Python Forex Library

Python Algorithmic Trading Library. PyAlgoTrade é uma biblioteca de negociação algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para paper-trading e live-trading Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como Ele comporta PyAlgoTrade permite que você faça assim com o mínimo effort. Main features. Fully documentado. Event driven. Supports Market, Limit, Stop e StopLimit orders. Supports Yahoo Finanças, Finanças do Google e NinjaTrader CSV files. Supports qualquer tipo de dados de séries de tempo Em formato CSV, por exemplo Quandl. Bitcoin comercialização apoio através Bitstamp. Technical indicadores e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst expoente e outros. Performance métricas como Sharpe ratio e drawdown analysis. Handling Twitter eventos em tempo real. Event profiler. TA-Lib integration. Very fácil de escalar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para backtest uma estratégia. PyAlgoTrade é livre, open source, e está licenciado sob o Apach E Licença, Versão 2 0.Learn Quant skills. If você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo O Trading com Python curso irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e Práticas para a pesquisa comercial quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativos O curso dá-lhe o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro Ele se concentra na aplicação prática de programação para a negociação em vez de ciência teórica computador O curso vai pagar por si rapidamente, Você tempo em processamento manual de dados Você vai gastar mais tempo pesquisando sua estratégia e implementação de trades. Course rentável. Part 1 Basics Você vai aprender por Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, Apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2 Manuseio dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como o Yahoo Finance , CBOE e outros sites Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3 Pesquisando estratégias Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4 Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API Você vai aprender como obter dados em tempo real e colocar ordens ao vivo. Muitos exemplos de código. O material do curso consiste em notebooks que contêm texto juntamente com código interativo como este Você vai Ser capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias. Enquanto alguns tópicos são explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você ganhou T mesmo necessidade de escrever o seu próprio código de baixo nível, por causa do apoio por bibliotecas de código aberto existentes TradingWithPython biblioteca combina muito de A funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo a sua utilização Em aplicações comerciais. Curso rating. Um piloto do curso foi realizada na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer. Matej bem concebido curso e bom treinador Definitivamente vale o seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente sabia que seu material profundidade de A cobertura era perfeita Se Jev executar algo assim novamente, eu vou ser o primeiro a se inscrever John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para o sistema de análise de estoque. Trading com Python. I recentemente ler um ótimo post pelo turinginance blog Sobre como ser um quant Em resumo, descreve uma abordagem científica para desenvolver estratégias de negociação Para mim, pessoalmente, observar dados, pensar com modelos e formar hipóteses é uma segunda natureza, como deveria ser para qualquer Bom engenheiro. Em este post eu estou indo para ilustrar esta abordagem, explicitamente passando por uma série de passos apenas um casal, nem todos eles envolvidos no desenvolvimento de uma estratégia de negociação. Vamos dar uma olhada no instrumento mais comum de negociação, o SP 500 ETF SPY Vou começar com observations. Observations Ocorreu-me que na maioria das vezes que há muita conversa na mídia sobre o mercado quebrando depois de grandes perdas ao longo de vários dias timespan, bastante significativo rebote às vezes segue No passado I Eu fiz um par de erros fechando minhas posições para cortar perdas curtas, apenas para perder uma recuperação nos dias seguintes. Teoria geral Depois de um período de perdas consecutivas, muitos comerciantes vão liquidar suas posições por medo de perda ainda maior Grande parte Este comportamento