En este artículo se presentan las bibliotecas de Python más importantes para ayudar a los desarrolladores principiantes. Estas bibliotecas se utilizan ampliamente en la industria en todos los campos, desde la manipulación de datos hasta el desarrollo de sistemas de negociación en tiempo real.
Python es una herramienta indispensable para cualquier persona que desee profundizar en el campo de las finanzas cuantitativas y las transacciones sistémicas. Como lenguaje de programación preferido de muchos desarrolladores de cuantificación, Python ofrece un gran ecosistema de bibliotecas que simplifica todo, desde el análisis de datos hasta la ejecución de estrategias. Ya sea que esté empezando o quiera mejorar sus habilidades, conocer la biblioteca Python correcta es clave para construir y implementar estrategias de transacción.
Este artículo presentará las bibliotecas de Python necesarias para el uso de los comerciantes profesionales de cuantificación y sistemas. Vamos a presentar una biblioteca que abarca todo, desde procesamiento de datos y análisis técnico hasta pruebas de retroceso y modelado financiero avanzado. Si deseas convertir ideas comerciales en estrategias ejecutables, estas bibliotecas serán el pilar de la realización de tus ideas.
Ya sea que usted sea un principiante que quiere aprender los fundamentos o un desarrollador intermedio que desea mejorar su sistema de negociación a un nivel superior, dominar estas librerías le ayudará a cerrar la brecha entre la investigación y la negociación en tiempo real.
El dominio de las bibliotecas de Python correctas es fundamental para convertir con éxito las estrategias de investigación en operaciones en tiempo real. Estas bibliotecas son ampliamente utilizadas en la industria en todos los campos, desde el procesamiento de datos hasta el desarrollo de sistemas de negociación en tiempo real.
El objetivo:Matemáticas rápidas y operaciones matriciales.
NumPy es la base de la computación numérica en Python, que soporta matrices y matrices multidimensionales, así como un conjunto de funciones matemáticas que pueden operar estas matrices de manera eficiente.
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)
Las características principales:
El 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 transacciones. Proporciona herramientas poderosas para procesar datos estructurados, como OHLC (precio de apertura, precio máximo, precio mínimo, precio de cierre) datos de precios, datos de transacciones y rendimiento de portafolios.
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)
Las características principales:
El objetivo:El análisis técnico de los datos de los mercados financieros.
TA-Lib es una biblioteca de funciones con muchas funciones, diseñada para el análisis técnico de los mercados financieros. Permite implementar fácilmente indicadores como las medias móviles, bandas de Bryn 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)
Las características principales:
El objetivo:Los algoritmos de transacción y reevaluación.
Zipline es un repositorio de algoritmos Pythonic que proporciona soporte para el motor de retrospección de Quantopian (ahora desactivado). Se puede utilizar para retrospección masiva de datos históricos, pero también para procesar algoritmos de transacción 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)
Las características principales:
El objetivo:Un sistema de retroevaluación y transacción impulsado por eventos.
PyAlgoTrade es una poderosa base de datos de retrospección impulsada por eventos para estrategias de negociación. Es ligero y fácil de usar, especialmente para estrategias diarias. También admite operaciones analógicas en la caja abierta.
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)
Las características principales:
El objetivo:Los sistemas de retrospectiva y de negociación en tiempo real a nivel institucional.
QSTrader es una biblioteca de Python de código abierto, construida para estrategias de negociación de sistemas, enfocada en retrospectiva y negociación en tiempo real. Está diseñada para ayudar a los operadores a implementar estrategias de negociación a nivel institucional con el menor volumen de trabajo. Apoya la gestión de riesgos a nivel de puntos de fricción, cargos y portafolios, lo que lo convierte en una excelente herramienta para retrospectiva y entornos de negociación en tiempo real.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Las características principales:
El objetivo:Los modelos financieros y de precios cuantificados.
QuantLib es una biblioteca de funciones poderosas para la cuantificación de modelos matemáticos avanzados de la finanza, tales como precios de derivados, gestión de riesgos y optimización de portafolios. Aunque es más complejo, es muy valioso para estrategias de cuantificación 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)))
Las características principales:
El objetivo:La visualización de los datos.
Matplotlib y Plotly son importantes repositorios para visualizar el rendimiento de la estrategia 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()
Las características principales:
La familiaridad con estas bibliotecas le dará una base sólida para desarrollar transacciones cuantificadas en Python. Las herramientas pueden construir, probar y optimizar estrategias de manera efectiva, ya sea que esté realizando análisis de secuencias de tiempo, retrospectiva o transacciones en tiempo real.
DesdeEl número、Las pandasyT-LibCuando se inicia la biblioteca, se puede dominar rápidamente las habilidades básicas.Línea de tirolesa、PyAlgoTradeyQSTraderEn la actualidad, la mayoría de las aplicaciones están diseñadas para desarrollar sistemas más complejos.CuantLibEn la actualidad, la mayor parte de las empresas que se encuentran en el mercado de la inversión en el sector privado, incluidos los bancos centrales, tienen acceso al mercado minorista y a los modelos financieros más avanzados.
Enlace al texto original:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/