te belê, ek het gehoor oor rekord opbrengste op top finansiële maatskappye en verskansingsfondse. So gedink ek, hoe hard kan dit regtig Dus, ek opstel van 'n persoonlike uitdaging paar jaar gelede om nie net te leer, maar oortref top finansiële maatskappye amp verskansingsfondse. Ek het begin werk aan algoritmiese handel projek. Met 'n tegniese agtergrond en 'n minderjarige Ekonomie, ek het onvoldoende agtergrond, beperkte programming ervaring en befondsing maar baie passie om hierdie doel te bereik ( 'n goed genoeg combo) te bereik. Fast-forward 3 jaar later, het ek verskeie handel algoritmes geskep in MATLAB, Python, AutoHotKey ens en die bestuur van 6 individuele rekeninge (myne ingesluit) met 'n gemiddelde jaarlikse opbrengs van 15-20 wat baie beter as die gemiddelde hedge fund, soos gemeet deur die hedge fund Navorsing saamgestelde (HRFX) indeks. Nie sleg vir 'n span projek. Tot op datum is daar drie belangrike handel algoritmes, al werk in harmonie om geleenthede in internasionale aandele mark te identifiseer. Uitsluitlik op grond van tegniese ontleding. Ook op grond van tegniese analise met behulp van momentum amp volume aanwysers soos RSI, Stochastics Ossillator indeks en MFI Op grond van fundamentele ontleding van maatskappye finansiële. Die mees komplekse nog Historiese OHLCV data en gestandaardiseerde finansiële verslae (Balansstate, Inkomstestate, kontantvloeie, finansiële verhoudings) vir allavailable jaar is per ENKELE afgelaai. Vir een of ander maatskappye soos IBM, ek het gelukkig toegang tot beide jaarlikse / kwartaallikse verslae wat terugdateer na 1982 - sowat 7 jaar voordat ek gebore is Ontleding word sodra gedoen per jaar en kan tot 2 maande Dit is wat uitgevoer word op maat gebou PC met AMD FX-8150 8-Core 3.6 GHz 8MB T2, 8MB V3 / 8 GB van DDR3-1333 RAM / brandende vinnig SSD. Ongelukkig het die meeste van die tyd bestee aflaai van die nuutste data op so 'n manier om CAPTCHA en oormatige beperkings aflaai vermy. Tydelike oplossing is geïmplementeer hoewel ek nie van plan is om hierdie aansoek te doen vir 'n hoë frekwensie handel op enige punt. Meer as 3000 VS gebaseer en Internasionale aandele is vroeër 80-90 van hierdie geanaliseer was VS-gebaseerde maatskappye. Maar ek het onlangs uitgebrei om die dophoulys 20.000 aandele en ETF's wat strek van al die groot wêreldmarkte. Produksie is in XML / CSV formaat met fundamentele amp mark ranglys sowel as KOOP / HOU / verkoop seine. Vir elke maatskappy, Anna bere twee posisies op 0-5 skaal met 5 die beste. Elke posisie vergelyk die maatskappy se prestasie in verhouding tot die top 10 deelnemers sowel as maatstaf indekse soos SampP 500 of Dow Jones-indeks. Fonds (amental) posisie is bereken per jaar en vergelyk maatskappy werkverrigting in verhouding tot klasmaats in 6 groot kategorieë: Likiditeit Winsgewendheid skuld Management Asset Management Groei Risiko Finale fonds posisie is expontenially geweegde gemiddeld van al posisie oor die jare, met meer gewig aan die posisie in laaste paar jaar. Mark posisie word bereken nadat gebaseer op statistieke per aandeel (P / BV, P / E, EV / VVRB, EVA, Beta ens) en bied 'n blik op die vraag of die maatskappy tans onderwaardeer of oorwaardeer in die mark. Hierdie onderskeid is van kardinale belang as in teenstelling fonds posisie, is die mark posisie wat gebaseer is op die mark waardasie ten tye van die analise is uitgevoer. Ten slotte, tegniese ontleding van beide Jenny amp Peggy spoeg uit koop / verkoop / HOU seine sowel as nuttige statistieke soos frekwensie van ambagte, gemiddelde duur handel, gemiddelde hou opbrengste, teiken prys en ex-date te teiken prys te ontmoet. Tipies, my voorraad optel is vir maatskappye met net oor gemiddelde (gt2.7) fonds posisie en hoë mark posisie (d. w.z onderwaardeer). Visualing die resultate Finale uitset in CSV / XML-formaat vir FY2012 amp FY2013 gedeel op Git. Na die eerste lopie, ek het gou besef ek het 'n manier om sulke massiewe dataset kondenseer in aksie optel nodig. So ontwikkel ek Medusa - 'n visualisering platform gebou met Processing gebaseer op werk van data kunstenaar Jer Thorp (ongelooflike inspirasie). Ek geïntegreer sprong Motion Biblioteek om voorsiening te maak vir navigasie via handgebare. Ja, Minority Report styl, maar vir die pluk van aandele Video binnekort. Maatskappye is kleurgekodeerde met fonds en die mark posisie aangedui deur onderskeidelik kleur en radius. Hoë posisie maatskappye is rooiwarm en Lae posisie meer groen-ish Vir mark waardasie, onderwaardeer is kleiner in grootte So pluk uit outperformers raak so eenvoudig soos die vind van 'n groot amp redish balle (woordspeling bedoel). Helaas, een maal per jaar, ek afskop bereken intensiewe ontleding en met 'n paar handgebare, pluk uit watter outperformers vir korttermyn - en langtermyn-horison, handel amp passief bestuur Alle data is opgespoor via API's, web skraap of 'n kombinasie van beide. Sleutelsyfers en historiese OHLCV data is vanaf Google / Yahoo Finansies. Gestandaardiseerde finansiële verslae is van Mergents aanlyn-databasis. In teenstelling met die kompetisie met 'n onbeperkte hulpbronne en toegang tot Bloomberg Terminale, FactSet, SampP Capital IK ens hierdie hele projek is gedoen met 'n streng 0 begroting in gedagte. Ongelukkig, Ek kan nie hierdie inligting te herverdeel. Met beskikbaarheid van open source biblioteke soos TA-Lib, Zipline of webwerwe soos Wikipedia, Investopedia, QuantConnect, Quantopian, Covestor, sy maklik vir 'n gemiddelde persoon te leer belê, hefboom beskikbare gereedskap en oortref sogenaamde toppresteerders met beperkte hulpbronne. Net, laat jou passie ry jy, sit in die werk, en die belangrikste om pret te hê om dit te doen Op die oomblik is ek fokus my deeltydse pogings op die ontwerp van amp ontwikkeling Xantos (uitgespreek ZAH-AN-TOS), 'n gevorderde verhandelingsplatform suiwer in Python dat: Laat maklike in - en ontleding van 'n datastel, nie net OHLCV data. Monitors ontwikkelde en ontluikende markte op kort-tot-real time. Sluit komplekse algoritmes gebaseer op masjien leer dat gebeure soos Samesmeltings amp Verkryging voorspel, break-out maatskappye met 'n groeiende sakesektore ens Maak gebeurtenis gedrewe ambagte gebaseer op makro / mikro-ekonomiese verslae, nuus so verdien vrystellings ens Kom batterye ingesluit met 'n gevorderde portefeulje risikobestuur en 'n geïntegreerde orde bestuurstelsel met 'n direkte toegang tot makelaar platform. En soveel more. How om 'n klein FX handel stelsel te bou Verlede maand net klaar 'n handel spel op my maat. Van nul tot een 'n handel stelsel te bou, is 'n wonderlike ervaring. Hierdie pos net 'n kort om 'n handel stelsel te maak van nul tot een. As jy meer wil weet praat, kontak my gerus by die onderstaande skakel. Wat is 'n handel stelsel van Investopedia kan ons aflei dat 'n handel stelsel is 'n eenvoudig 'n groep van spesifieke reëls, of parameters, wat toegang en uitgang vir 'n gegewe aandele te bepaal. So kan ons aflei dat daar 'n hele paar punt vir 'n handel stelsel. Trading reëls (die algoritme) Signal uitvoering stelsel. So jou handel stelsel moet ontwerp word baseer op die bogenoemde reëls. Jy moet kyk na die mark data, analise van die data as dit ooreenstem met jou algoritme, stuur die einde van die wisselkoers stelsel en wag vir die uitvoering gevolg en hou jou posisie. 