Trading System Gui

Conheça as habilidades de Quant Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo. O curso Trading With Python proporcionará as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele centra-se na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão geral do curso Parte 1: princípios Você vai aprender por que o 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 PL 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: Iniciando esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá a obter dados em estoque em tempo real e a colocar pedidos ao vivo. Muitos códigos de exemplo O material do curso consiste em cadernos que contêm texto juntamente com um código interativo como esse. 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. Enquanto alguns tópicos são explicados com 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 aberto existente - bibliotecas de fontes. A biblioteca TradingWithPython combina grande parte das funcionalidades discutidas neste curso como funções prontas a usar e serão usadas 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 Avaliação 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, eu vou ser o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque. O curso se concentra tanto quanto possível em exemplos práticos de problemas reais envolvidos na negociação quantitativa. Começaremos com a criação de um ambiente em desenvolvimento e a obtenção de dados de preços históricos. Depois disso, vamos testar um par de estratégias comerciais típicas. Uma parte final do curso se concentra no comércio automatizado através da Interactive Brokers API. A parte teórica (matemática e ciência da computação) será reduzida ao mínimo e tratada somente quando necessário. Antes de seguir o curso, você configurará seu próprio ambiente Python e obterá uma sensação básica do idioma. Esta parte do curso está disponível gratuitamente. Vamos pular diretamente e usar dois estudos de caso para se acostumar a trabalhar com ferramentas científicas. Por que Python Configurando o ambiente Python Conceitos básicos do Python Código de escrita, execução e depuração. Introdução ao Numpy Plotting com matplotlib Monte-carlo simulação de etnias alavancadas. Antes de começar com a parte divertida do desenvolvimento da estratégia, precisamos coletar e classificar os dados de preços. Esta semana é sobre obter os dados de várias fontes. Para apimentá-lo com um caso de teste, vamos baixar todos os preços diários do universo SampP500 a partir do financiamento do yahoo. Introdução às Pandas Trabalhando com horários e datas. Leitura e escrita de arquivos CSV Leitura de arquivos excel Leitura de arquivos HDF5 Obter dados da web (Yahoo finance, CBOE, etc.) Sazonalidade do SPY: existe uma vantagem baseada no dia da semana Obtenha todo o histórico do universo SampP500 e guarde-o em um banco de dados. Esta é a parte divertida, que é limitada apenas pela sua própria criatividade. Passaremos por vários casos de teste estratégico. Calculando pnl e métricas de desempenho. Sharpe en drawdown Estratégia de impulso simples usando médias móveis Estratégia de portfólio permanente Estratégia XLP Estratégia de negociação de pares (construção de um spread neutro e backtesting) Estratégias de volatilidade Estratégia de ETFs alavancadas A última coisa que você precisa para construir um sistema de negociação automatizado é uma conexão com um corretor. Esta semana, nos concentraremos no uso da Interactive Brokers API para receber dados em tempo real e enviar pedidos. Conectando-se a intermediários interativos com o ibpy Carregando dados históricos intradiários Obtendo dados de estoque em tempo real Colocando ordens