В этой статье мы рассмотрим самые популярные торговые платформы Python. В одной из наших недавних статей мы говорили о самых популярных платформах тестирования на истории для количественной торговли. Здесь мы расскажем о наиболее широко используемых торговых платформах на Python и библиотеках для количественной торговли.
Python - это бесплатный кросс-платформенный язык с открытым исходным кодом, который имеет богатый набор библиотек для почти для всех мыслимых задач и специализированную исследовательскую среду. Python - отличный выбор для автоматической торговли в случае низкой/средней частоты торговли, то есть для сделок, которые длятся не менее нескольких секунд. Он имеет несколько API/библиотек, которые можно связать, чтобы сделать его оптимальным, дешевым и позволить проводить более детальную исследовательскую разработку торговых идей.
PyAlgoTrade
Библиотека, управляемая событиями, которая ориентирована на тестирование на истории и поддерживает торговлю на бумаге и торговлю в реальном времени. PyAlgoTrade позволяет вам оценить свои торговые идеи с помощью исторических данных и увидеть, как они себя ведут, с минимальными усилиями. Поддерживает управляемое событиями тестирование, доступ к данным из Yahoo Finance, Google Finance, CSV Ninja Trader и к любым типам данных временных рядов в формате CSV. Документация хорошая, поддерживается интеграция с TA-Lib (библиотека технического анализа). Она превосходит другие библиотеки с точки зрения скорости и гибкости, однако самым большим недостатком является то, что она не поддерживает Pandas-object и модули pandas.
Zipline (используется Quantopian)
Это система, управляемая событиями, которая поддерживает как тестирование на истории, так и торговлю в реальном времени. Zipline в настоящее время используется в системе Quantopian - бесплатной, ориентированной на сообщество платформе для создания и реализации торговых стратегий. Zipline хорошо документирована, имеет отличное сообщество, поддерживает интеграцию Interactive Broker и Pandas. В то же время, поскольку Quantopian - это веб-инструмент, среда облачного программирования действительно впечатляет. Однако Zipline работает медленнее по сравнению с коммерческими платформами с функцией тестирования на истории в скомпилированном приложении и не очень удобна для торговли несколькими продуктами.
Pybacktest
Векторизованный фреймворк для тестирования на истории в Python/pandas, призванный упростить тестирование на истории - компактный, простой и быстрый. Он позволяет пользователю создавать торговые стратегии, используя всю мощь pandas, скрывая при этом все ручные вычисления для сделок, счета, статистики эффективности и создания визуализаций. Результирующий код стратегии можно использовать как в исследовательской, так и в производственной среде. В настоящее время поддерживается бэктестинг только одной ценной бумаги. Тестирование нескольких активов может быть реализовано путем выполнения одиночных тестов и последующего объединения капитала. Разработчики работают над тем, чтобы включить возможности тестирования на исторических данных с несколькими активами.
Ultrafinance
Это векторизованная система. Проект на Python для сбора финансовых данных в реальном времени, анализа и тестирования торговых стратегий. Поддерживает доступ к данным из Yahoo Finance, Google Finance, HBade и Excel.
TWP (Trading with Python)
Библиотека TradingWithPython снова является векторизованной системой. Это набор функций и классов для количественной торговли. Он включает инструменты для получения данных из таких источников, как Yahoo Finance, CBOE и Interactive Brokers, а также часто используемые функции тестирования прибылей и убытков. Однако документация и курс для этой библиотеки стоит 395 долларов.
Трейдинг с Interactive Brokers с использованием Python
Interactive Brokers - это электронный брокер, который предоставляет торговую платформу для подключения к реальным рынкам с использованием различных языков программирования, включая Python. Он обеспечивает доступ к более чем 100 рынкам по всему миру для широкого спектра продуктов, торгуемых в электронной форме, включая акции, опционы, фьючерсы, форекс, облигации, CFD. IB не только предлагает очень конкурентоспособные комиссионные и маржинальные ставки, но также имеет очень простой и удобный интерфейс. Здесь мы обсудим, как мы можем подключиться к IB с помощью Python.
Есть несколько интересных библиотек Python, которые можно использовать для подключения к живым рынкам с помощью IB. Вам необходимо сначала открыть счет в IB, чтобы иметь возможность использовать эти библиотеки для торговли на реальные деньги.
IBridgePy
Это простая в использовании и гибкая библиотека Python, которую можно использовать для торговли с Interactive Brokers. Это оболочка вокруг API IB, которая предоставляет очень простое в использовании решение, скрывая при этом сложности IB. Чтобы научиться использовать эту библиотеку, вы можете посмотреть следующие ссылки:
IBPy
IBPy - еще одна библиотека Python, которую можно использовать для торговли с помощью Interactive Brokers. Подробности об установке и использовании IBPy можно найти здесь:
Как упоминалось выше, у каждой библиотеки есть свои сильные и слабые стороны. Исходя из требований стратегии, вы можете выбрать наиболее подходящую библиотеку, взвесив все за и против.
Бесплатные платформы Python с открытым исходным кодом
Ниже перечислены несколько популярных и бесплатных платформ, которые могут использоваться энтузиастами Python в алгоритмической торговле.
Quantiacs
Quantiacs - это бесплатная платформа Python с открытым исходным кодом, которую можно использовать для разработки и тестирования торговых идей с помощью набора инструментов Quantiacs. Quantiacs предоставляет бесплатные и чистые данные финансового рынка по 49 фьючерсам и акциям S&P 500 на срок до 25 лет.
Вы можете разработать столько стратегий, сколько захотите, и прибыльные стратегии могут быть представлены на конкурсах алгоритмической торговли Quantiacs. В Quantiacs вы получаете IP-адрес своей торговой идеи. Quantiacs инвестирует в 3 лучшие стратегии каждого конкурса, и вы получаете половину комиссии за результат, если ваша торговая стратегия выбрана для инвестиций.
Quantopian
Подобно Quantiacs, Quantopian - еще одна популярная платформа Python с открытым исходным кодом для тестирования торговых идей. Quantopian предоставляет более 15 лет минутных данных о ценах на акции США, фундаментальных корпоративных данных и фьючерсов США. Quantopian распределяет капитал для избранных торговых алгоритмов, и вы получаете долю от чистой прибыли своего алгоритма. Quantopian также имеет очень активное сообщество, участники которого обсуждают проблемы кодирования и торговые идеи.
Что дальше
Посмотрите веб-семинар «Automated Trading in Python» и узнайте, как создать и реализовать количественную стратегию на Python.
Вы также можете ознакомиться с этим руководством, чтобы использовать IBPy для реализации Python в Interactive Brokers API. Автоматизируйте торговлю на IB TWS для квантов и программистов Python.
Обновление
Мы заметили, что некоторые пользователи сталкиваются с проблемами при загрузке рыночных данных с платформ Yahoo и Google Finance. Если вы ищете альтернативный источник рыночных данных, вы можете использовать Quandl.
Комментариев нет:
Отправить комментарий