In diesem Artikel werden die wichtigsten Python-Bibliotheken vorgestellt, die den Anfängern helfen können. Diese Bibliotheken werden in der Branche in allen Bereichen verwendet, von der Datenverarbeitung bis zur Entwicklung von Echtzeit-Trading-Systemen.

Python ist ein unverzichtbares Werkzeug für jeden, der sich mit Quantifizierung der Finanzwelt und Systemhandel beschäftigen möchte. Als die bevorzugte Programmiersprache für viele Quantifizierungsentwickler bietet Python ein umfangreiches Bibliotheks-Ökosystem, das alles von der Datenanalyse bis zur Strategieausführung vereinfacht. Egal, ob Sie gerade anfangen oder Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, die richtigen Python-Bibliotheken zu verstehen, ist der Schlüssel zum Erstellen und Bereitstellen von Handelsstrategien.

In diesem Artikel werden die notwendigen Python-Bibliotheken vorgestellt, die von professionellen Quantifizierern und Systemhändlern verwendet werden. Wir werden die Bibliotheken vorstellen, die alles von der Datenverarbeitung und technischen Analyse über Feedback-Tests bis hin zu fortgeschrittenen Finanzmodellierungen abdecken.

Ob Sie ein Neuling sind, der die Grundlagen lernen will, oder ein mittlerer Entwickler, der sein Trading-System auf ein höheres Niveau bringen will, die Beherrschung dieser Bibliotheken wird Ihnen helfen, die Lücke zwischen Forschung und Live-Trading zu schließen.

Die Beherrschung der richtigen Python-Bibliotheken ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung von Strategien aus der Forschung in Echtzeit-Trading. Diese Bibliotheken werden in der Branche in allen Bereichen von der Datenverarbeitung bis zur Entwicklung von Echtzeit-Trading-Systemen eingesetzt.

1. NumPy

Zweck:Schnelle Mathematik und Matrix-Berechnungen.

NumPy ist die Basis für die Zahlenrechnung in Python. Es unterstützt mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Reihe von mathematischen Funktionen, die diese Arrays effizient bearbeiten können. NumPy wird normalerweise verwendet, um mit Preisdaten, Signalen oder Rückmeldungen umzugehen.

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)

Hauptmerkmale:

• Hochleistungs-Array-Operationen
• Mathematische, logische und statistische Funktionen werden unterstützt.
• Das ist ideal für schnelle Berechnungen in der Strategie.

2. Pandas

Zweck:Datenverarbeitung und -analyse

Pandas basiert auf NumPy und ist ein wichtiger Bestandteil der Quantifizierung von Transaktionen. Es bietet leistungsstarke Tools für die Verarbeitung von strukturierten Daten, wie z. B. OHLC-Preisdaten, Transaktionsdaten und Portfolio-Performance.

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)

Hauptmerkmale:

• Einfache Bearbeitung von Zeitreihen und Tabellendaten.
• Ein praktisches Tool für die Wiederbesamplung, das Rollen von Fenstern und die Datenbereinigung.
• Das ist ideal für die Bereitstellung von Datensätzen für Rückmeldungen und Echtzeit-Trading-Systeme.

3. TA-Lib

Zweck:Technische Analyse von Finanzmärkten.

TA-Lib ist eine leistungsstarke Funktionsbibliothek, die speziell für die technische Analyse von Finanzmärkten entwickelt wurde. Sie ermöglicht die einfache Implementierung von Indikatoren wie Moving Averages, Brin-Bands und RSI, die häufig in Quantifizierungsstrategien verwendet werden.

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)

Hauptmerkmale:

• Mehr als 150 technische Indikatoren, wie RSI, MACD und Bollinger Bands.
• Effiziente Methoden zur Massenrückverfolgung und Echtzeit-Transaktionsanalyse.
• Unterstützung für die direkte Erfassung von Zeitreihendaten aus Pandas DataFrames oder NumPy-Arrays.

4. Zipline

Zweck:Algorithmischer Handel und Rückmeldung.

Zipline ist eine Pythonic-Algorithmenbörse, die die Rückmeldungs-Engine von Quantopian unterstützt. Sie kann für die Massen-Rückmeldung historischer Daten verwendet werden und kann auch mit ereignisgetriebenen Handelsalgorithmen arbeiten.