é governado pelo medo, em vez de risco calculado comerciantes mais inteligentes vêm em seguida, para as pechinchas. Hipótese Retornos no próximo dia de SPY irá mostrar um viés para cima após um número de perdas consecutivas. Para testar a hipoglicemia Tese, eu ve calculado o número de dias consecutivos para baixo Tudo sob -0 1 retorno diário qualifica-se como um dia para baixo. A série de retorno são quase aleatória, assim como seria de esperar, as chances de 5 ou mais dias consecutivos para baixo são baixos, Resultando em um número muito limitado de ocorrências Baixo número de ocorrências resultará em estimativas estatísticas não confiáveis, então eu vou parar em 5.Below é uma visualização de nex-tday retorna em função do número de dias down. I ve também plotou 90 confiança Intervalo dos retornos entre as linhas Acontece que o retorno médio é positivamente correlacionado com o número de dias de queda Hipótese confirmada. No entanto, você pode ver claramente que este alfa extra é muito pequeno em comparação com a faixa dos resultados de retorno provável Mas mesmo Uma pequena vantagem pode ser explorada encontrar uma vantagem estatística e repetir tantas vezes quanto possível Próxima etapa é investigar se essa borda pode ser transformada em uma estratégia de negociação. Dado os dados acima, uma estratégia de negociação pode ser forumlated Af Ter consectutive 3 ou mais perdas, vá longo Sair no próximo close. Below é um resultado desta estratégia em comparação com pura buy-and-hold Isso não parece ruim em tudo Olhando para o sharpe ratios a estratégia marca uma descida 2 2 versus 0 44 para o BH Isso é realmente muito bom don t get muito animado embora, como eu não conta para custos de comissão, slippage etc. While a estratégia acima não é algo que eu gostaria de comércio simplesmente por causa do longo período de tempo, o A teoria em si provoca pensamentos futuros que poderiam produzir algo útil Se o mesmo princípio se aplica a dados intraday, uma forma de estratégia scalping poderia ser construído No exemplo acima eu ve simplificou o mundo um pouco, contando apenas o número de dias de inatividade, sem prestar atenção Para a profundidade do levantamento Além disso, a saída de posição é apenas um básico próximo dia de fechar Há muito a ser melhorado, mas a essência na minha opinião é this. future retorna de SPY são ifluenced por redução e drawdown duração sobre o anterior 3 Para 5 Dias. Um comerciante experiente sabe que comportamento esperar do mercado com base em um conjunto de indicadores e sua interpretação O último é muitas vezes feito com base em sua memória ou algum tipo de modelo Encontrar um bom conjunto de indicadores e processar suas informações representa um grande desafio Em primeiro lugar, é preciso compreender quais fatores estão correlacionados a preços futuros. Os dados que não têm qualquer qualidade preditiva só produzem ruído e complexidade, diminuindo o desempenho da estratégia. Encontrar bons indicadores é uma ciência por conta própria, exigindo muitas vezes uma compreensão profunda da dinâmica do mercado. De estratégia de design não pode ser facilmente automatizado Felizmente, uma vez que um bom conjunto de indicadores foi encontrado, a memória dos comerciantes e intuição pode ser facilmente substituído por um modelo estatístico, que provavelmente irá executar muito melhor como computadores têm memória impecável e pode fazer Perfeitas estimativas estatísticas. No que diz respeito à negociação de volatilidade, demorei bastante tempo para entender o que influencia seus movimentos Em particular, estou interessado em variáveis ​​que predizem retornos futuros de VXX e XIV. Eu não vou entrar em explicação completa aqui, mas apenas apresentar uma conclusão meus dois mais valiosos indicadores de volatilidade são a estrutura prazo inclinação e atual volatilidade premium Minha definição Destes dois é. volatilidade prémio VIX-realizedVol. delta prazo estrutura slope VIX-VXV. VIX VXV são os 1 e 3 meses de volatilidades implícitas do SP 500 realizadoVol aqui é uma volatilidade realizada 10 dias de SPY, calculado com Yang - O delta da fórmula de Zhang foi discutido frequentemente no blogue de VixAndMore, quando o prêmio é well-known da troca da opção. Faz o sentido para ir a volatilidade curta quando o prêmio é elevado e os futuros estão no contango delta 0 Isto causará um tailwind do prêmio e diário Roll ao