এই নিবন্ধটি প্রাথমিক ডেভেলপারদের জন্য প্রাথমিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ পাইথন লাইব্রেরিগুলি উপস্থাপন করে। এই লাইব্রেরীগুলি ডেটা অপারেশন থেকে রিয়েল-টাইম ট্রেডিং সিস্টেম বিকাশের সমস্ত ক্ষেত্রে শিল্পে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
কোয়ালিফাইং ফিনান্স এবং সিস্টেম ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে গভীরভাবে জানতে চান এমন কারও জন্য, পাইথন একটি অপরিহার্য সরঞ্জাম। অনেক কোয়ালিফাইং ডেভেলপারদের পছন্দের প্রোগ্রামিং ভাষা হিসাবে, পাইথন একটি বিশাল লাইব্রেরি ইকোসিস্টেম সরবরাহ করে যা ডেটা বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে কৌশল সম্পাদন পর্যন্ত সবকিছুকে সহজ করে তোলে। আপনি যদি নতুন হন বা আপনার দক্ষতা বাড়াতে চান তবে সঠিক পাইথন লাইব্রেরিটি বোঝা ট্রেডিং কৌশল তৈরি এবং স্থাপন করার মূল চাবিকাঠি।
এই নিবন্ধটি পেশাদার কোয়ালিটি এবং সিস্টেম ট্রেডারদের জন্য প্রয়োজনীয় পাইথন লাইব্রেরিগুলি সম্পর্কে আলোচনা করবে। আমরা ডাটা প্রসেসিং এবং প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ থেকে শুরু করে রিটার্নিং টেস্টিং এবং উচ্চতর আর্থিক মডেলিং পর্যন্ত সমস্ত কিছু জুড়ে লাইব্রেরিগুলি সম্পর্কে আলোচনা করব। আপনি যদি ট্রেডিং ধারণাগুলিকে কার্যকর কৌশলগুলিতে রূপান্তর করতে আগ্রহী হন তবে এই লাইব্রেরিগুলি আপনার ধারণাগুলি বাস্তবায়নের ভিত্তি হয়ে উঠবে।
আপনি যদি মৌলিক বিষয়গুলি শিখতে চান বা আপনার ট্রেডিং সিস্টেমকে পরবর্তী স্তরে উন্নীত করার লক্ষ্যে একটি মধ্যম বিকাশকারী হন, এই লাইব্রেরিগুলির সাথে পরিচিত হওয়া আপনাকে গবেষণা এবং লাইভ ট্রেডিংয়ের মধ্যে ব্যবধানটি পূরণ করতে সহায়তা করবে। আসুন শুরু করা যাক!
সঠিক পাইথন লাইব্রেরিগুলি আয়ত্ত করা কৌশলগুলিকে গবেষণা থেকে রিয়েল-টাইম ট্রেডিংয়ে সফলভাবে রূপান্তর করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এই লাইব্রেরিগুলি তথ্য প্রক্রিয়াকরণ থেকে শুরু করে রিয়েল-টাইম ট্রেডিং সিস্টেম বিকাশের সমস্ত ক্ষেত্রে শিল্পে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
উদ্দেশ্যঃদ্রুত গণিত এবং ম্যাট্রিক্স অপারেশন।
NumPy হল পাইথনের সংখ্যা গণনার ভিত্তি, যা বহু-মাত্রিক অ্যারে এবং ম্যাট্রিক্সকে সমর্থন করে, এবং একটি সেট গাণিতিক ফাংশন যা এই অ্যারেগুলিকে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে পারে। দামের ডেটা, সংকেত বা পুনরায় গণনা পরিচালনা করার সময় সাধারণত NumPy ব্যবহার করা হয়।
import numpy as np
# Example: Creating a 1D array (vector) and performing operations
prices = np.array([100, 102, 101, 105, 108])
returns = np.diff(prices) / prices[:-1] # Calculate simple returns
print(returns)
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃডেটা প্রক্রিয়াকরণ ও বিশ্লেষণ।
পান্ডা NumPy এর উপরে নির্মিত এবং এটি ব্যাপকভাবে টাইমসেরিজ বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যা পরিমাণগত লেনদেনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি কাঠামোগত তথ্য যেমন OHLC (উন্মুক্ত মূল্য, সর্বোচ্চ মূল্য, সর্বনিম্ন মূল্য, বন্ধ মূল্য) মূল্যের তথ্য, লেনদেনের তথ্য এবং পোর্টফোলিও পারফরম্যান্সের সাথে কাজ করার জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
import pandas as pd
# Example: Create a DataFrame for OHLC price data
data = {'Open': [100, 101, 102], 'High': [103, 104, 105], 'Low': [99, 100, 101], 'Close': [102, 103, 104]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃআর্থিক বাজারের তথ্যের প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ।
TA-Lib হল একটি শক্তিশালী ফাংশনাল ল্যাবরেটরি, যা আর্থিক বাজারের প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি সহজেই পরিমাপ কৌশলগুলিতে ব্যবহৃত মুভিং এভারেজ, ব্রেন্ড এবং RSI এর মতো সূচকগুলি বাস্তবায়ন করতে দেয়।
import talib as ta
import numpy as np
# Example: Calculating RSI (Relative Strength Index)
prices = np.random.random(100)
rsi = ta.RSI(prices, timeperiod=14)
print(rsi)