'N paar basiese inligting vir FX handel Voordat jy die opstel van jou stelsel, daar is 'n paar basiese terminologie wat jy moet weet. Die geldeenheid paar. Dit is die kwotasie en prysstruktuur van die geldeenhede verhandel in die forex mark. Byvoorbeeld USD / CHF, is die eerste munt van 'n geldeenheid paar die basis geldeenheid genoem, en die tweede geldeenheid is die kwotasie geldeenheid genoem. Die posisie. Die bedrag van 'n simbool (soos USD / CHF) óf besit (lang posisie) of geleen (kort posisie). Die neem wins orde. 'N bevel uit te sluit huidige posisie vir 'n wins te maak. Die stop verlies einde. 'N bevel om die huidige posisie in 'n sekuriteit beperk. Haal jou tegnologie stapel en skryf jou program In die eerste plek, kies 'n omgewing om jou program aan te bied. Omdat die spel hou in my gewas is gebaseer op die wolk platform CloudFoundry. So my program is gebou op hierdie Paas platform. Maak seker dat jou hosting ondersteuning die programmeringstaal wat jy kies, as jy jou eie virtuele bediener dat jy die runtime jy wil kan bou het. Market Kyk System Ek gebruik JAVA om hierdie stelsel, die totale stelsel geïntegreer deur die lente-raamwerk te bou. Ek beveel die lente-boot gereedskap om jou stelsels prototipe wat regtig vinnig om die diens wat jy nodig het te integreer bou. Om die bosluise te ontvang van die uitruil of die mark wat jy kan 'n WebSocket kliëntediens nodig. As jou ruil of mark dosis nie 'n WebSocket voer. Dan moet jy 'n voetstuk bediener jouself te bou. Met behulp van 'n 3de party biblioteek kan die tyd wat jy aan inheemse socket APIs praat verminder. Netty sou nuttig wees as jy die gebruik van Java. Nadat jy die opstel van jou mark kyk stelsel. Voordat jy jou handel te begin, moet jy die mark data te bestuur. Data van die mark is diskrete, skep 'n mark data bestuurstelsel nodig is. Hou die mark in jou kas, as jy 'n databasis stelsel het, kan jy hulle ook in die databasis. Van 'n tydperk van mark data. Jy kan 'n paar aanduiding dat 'n Singal sal aktiveer om jou hoofprogram bereken. Die bevel wat gebruik word om uitvoering 'n bevel wat veroorsaak word deur jou algoritme enjin. Hierdie stelsel sal die einde te stuur na die uitruil en ook jou bestelboek. Jy bestelboek hou al die orde wat te genereer uit jou algoritme. As dit het die ACK van die ruil, die orde stelsel moet die orde van die bestelboek outomatiese verwyder. En die einde sal sync met jou posisie stelsel. Die posisie stelsel speel baie invoer deel in jou handel stelsel. Dit wys die huidige wins en verlore in jou handel stelsel. Dit sal die oorname wins orde aktiveer of stop verlies einde. So die stelsel nodig om te integreer met jou al jou ander stelsel. ReactorPython Algorithmic Trading Biblioteek PyAlgoTrade is 'n Python Algorithmic Trading Biblioteek met die klem op back testing en ondersteuning vir papier-handel en leef-handel. Kom ons sê jy het 'n idee vir 'n handel strategie en youd graag om dit te evalueer met historiese data en sien hoe dit optree. PyAlgoTrade kan jy om dit te doen met 'n minimale inspanning. Belangrikste kenmerke volledig gedokumenteer. Gebeurtenis gedrewe. Ondersteun Market, perk, Stop en StopLimit bestellings. Ondersteun Yahoo Finansies, Google Finansies en NinjaTrader CSV lêers. Ondersteun enige soort tydreeksdata in CSV formaat, byvoorbeeld Quandl. Bitcoin ondersteuning handel deur Bitstamp. Tegniese aanwysers en filters soos SMA, WMA, EMO, RSI, Bollinger Bands, Hurst eksponent en ander. Prestasie statistieke soos Sharpe verhouding en drawdown ontleding. Hantering Twitter gebeure in realtime. Event profiler. TA-Lib integrasie. Scalable Baie maklik om te horisontaal skaal, dit wil sê die gebruik van een of meer rekenaars om 'n strategie backtest. Gratis PyAlgoTrade is gratis, open source, en dit onder die volgende lisensie Apache-lisensie, weergawe 2.0.