longo da estrutura prazo em VXX Mas esta é apenas uma estimativa aproximada Uma boa estratégia de negociação iria combinar informações de ambos premium e delta para vir com uma previsão sobre a direção comercial em VXX. I ve Eu estive lutando por um tempo muito longo para chegar a uma boa maneira de combinar os dados ruidosos de ambos os indicadores Eu tentei a maioria das abordagens padrão, como a regressão linear, escrevendo um monte de if-thens, mas todos com uma melhoria muito menor em comparação Para usar apenas um indicador Um bom exemplo de tal estratégia indicador único com regras simples pode ser encontrado no blog TradingTheOdds Não parece ruim, mas o que pode ser feito com vários indicadores. Vou começar com alguns dados VXX fora da amostra que eu Obtido a partir de MarketSci Note que este é dados simulados, antes de VXX foi criado. Os indicadores para o mesmo período são plotados abaixo. Se tomarmos um dos indicadores premium neste caso e plotá-lo contra futuros retornos de VXX, alguma correlação pode ser visto , Mas os dados são extremamente ruidosos. Ainda assim, é claro que o prêmio negativo é provável que tenha positivo VXX retorna no dia seguinte Combinar prémio e delta em um modelo tem sido um desafio para mim, mas eu sempre quis fazer um statisti Aproximação cal Na essência, para uma combinação de delta, premium, eu gostaria de encontrar todos os valores históricos que estão mais próximos dos valores atuais e fazer uma estimativa dos retornos futuros com base neles Um par de vezes eu comecei a escrever o meu próprio mais próximo - vizinho interpolação algoritmos, mas cada vez que eu tive que desistir até que me deparei com o scikit vizinhos mais próximo regressão Ele me permitiu construir rapidamente um preditor com base em duas entradas e os resultados são tão bons, que eu estou um pouco preocupado que eu fiz Um erro em algum lugar. Aqui está o que eu fiz. Criar um dataset de delta, premium - VXX no dia seguinte return in-of-sample. create um predictor de vizinho mais próximo com base no conjunto de dados above. trade estratégia fora da amostra com as regras. go longo se o retorno previsto 0.go curto se o retorno previsto 0.A estratégia não poderia ser mais simples. Os resultados parecem extremamente bom e ficar melhor quando mais neigbors são usados ​​para estimativa. Primeiro, com 10 pontos, a estratégia é excelente em - Amostra, mas é plano fora da amostra r Ed na figura abaixo é o último ponto na amostra. Em seguida, o desempenho fica melhor com 40 e 80 pontos. Nas duas últimas parcelas, a estratégia parece executar a mesma relação de Sharpe dentro e fora da amostra é de cerca de 2 3 Estou muito satisfeito com os resultados e tenho a sensação de que eu só tenho sido arranhar a superfície do que é possível com esta técnica. Minha pesquisa de uma ferramenta de backtesting ideal minha definição de ideal é descrito no anterior Backtesting dilemas posts não resultou Em algo que eu poderia usar de imediato No entanto, a revisão das opções disponíveis me ajudou a entender melhor o que eu realmente quero Das opções que eu olhei, pybacktest foi o que eu mais gostava por causa de sua simplicidade e velocidade Depois de passar pelo código-fonte , Eu tenho algumas idéias para torná-lo mais simples e um pouco mais elegante De lá, foi apenas um pequeno passo para escrever meu próprio backtester, que agora está disponível na biblioteca TradingWithPython. Eu escolhi uma abordagem onde o backtester contém fu Nctionality que todas as estratégias de negociação compartilham e que muitas vezes é copiado-colado Coisas como calcular posições e pnl, métricas de desempenho e fazendo complots. Strategy funcionalidade específica, como a determinação de pontos de entrada e saída deve ser feito fora do backtester Um fluxo de trabalho típico seria encontrar entrada E saídas - calcular pnl e fazer parcelas com backtester - dados de estratégia pós-processo. Neste momento, o módulo é muito mínimo dar uma olhada na fonte aqui, mas no futuro eu planejo em adicionar lucro e stop-loss e saídas multi - Ativos portfolios. Usage do módulo de backtesting é mostrado neste notebook. I exemplo organizar os meus notebooks IPython, salvando-os em diferentes diretórios Isso traz, no entanto uma inconveniência, porque para acessar os notebooks eu preciso abrir um terminal e digite ipython notebook - pylab Inline cada vez que eu tenho certeza