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)

Hauptmerkmale:

• Eine ereignisgesteuerte Architektur, ähnlich wie bei echten Handelssystemen.
• Die Daten sind für die Minuten und für den Tag gültig.
• Integration mit anderen Datenquellen wie Quandl oder Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Zweck:Ein Ereignis-getriebenes Feedback- und Handelssystem.

PyAlgoTrade ist eine leistungsstarke, ereignisgesteuerte Rückmeldungsbibliothek für Handelsstrategien. Es ist leicht und einfach zu bedienen und eignet sich insbesondere für Intraday-Strategien. Es unterstützt auch den Analoghandel vor dem Hintergrund der Box.

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)

Hauptmerkmale:

• Die Schnellfeedback-Engine konzentriert sich auf die Daten des Tages.
• Die integrierte Unterstützung von Papierhandel und die Integration mit Brokern.
• Es hat eine gute Leistung bei der Prüfung einfacher und komplexer Strategien.

6. QSTrader

Zweck:Institutionelle Rückmeldung und Echtzeit-Transaktionssysteme.

QSTrader ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die speziell für System-Trading-Strategien entwickelt wurde und sich auf Rückmeldungen und Echtzeit-Trading konzentriert. Sie soll Händlern helfen, institutionelle Trading-Strategien mit minimalem Aufwand zu implementieren. Sie unterstützt das Risiko-Management auf der Ebene von realen Gleitpunkten, Kosten und Portfolios, was sie zu einem hervorragenden Werkzeug für Rückmeldungen und Echtzeit-Trading-Umgebungen macht.

from qstrader import TradingSession

# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()

Hauptmerkmale:

• Unterstützung der Risiken und des Risikomanagements auf Portfolio-Ebene
• Das System wurde speziell für die Rückmeldung und den Echtzeithandel entwickelt.
• Modular, erweiterbar und integrierbar mit anderen Systemen.
• Professionelle Frameworks, die sich auf einfache Architektur konzentrieren.

7. QuantLib

Zweck:Quantitative Finanzen und Preismodelle.

QuantLib ist eine leistungsstarke Bibliothek für hochwertige mathematische Modelle in der Quantitativen Finanzwissenschaft, zum Beispiel für Derivatenpreisung, Risikomanagement und Portfoliooptimierung. Obwohl es komplexer ist, ist es sehr wertvoll für komplexe quantitative Strategien.

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)))

Hauptmerkmale:

• Weit verbreitete Unterstützung für Pricing Options, Bonds und andere Derivate.
• Weit verbreitet in Monte Carlo-Simulationen und Zinsmodellen.
• Es ist ideal für Entwickler, die an der Erstellung komplexer quantitativer Modelle beteiligt sind.

8. Matplotlib & Plotly

Zweck:Datenvisualisierung

Matplotlib und Plotly sind wichtige Repositorien für die Visualisierung von Trading-Strategie-Performance und Marktdaten. Matplotlib ist besser geeignet für grundlegende, statische Diagramme, während Plotly für interaktive Diagramme geeignet ist.

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()

Hauptmerkmale:

• Matplotlib：Statikkarten sind ideal für die einfache Datenvisualisierung.
• Plotly：Interaktive Visualisierung, um die Transaktionsdaten zu erforschen.
• Beide Bibliotheken helfen dabei, die Erkenntnisse aus Rückmeldungen und Echtzeit-Transaktionsergebnissen zu vermitteln.

abschließend

Wenn Sie sich mit diesen Bibliotheken vertraut machen, haben Sie eine solide Grundlage für die Entwicklung von Python-Quantitative Transactions. Egal, ob Sie Zeitreihenanalyse, Rückmeldung oder Echtzeit-Transactions durchführen, diese Tools können Strategien effektiv erstellen, testen und optimieren.

AusNumPy、Pandas Und TA-LibWenn Sie mit dem Training beginnen, können Sie die Grundkenntnisse schnell erlernen.Zipline、PyAlgoTrade Und QSTraderEs ist ein sehr komplexes System, aber es ist auch ein sehr komplexes System, und es ist ein sehr komplexes System.QuantLibDas bedeutet, dass sie Zugang zu kleineren Märkten und hochwertigen Finanzmodellen haben.

Die Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung der Quantifizierung.