Este artículo presenta las librerías Python más importantes para ayudar a los desarrolladores principiantes. Estas librerías son ampliamente utilizadas en la industria en todas las áreas, desde el manejo de datos hasta el desarrollo de sistemas de transacciones en tiempo real.

Python es una herramienta indispensable para cualquier persona que quiera profundizar en el campo de la finanza cuantitativa y las transacciones de sistemas. Como el lenguaje de programación preferido de muchos desarrolladores cuantitativos, Python ofrece un vasto ecosistema de bibliotecas que simplifica todo, desde el análisis de datos hasta la ejecución de estrategias.

En este artículo se presentan las librerías de Python imprescindibles para el uso de los comerciantes profesionales de la cuantificación y el sistema. Se presentan las librerías que abarcan todo, desde el procesamiento de datos y el análisis técnico hasta las pruebas de retroalimentación y la modelación financiera avanzada.

Ya sea que seas un principiante que quiera aprender los fundamentos o un desarrollador intermedio con el objetivo de elevar tu sistema de transacciones a un nivel más alto, dominar estas bibliotecas te ayudará a cerrar la brecha entre el estudio y el comercio en tiempo real.

El dominio de las librerías de Python correctas es fundamental para el éxito de la conversión de estrategias de investigación a transacciones en tiempo real. Estas librerías son ampliamente utilizadas en la industria en todas las áreas, desde el procesamiento de datos hasta el desarrollo de sistemas de transacciones en tiempo real.

1. NumPy

Objetivo:Matemáticas rápidas y cálculo de matrices.

NumPy es la base del cálculo de valores numéricos en Python, que soporta matrices y matrices multidimensionales, así como un conjunto de funciones matemáticas para operar con eficiencia con estas matrices. NumPy se utiliza generalmente para procesar datos de precios, señales o retroalimentación.

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)

Características principales:

• Operaciones de Array de Alta Performance
• Amplio soporte para funciones matemáticas, lógicas y estadísticas.
• Es muy adecuado para el cálculo rápido en las estrategias.

2. Pandas

Objetivo:Procesamiento y análisis de datos.

Pandas se basa en NumPy y es ampliamente utilizado para el análisis de secuencias de tiempo, que es un componente clave para la cuantificación de las transacciones. Ofrece herramientas potentes para procesar datos estructurados, como datos de precios de OHLC (precio de apertura, precio máximo, precio mínimo y precio de cierre), datos de transacciones y rendimiento de la cartera.

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)

Características principales:

• Tratamiento sencillo de la secuencia de tiempo y los datos de la tabla.
• Herramientas fáciles para resamplar, desplazar ventanas y limpiar datos.
• Es muy adecuado para la preparación de conjuntos de datos para la retroalimentación y el sistema de comercio en tiempo real.

3. TA-Lib

Objetivo:Análisis técnico de los datos del mercado financiero.

TA-Lib es una potente biblioteca de funciones diseñada para el análisis técnico de los mercados financieros. Permite la fácil implementación de indicadores como promedios móviles, bandas de Brin y RSI, que se utilizan comúnmente en estrategias de cuantificación.

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)

Características principales:

• Más de 150 indicadores técnicos, como el RSI, el MACD y las bandas de Brin.
• Eficaz para la retroalimentación a gran escala y el análisis de transacciones en tiempo real.
• Soporte para obtener datos de secuencias de tiempo directamente de Pandas DataFrames o NumPy arrays.

4. Zipline

Objetivo:Las transacciones algorítmicas y el feedback.

Zipline es una librería de transacciones de algoritmos pythonic que proporciona soporte para el motor de retroalimentación Quantopian (ahora desactivado). Se puede utilizar para retroalimentación a gran escala de datos históricos, y también para algoritmos de transacciones impulsados por eventos.

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)

Características principales:

• La arquitectura está impulsada por eventos y es similar a un sistema de transacciones real.
• Aplicación para datos por minuto y por día.
• Integración con otras fuentes de datos como Quandl o Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Objetivo:Un sistema de retroalimentación y transacción impulsado por eventos.

PyAlgoTrade es una poderosa base de datos de retroalimentación impulsada por eventos para estrategias de trading. Es ligera y fácil de usar, especialmente para estrategias intradía. También admite operaciones simuladas desde la caja.

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)

Características principales:

• El motor de retroalimentación rápida se centra en los datos del día.
• El soporte integrado para el comercio en papel y la integración con el corredor.
• Tiene un buen rendimiento en la prueba de estrategias simples y complejas.

6. QSTrader

Objetivo:Sistema de retroalimentación y transacciones en tiempo real a nivel de la institución.

QSTrader es una biblioteca de Python de código abierto, construida para estrategias de trading en sistemas, que se centra en la retroalimentación y el comercio en tiempo real. Su objetivo es ayudar a los comerciantes a implementar estrategias de trading a nivel institucional con un mínimo de trabajo.

from qstrader import TradingSession

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

Características principales:

• Apoyar el riesgo y la gestión de riesgos a nivel de la cartera.
• Diseñado para la retroalimentación y el comercio en tiempo real.
• Modular, fácil de ampliar e integrar con otros sistemas.
• Un marco de nivel profesional, enfocado en una arquitectura sencilla.

7. QuantLib

Objetivo:Finanzas cuantitativas y modelos de precios.

QuantLib es una biblioteca de gran funcionalidad para modelos matemáticos avanzados de finanzas cuantitativas, como el precio de derivados, la gestión de riesgos y la optimización de carteras. Aunque es más complejo, es muy valioso para estrategias cuantitativas complejas.

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)))

Características principales:

• Opciones de precio, bonos y otros derivados son ampliamente apoyados.
• Se utiliza ampliamente en simulaciones de Monte Carlo y modelos de tasas de interés.
• Es ideal para desarrolladores que participan en la construcción de modelos cuantitativos complejos.

8. Matplotlib & Plotly

Objetivo:Visualización de datos.

Tanto Matplotlib como Plotly son importantes repositorios para visualizar el rendimiento de las estrategias de negociación y los datos del mercado. Matplotlib es más adecuado para gráficos estáticos básicos, mientras que Plotly es bueno para gráficos interactivos.

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()

Características principales:

• Matplotlib：El mapa estático es muy adecuado para la visualización básica de datos.
• Plotly：Visualización interactiva para explorar los datos de las transacciones.
• Ambos archivos ayudan a transmitir las ideas de los resultados de las revisiones y transacciones en tiempo real.

en conclusión

Familiarizarse con estas librerías le dará una base sólida para su desarrollo de transacciones cuantitativas en Python. Ya sea que esté realizando análisis de secuencias de tiempo, retroalimentación o transacciones en tiempo real, estas herramientas pueden construir, probar y optimizar estrategias de manera efectiva.

DesdeNumPy、Pandas y TA-LibCuando empieza la biblioteca, se aprenden rápidamente las habilidades básicas.Zipline、PyAlgoTrade y QSTraderEl marco de trabajo de la IA puede ayudar a construir sistemas más complejos, mientras que el marco de trabajo de la IA puede ayudar a construir sistemas más complejos.QuantLibEn la actualidad, la mayor parte de los países de la Unión Europea tienen un sistema de pagos que permite acceder a los mercados de menor tamaño y a los modelos financieros más avanzados.

Enlace al artículo original: https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/