que a equipe ipython vai resolver isso no longo prazo, mas, entretanto, há uma maneira bonita descida para acessar rapidamente os notebooks fro M o explorer. ll arquivo que você precisa fazer é adicionar um menu de contexto que inicia o servidor ipython em seu diretório desejado. Uma maneira rápida de adicionar o item de contexto é executando este patch de registro Observe o patch assume que você tem sua instalação python localizado em C Anaconda Se não, você precisará abrir o arquivo em um editor de texto e definir o caminho certo na última linha. Instruções sobre como adicionar as chaves do registro manualmente pode ser encontrado no blog Frolian s. Muitas pessoas pensam que alavancado etfs no longo Prazo é inferior a seus benchmarks Isso é verdadeiro para os mercados agitados, mas não no caso de condições de tendência, tanto para cima quanto para baixo Alavancagem só tem efeito sobre o resultado mais provável, não sobre o resultado esperado Para mais fundo, leia este post.2013 foi Um ano muito bom para as ações, que tendeu para a maior parte do ano Vamos ver o que aconteceria se nós shorted alguns dos etfs alavancado exatamente um ano atrás e hedged-los com seu benchmark Sabendo o comportamento alavancado etf eu esperaria T que alavancado etfs superou o seu benchmark, de modo que a estratégia que iria tentar lucrar com a deterioração iria perder money. I vai considerar estes pares. SPY 2 SSO -1 SPY -2 SDS -1 QQQ 2 QLD -1 QQQ -2 QID -1 IYF -2 SKF -1.Cada alavancado etf é mantido curto -1 e hedged com um 1x etf Observe que para proteger um inverso etf uma posição negativa é mantida no 1x etf. Here é um exemplo SPY vs SSO Uma vez que normalize Os preços para 100 no início do período de backtest 250 dias é evidente que o 2x etf supera 1x etf. Now os resultados do backtest sobre os pares acima. Todos os 2x etfs incluindo inversa têm superado seu benchmark ao longo de 2013 De acordo com as expectativas, a estratégia explorando beta decadência não seria rentável. Eu acho que jogar ETFS alavancado contra sua contraparte desalavancada não fornece qualquer vantagem, a menos que você sabe as condições de mercado de antemão tendência ou intervalo-bound Mas se você sabe a vinda Regime de mercado, existem H maneiras mais fáceis de lucrar com ele Infelizmente, ninguém ainda tem sido realmente bem sucedido em prever o regime de mercado, mesmo no prazo muito curto. O código fonte completo dos cálculos está disponível para os assinantes do Trading With Python caderno 307.Aqui está o meu Tiro na avaliação do Twitter Eu gostaria de começar com um aviso de isenção neste momento uma grande parte do meu portrolio consiste em curta posição TWTR, então a minha opinião é bastante desigual A razão pela qual eu fiz a minha própria análise é que a minha aposta não funcionou bem , E Twitter fez um movimento parabólico em dezembro de 2013 Assim, a questão que eu estou tentando responder aqui é que devo tomar a minha perda ou manter a minha shorts. At no momento da escrita, TWTR comércios cerca de 64 marca, com um limite de mercado de 34 7 B Até agora, a empresa não fez qualquer lucro, perdendo 142M em 3013 depois de fazer 534M em receitas Os últimos dois números nos dão anualmente gastos da empresa de 676M. Price derivado do valor do usuário. Twitter pode ser comparado com Facebook, Google E ligados Para obter uma idéia de números de usuários e seus valores A tabela abaixo resume números de usuário por empresa e um valor por usuário derivado da fonte de limite de mercado para o número de usuários Wikipedia, o número para o Google é baseado no número de pesquisas exclusivas. Que a avaliação de mercado por usuário é muito semelhante para todas as empresas, no entanto a minha opinião pessoal é that. TWTR é atualmente mais valioso por usuário thatn FB ou LNKD Isso não é lógico como ambos os concorrentes têm mais valiosos dados pessoais do usuário à sua disposição. GOOG tem sido excelente na extração de receitas publicitárias de seus usuários Para fazer isso, ele tem um conjunto de ofertas altamente diversificadas, do motor de busca para o Google Docs e Gmail TWTR não tem nada parecido com isso, enquanto seu valor por usuário é apenas 35 inferior thatn que de Google. TWTR tem um espaço limitado para crescer a sua base de usuários, uma vez que não oferece produtos comparáveis ​​às ofertas FB ou GOOG TWTR tem sido em torno de sete anos e agora a