In diesem Artikel werden die wichtigsten Python-Libraries vorgestellt, die den Anfänger einführen können. Diese Bibliotheken werden in der Industrie in allen Bereichen von der Datenverarbeitung bis zur Entwicklung von Echtzeit-Handelssystemen verwendet.
Python ist ein unverzichtbares Werkzeug für alle, die sich mit dem Bereich der quantitativen Finanzen und des systematischen Handels beschäftigen möchten. Als die bevorzugte Programmiersprache vieler quantitativer Entwickler bietet Python ein umfangreiches Bibliotheks-Ökosystem, das alles von der Datenanalyse bis zur Strategie-Ausführung vereinfacht. Egal, ob Sie ein Neuling sind oder Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, ein Verständnis der richtigen Python-Bibliothek ist der Schlüssel zum Erstellen und Bereitstellen von Handelsstrategien.
In diesem Artikel werden die notwendigen Python-Libraries für professionelle Quantifizierungs- und Systemtrader vorgestellt. Wir werden Bibliotheken vorstellen, die alles von Datenverarbeitung und technischer Analyse bis hin zu Rückkopplungstests und fortgeschrittener Finanzmodellierung abdecken. Wenn Sie danach streben, Ihre Handelsideen in umsetzbare Strategien umzusetzen, werden diese Bibliotheken die Stützpfeiler für die Realisierung Ihrer Ideen sein.
Egal, ob Sie ein kleiner Entwickler sind, der die Grundlagen lernen möchte, oder ein mittlerer Entwickler, der seine Trading-Systeme auf ein höheres Niveau bringen möchte. Die Bibliotheken helfen Ihnen, die Lücke zwischen Forschung und Echtzeithandel zu schließen.
Die richtige Python-Bibliothek ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung von Strategien aus Forschung in Echtzeithandel. Diese Bibliotheken werden in der Industrie in allen Bereichen von der Datenverarbeitung bis zur Entwicklung von Echtzeit-Handelssystemen eingesetzt.
Ziel:Schnelle Mathematik und Matrixrechen.
NumPy ist die Basis für die numerische Berechnung in Python und unterstützt mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Reihe von mathematischen Funktionen, mit denen diese Arrays effizient bearbeitet werden können.
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)
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Datenverarbeitung und -analyse.
Pandas basiert auf NumPy und wird häufig für Zeitreihenanalyse verwendet, die ein wichtiger Bestandteil der Quantifizierung von Transaktionen ist. Es bietet leistungsstarke Tools, um strukturierte Daten wie OHLC (Öffnungs-, Höchst-, Tief- und Schließpreis) -Preisdaten, Transaktionsdaten und Portfolioperformance zu verarbeiten.
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)
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Technische Analyse von Finanzmärkten.
TA-Lib ist eine leistungsstarke Funktionsdatenbank, die speziell für die technische Analyse der Finanzmärkte entwickelt wurde. Sie ermöglicht die einfache Implementierung von Indikatoren wie beispielsweise beweglichen Durchschnitten, Blinken 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)
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Algorithmustransaktionen und Rückmessungen.
Zipline ist eine Pythonic-Algorithmen-Börse, die Unterstützung für die Retracement-Engine von Quantopian (heute nicht mehr verfügbar) bietet. Sie kann sowohl für die massive Retracement von historischen Daten als auch für Ereignis-getriebene Transaktionsalgorithmen verwendet werden.
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)
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Ein Ereignisgetriebenes Rückwertungs- und Transaktionssystem.
PyAlgoTrade ist eine leistungsfähige, ereignisgesteuerte Retest-Datenbank für Handelsstrategien. Sie ist leicht und einfach zu bedienen und eignet sich besonders für Intraday-Strategien. Sie unterstützt auch analoge, aus der Schachtel ausgehende Trades.
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)
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Das ist ein sehr schwieriges Problem, aber es gibt viele Möglichkeiten.
QSTrader ist eine Python-Bibliothek mit Open-Source-Konstruktion für System-Trading-Strategien, die sich auf Retrospektive und Echtzeit-Trading konzentriert. Es soll Händlern helfen, institutionelle Handelsstrategien mit minimalem Arbeitsvolumen zu implementieren. Es unterstützt das Risikomanagement an echten Glitzerpunkten, Gebühren und Portfolios, was es zu einem hervorragenden Tool für Retrospektive und Echtzeit-Trading-Umgebungen macht.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Es gibt viele Möglichkeiten, wie sich die Finanzmärkte zu verändern.
QuantLib ist eine leistungsstarke Bibliothek, die für die Quantifizierung hochgradiger mathematischer Modelle in der Finanzwissenschaft, wie z.B. Derivatenpreisung, Risikomanagement und Portfoliooptimierung, verwendet wird. Obwohl sie komplexer ist, ist sie für komplexe Quantifizierungsstrategien sehr wertvoll.
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)))
Die wichtigsten Merkmale:
Ziel:Daten visualisieren.
Matplotlib und Plotly sind beide wichtige Datenbanken für die Visualisierung von Handelsstrategie-Leistungen und Marktdaten. Matplotlib eignet sich besser für grundlegende Static Charts, während Plotly für interaktive Charts hervorragend 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()
Die wichtigsten Merkmale:
Die Kenntnis dieser Bibliotheken wird Ihnen eine solide Grundlage für die Entwicklung von Quantitative Transaktionen in Python geben. Egal, ob Sie Zeitreihenanalyse, Rückmessung oder Echtzeit-Trading durchführen.
VonZahl、PandasundTA-LibWenn Sie anfangen, können Sie schnell die grundlegenden Fähigkeiten erlernen.Ziegelstange、PyAlgoTradeundQSTraderEs gibt eine Reihe von Programmen, die von den Entwicklern entwickelt wurden, um zu helfen, komplexe Systeme zu bauen.QuantLibIn den letzten Jahren haben sich die Banken in den meisten Ländern der Welt in der Lage gemacht, sich in den Kleinhandelsmarkt zu begeben und Zugang zu hochwertigen Finanzmodellen zu erhalten.
Der Link zum Original:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/