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃঅ্যালগরিদম লেনদেন এবং পুনরায় পরিমাপ।
জিপলাইন হল একটি পাইথনিক অ্যালগরিদম ট্রেডিং ল্যাবরেটরি যা Quantopian (বর্তমানে বন্ধ) এর পুনরাবৃত্তি ইঞ্জিনকে সমর্থন করে। এটি ঐতিহাসিক তথ্যের ব্যাপক পুনরাবৃত্তি এবং ইভেন্ট-চালিত ট্রেডিং অ্যালগরিদমগুলি পরিচালনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
from zipline import run_algorithm
from zipline.api import order, symbol
# Example: A simple Zipline strategy
def initialize(context):
context.asset = symbol('AAPL')
def handle_data(context, data):
order(context.asset, 10)
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃইভেন্ট-চালিত পুনরায় মূল্যায়ন এবং লেনদেনের সিস্টেম।
PyAlgoTrade হল একটি শক্তিশালী ইভেন্ট-চালিত রিট্রেড লাইব্রেরি যা ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য উপযুক্ত। এটি হালকা ও সহজেই ব্যবহারযোগ্য, বিশেষ করে ইন-ডাইনিং কৌশলগুলির জন্য উপযুক্ত। এটি আনবক্সের জন্য অ্যানালগ ট্রেডিং সমর্থন করে।
from pyalgotrade import strategy
# Example: A simple PyAlgoTrade strategy
class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
def onBars(self, bars):
if self.getBroker().getCash() > 1000:
self.getBroker().order('AAPL', 10)
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃইনস্টিটিউশন পর্যায়ের রিটুইট এবং রিয়েল টাইম ট্রেডিং সিস্টেম।
QSTrader হল একটি ওপেন সোর্স পাইথন লাইব্রেরি, যা সিস্টেম ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য নির্মিত হয়েছে, যা রিভিউ এবং রিয়েল-টাইম ট্রেডিংয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি ব্যবসায়ীদের সর্বনিম্ন কাজের সাথে প্রতিষ্ঠান-স্তরের ট্রেডিং কৌশল স্থাপন করতে সহায়তা করার লক্ষ্যে তৈরি করা হয়েছে। এটি সত্যিকারের স্লিপপয়েন্ট, ফি এবং পোর্টফোলিও স্তরের ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সমর্থন করে, যা এটিকে রিভিউ এবং রিয়েল-টাইম ট্রেডিং পরিবেশে দুর্দান্ত সরঞ্জাম করে তোলে।
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃকোয়ালিফাইড ফাইন্যান্সিয়াল এবং প্রাইসিং মডেল।
QuantLib হল একটি শক্তিশালী লাইব্রেরি যা আর্থিক বিষয়ের উচ্চতর গাণিতিক মডেলগুলি যেমন ডেরিভেটিভ মূল্য নির্ধারণ, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। যদিও এটি আরও জটিল, এটি জটিল পরিমাণগত কৌশলগুলির জন্য অত্যন্ত মূল্যবান।
import QuantLib as ql
# Example: Calculating the price of a European Call Option
option = ql.EuropeanOption(ql.PlainVanillaPayoff(ql.Option.Call, 100), ql.EuropeanExercise(ql.Date(15, 6, 2024)))
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
উদ্দেশ্যঃডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন।
Matplotlib এবং Plotly উভয়ই ট্রেডিং কৌশল কর্মক্ষমতা এবং বাজার তথ্যের একটি গুরুত্বপূর্ণ সংগ্রহস্থল। Matplotlib মৌলিক স্ট্যাটিক চার্টগুলির জন্য আরও উপযুক্ত, যখন Plotly ইন্টারেক্টিভ চার্টগুলিতে ভাল।
import matplotlib.pyplot as plt
# Example: Plotting a simple time series with Matplotlib
prices = [100, 102, 101, 105, 108]
plt.plot(prices)
plt.title('Price Series')
plt.show()
প্রধান বৈশিষ্ট্যঃ
এই লাইব্রেরীগুলির সাথে পরিচিত হওয়া আপনার পাইথন কোয়ান্টামাইজড লেনদেনের বিকাশের জন্য একটি দৃ foundation় ভিত্তি স্থাপন করবে। আপনি টাইমসেন্স বিশ্লেষণ, পুনরায় পরীক্ষা বা রিয়েল-টাইম লেনদেন করছেন কিনা, এই সরঞ্জামগুলি কার্যকরভাবে কৌশল তৈরি, পরীক্ষা এবং অনুকূলিতকরণ করতে সক্ষম।
থেকেসংখ্যা、পান্ডাএবংTA-Libআপনি যদি এই বইটি শুরু করতে চান তবে আপনি দ্রুত মৌলিক দক্ষতা অর্জন করতে পারেন।জিপলাইন、PyAlgoTradeএবংQSTraderএই ফ্রেমওয়ার্কগুলি আরও জটিল সিস্টেম তৈরিতে সহায়তা করতে পারে।কোয়ান্টলিভএই প্রকল্পের মাধ্যমে, আপনি ভিজিটর মার্কেটে প্রবেশ করতে পারবেন এবং উচ্চমানের আর্থিক মডেলের সাথে যোগাযোগ করতে পারবেন।
মূল লিংকঃhttps://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/