maioria das pessoas que querem um accout tem seu cha Nce O resto simplesmente não se preocupa. TWTR base de usuários é volátil e é provável que passar para a próxima coisa quente quando ele vai se tornar disponível. Eu acho que a melhor referência aqui seria LNKD, que tem um nicho estável no mercado profissional Por isso Métrica TWTR seria sobrevalorizado Definir o valor do usuário em 100 para TWTR iria produzir um preço justo TWTR de 46.Preço derivado de ganhos futuros. Há dados suficientes disponíveis das estimativas de ganhos futuros Um dos mais úteis que eu encontrei é here. Using Esses números, subtraindo gastos da empresa, o que eu suponho que permaneça constante produz esses números. Com base em informações disponíveis, a avaliação otimista de TWTR deve estar na faixa de 46-48 Não há razões claras deve ser negociação mais elevada e muitos riscos operacionais para o comércio Menor. A minha suposição é que durante a IPO profissionais suficientes reviram o preço, definindo-o a um nível de preço justo O que aconteceu em seguida foi um movimento irracional do mercado não justificado por novas informações Basta dar uma olhada No frenesi bullish em stocktwits com povos que reivindicam coisas como este pássaro voará a 100 A emoção pura, que nunca trabalha para fora well. The única coisa que me descansa agora é pôr meu dinheiro onde minha boca é e furar a meus shorts O tempo dirá. Shorting a volatilidade de curto prazo etn VXX pode parecer uma ótima idéia quando você olha para o gráfico de uma certa distância Devido ao contango nos futuros de volatilidade, a etn experiências bastante contratempos a maior parte do tempo e perde um pouco a sua O valor de cada dia Isso acontece devido ao reequilíbrio diário, para obter mais informações, por favor, olhar para a perspectiva Em um mundo ideal, se você segurá-lo por tempo suficiente, um lucro gerado pelo tempo decadência no futuro e etn reequilíbrio é garantida, mas no curto prazo , Você d tem que passar por algumas retiradas bastante pesado Basta olhar para trás no verão de 2011 Tenho sido lamentável ou tolo o suficiente para manter uma posição curta VXX pouco antes do VIX subiu Eu quase soprado minha conta por então 80 drawdown em ju St um par de dias resultando em uma ameaça de chamada de margem por meu corretor Chamada de margem significaria descontar a perda Esta não é uma situação que eu gostaria de estar novamente Eu sabia que não seria fácil manter a cabeça fria em todos os momentos, Mas experimentar o estresse ea pressão da situação foi algo diferente Felizmente eu sabia como VXX tende a se comportar, então eu não entrar em pânico, mas mudou de lado para XIV para evitar uma chamada de margem A história termina bem, 8 meses mais tarde meu portfólio estava de volta em Força e eu aprendi uma lição muito valiosa. Para começar com uma palavra de advertência aqui não comércio volatilidade a menos que você saiba exatamente quanto risco você está tendo Tendo dito que, vamos dar uma olhada em uma estratégia que minimiza alguns dos riscos Por curto-circuito VXX apenas quando é apropriado. Strategy tese VXX experimenta mais arrasto quando a curva de futuros está em um contango íngreme A curva de futuros é aproximada pela relação VIX-VXV Vamos curto VXX quando VXV tem um prémio excepcionalmente elevado sobre VIX. First Vamos tomar uma Veja a relação VIX-VXV. O gráfico acima mostra os dados VIX-VXV desde janeiro de 2010 Os pontos de dados do ano passado são mostrados em vermelho Eu escolhi usar um ajuste quadrático entre os dois, aproximando VXV f VIX O VIX é plotado como Uma linha azul Os valores acima da linha representam situação quando os futuros estão em contango mais forte que o normal Agora eu defino um indicador delta, que é o desvio do delta de ajuste VXV-f VIX Agora vamos dar uma olhada no preço do VXX ao longo Com delta. Above preço de VXX na escala log abaixo Delta Green marcadores indicat delta 0 marcadores vermelhos delta 0 É evidente que as áreas verdes correspondem a um negativo retorna no VXX. Let s simular uma estratégia com esta estas suposições. Short VXX quando delta 0.Aposta de capital constante em cada dia é 100.Nenhum deslizamento ou custos de transação. Esta estratégia é comparada com a que negocia curto todos os dias, mas não leva delta em conta. A linha verde representa nossa estratégia VXX curto, linha azul é O idiota. 