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Python Forex Backtesting


Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade é uma Python Algorithmic Trading Library com foco em backtesting e suporte para papel-trading e live-trading. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia comercial e que gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça isso com um esforço mínimo. Principais características Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta pedidos de Mercado, Limite, Parada e StopLimit. Suporta os arquivos do Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais no formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas Bollinger, Expositores Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e análise de redução. Manipulação de eventos no Twitter em tempo real. Perfil de eventos. Integração TA-Lib. Muito fácil de dimensionar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia. PyAlgoTrade é livre, de código aberto, e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.bt - Backtesting Flexível para Python O que é bt bt é uma estrutura de backtesting flexível para o Python usado para testar estratégias de negociação quantitativas. Backtesting é o processo de testar uma estratégia em um dado conjunto de dados. Essa estrutura permite que você crie facilmente estratégias que combinem e combinem diferentes Algos. Ele visa promover a criação de blocos de lógica de estratégia facilmente testáveis, reutilizáveis ​​e flexíveis para facilitar o rápido desenvolvimento de estratégias comerciais complexas. O objetivo: salvar quants de reinventar a roda e deixá-los concentrar-se na parte importante do trabalho - desenvolvimento da estratégia. Bt é codificado em Python e se junta a um ecossistema vibrante e rico para análise de dados. Existem inúmeras bibliotecas para aprendizagem de máquinas, processamento de sinal e estatísticas e podem ser alavancadas para evitar reinventar a roda - algo que ocorre com demasiada frequência ao usar outras linguagens que não possuem a mesma riqueza de projetos de código aberto de alta qualidade. Bt é construído em cima do ffn - uma biblioteca de funções financeiras para Python. Confira um exemplo rápido Aqui está um gosto rápido de bt: A estratégia simples Backtest Let8217s criam uma estratégia simples. Criaremos uma estratégia mensal reequilibrada e de longa duração, onde colocamos pesos iguais em cada ativo em nosso universo de ativos. Primeiro, vamos baixar alguns dados. Por padrão, bt. get (alias para ffn. get) baixa o Close ajustado do Yahoo Finance. Vamos baixar alguns dados a partir de 1º de janeiro de 2010 para os propósitos desta demonstração. Uma vez que possamos nossos dados, criaremos nossa estratégia. O objeto Estratégia contém a lógica estratégica ao combinar vários Algos. Finalmente, criaremos um Backtest. Qual é a combinação lógica de uma estratégia com um conjunto de dados. Uma vez feito isso, podemos executar o backtest e analisar os resultados. Agora, podemos analisar os resultados do nosso backtest. O objeto Result é um wrapper fino em torno de ffn. GroupStats que adiciona alguns métodos auxiliares.

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