1 9 para uma estratégia de fim-de-dia simples não é ruim em tudo na minha opinião Mas ainda mais importante é que as retiradas gut-wrenching são em grande parte evitados, prestando atenção à curva de futuros forward. Building esta estratégia passo a passo Será discutido durante a negociação com o curso Python curso. Preço de um ativo ou um ETF é, naturalmente, o melhor indicador que existe, mas infelizmente há apenas tanta informação contida nele Algumas pessoas parecem pensar que os indicadores mais rsi, Macd, crossover média móvel etc melhor, mas se todos eles são baseados na mesma série de preços subjacente, todos eles contêm um subconjunto da mesma informação limitada contida no preço Precisamos de mais informações adicionais ao que está contido o preço para Fazer uma estimativa mais informada sobre o que vai acontecer no futuro próximo Um excelente exemplo de combinar todos os tipos de informações para uma análise inteligente pode ser encontrado no lado curto do blog Long Produzir este tipo de análise requir É uma grande quantidade de trabalho, para o qual eu simplesmente não tenho o tempo como eu só comércio a tempo parcial Então eu construí meu próprio painel de mercado que automaticamente coleta informações para mim e apresenta-lo em uma forma facilmente digerível Neste post eu vou Para mostrar como construir um indicador com base em dados de volume curto Esta postagem irá ilustrar o processo de coleta e processamento de dados. Step 1 Encontrar fonte de dados BATS troca fornece dados de volume diário gratuitamente em seu site. Tipo 2 Obter dados inspecionar manualmente Dados de volume curto Da troca BATS está contida em um arquivo de texto que é zipado Cada dia tem seu próprio arquivo zip Depois de baixar e descompactar o arquivo txt, isso é o que s dentro primeiro várias linhas. No total de um arquivo contém cerca de 6000 símbolos Estes dados é bastante necessidades Algum trabalho antes que possa ser apresentado de uma maneira significativa. Passo 3 Automaticamente obter dados O que eu realmente quero não é apenas os dados de um dia, mas uma relação de volume curto para o volume total para os últimos anos, e eu realmente não F Enguia como baixar 500 arquivos zip e copiar-colá-los em excel manualmente Felizmente, a automação completa é apenas um par de linhas de código de distância Primeiro precisamos criar dinamicamente um url a partir do qual um arquivo será baixado. Agora, podemos baixar vários arquivos de uma vez . Passo 4 Parse arquivos baixados. Nós podemos usar zip e pandas bibliotecas para analisar um único arquivo. It retorna uma proporção de Volume Volume Total Volume para todos os símbolos no arquivo zip Etapa 5 Faça um gráfico Agora a única coisa que resta é analisar todos Baixado arquivos e combiná-los para uma única tabela e traçar o resultado. Na figura acima eu tracei a média de volume curto razão para os últimos dois anos eu também poderia ter usado um subconjunto de símbolos se eu quisesse dar uma olhada em um específico Setor ou estoque Rápido olhar para os dados me dá uma impressão de que altas proporções de volume curto normalmente correspondem com fundos de mercado e ratios baixos parecem ser bons pontos de entrada para uma posição longa. Começando a partir daqui, esta relação de volume curto pode ser usado como base para s Trategy development. Trading com Python course. If você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa que você pode considerar tendo a negociação com Python couse O curso on-line irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para quantitativa Você vai aprender como obter e processar quantidades incríveis de dados, design e backtest estratégias e analisar o desempenho comercial Isso irá ajudá-lo a tomar decisões informadas que são cruciais para um sucesso de comerciantes Clique aqui para Continuar a negociação com o site do curso Python. Meu nome é Jev Kuznetsov, durante o dia eu sou um engenheiro pesquisador em uma empresa que está envolvida em negócios de impressão O resto do tempo eu sou um trader. I estudou física aplicada com especialização em reconhecimento de padrões E inteligência artificial Meu trabalho diário envolve qualquer coisa de prototipagem rápida do algoritmo em Matlab e em outras línguas a h Antes de chegar à conclusão de que Python é a melhor ferramenta disponível, eu estava trabalhando extensivamente em Matlab, que é coberto no meu outro blog. You pode chegar a mim.