Cet article présente les bibliothèques Python les plus importantes pour aider les développeurs débutants. Ces bibliothèques sont largement utilisées dans l’industrie dans tous les domaines, de la manipulation de données au développement de systèmes de transaction en temps réel.

Python est un outil indispensable pour quiconque souhaite approfondir ses connaissances dans le domaine de la finance quantique et du trading systémique. En tant que langage de programmation de choix pour de nombreux développeurs quantiques, Python offre un vaste écosystème de bibliothèques qui simplifient tout, de l’analyse des données à l’exécution des stratégies. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez améliorer vos compétences, comprendre les bonnes bibliothèques Python est la clé pour construire et déployer des stratégies de trading.

Cet article présente les bibliothèques Python indispensables aux traders professionnels de la quantification et des systèmes. Nous vous présenterons des bibliothèques qui couvrent tout, du traitement des données et de l’analyse technique aux tests de rétroaction et à la modélisation financière avancée.

Que vous soyez un débutant qui souhaite apprendre les bases ou un développeur intermédiaire qui souhaite faire progresser votre système de trading à un niveau supérieur, la maîtrise de ces bibliothèques vous aidera à combler le fossé entre la recherche et les transactions en temps réel.

La maîtrise de la bonne bibliothèque Python est essentielle pour réussir la conversion de la stratégie de la recherche à la transaction en temps réel. Ces bibliothèques sont largement utilisées dans l’industrie dans tous les domaines, du traitement des données au développement de systèmes de transaction en temps réel.

1. NumPy

Le but:Mathématiques rapides et calculs matriciels

NumPy est la base du calcul de valeurs numériques en Python, il prend en charge les matrices et les matrices multidimensionnelles, ainsi qu’un ensemble de fonctions mathématiques permettant d’opérer efficacement avec ces matrices. NumPy est généralement utilisé pour traiter des données de prix, des signaux ou des retours.

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)

Caractéristiques principales :

• Opérations de haute performance avec des matrices.
• Les fonctions mathématiques, logiques et statistiques sont largement prises en charge.
• Il s’agit d’une méthode de calcul rapide qui s’intègre parfaitement dans la stratégie.

2. Pandas

Le but:Traitement et analyse des données.

Pandas est basé sur NumPy et est largement utilisé pour l’analyse de séquences chronologiques, qui est un élément clé de la quantification des transactions. Il fournit des outils puissants pour traiter des données structurées, telles que les données de prix OHLC (prix d’ouverture, prix le plus élevé, prix le plus bas, prix de clôture), les données de transactions et la performance du portefeuille.

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)

Caractéristiques principales :

• Traitement simple des données de séquences chronologiques et de tableaux.
• Un outil pratique pour le rééchantillonnage, le défilement des fenêtres et le nettoyage des données.
• Il est parfait pour préparer des ensembles de données pour le suivi et les systèmes de trading en temps réel.

3. TA-Lib

Le but:Analyse technique des données sur les marchés financiers.

TA-Lib est une puissante bibliothèque de fonctions conçue pour l’analyse technique des marchés financiers. Elle permet d’implémenter facilement des indicateurs tels que les moyennes mobiles, les bandes de Brin et le RSI, couramment utilisés dans les stratégies de quantification.

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)

Caractéristiques principales :

• Plus de 150 indicateurs techniques, tels que le RSI, le MACD et les bandes de Brin.
• Il est efficace pour le suivi à grande échelle et l’analyse des transactions en temps réel.
• Prise en charge de données de séquences chronologiques directement à partir de Pandas DataFrames ou NumPy.

4. Zipline

Le but:Les algorithmes de négociation et de rétroaction.

Zipline est une base de données d’échanges d’algorithmes pythoniques qui prend en charge le moteur de rétroaction Quantopian (maintenant désactivé). Il peut être utilisé pour la rétroaction de données historiques à grande échelle, mais peut également gérer des algorithmes de trading axés sur des événements.

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)

Caractéristiques principales :

• L’architecture est basée sur des événements et ressemble à un véritable système de transaction.
• Il s’applique aux données par minute et par jour.
• L’intégration avec d’autres sources de données comme Quandl ou Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Le but:Un système de rétroaction et d’échange basé sur des événements.

PyAlgoTrade est une puissante base de données de rétroaction basée sur des événements pour les stratégies de trading. Elle est légère et facile à utiliser, particulièrement pour les stratégies intraday.

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)

Caractéristiques principales :

• Un moteur de rétroaction rapide, axé sur les données quotidiennes.
• Le support intégré pour les transactions papier et l’intégration avec les courtiers.
• Il a de bonnes performances pour tester des stratégies simples et complexes.

6. QSTrader

Le but:Système de rétroaction et de transaction en temps réel au niveau de l’institution.

QSTrader est une bibliothèque open source en Python conçue pour les stratégies de trading système, qui se concentre sur la rétroaction et le trading en temps réel. Elle est conçue pour aider les traders à déployer des stratégies de trading institutionnelles avec un minimum de travail. Elle prend en charge la gestion des risques au niveau des points de glissement réels, des frais et du portefeuille, ce qui en fait un excellent outil pour la rétroaction et l’environnement de trading en temps réel.

from qstrader import TradingSession

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

Caractéristiques principales :

• Soutenir le risque et la gestion du risque au niveau du portefeuille.
• Il a été conçu pour le suivi et la transaction en temps réel.
• Modulaire, facile à étendre et à intégrer à d’autres systèmes.
• Un cadre professionnel, axé sur une architecture simple.

7. QuantLib

Le but:La finance quantitative et les modèles de prix.

QuantLib est une bibliothèque de puissantes fonctionnalités pour les modèles mathématiques avancés de la finance quantitative, tels que la tarification des produits dérivés, la gestion des risques et l’optimisation de portefeuille. Bien qu’il soit plus complexe, il est très précieux pour des stratégies quantitatives complexes.

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)))

Caractéristiques principales :

• Les options de prix, les obligations et autres produits dérivés sont largement pris en charge.
• Il est largement utilisé dans les simulations de Monte-Carlo et les modèles de taux d’intérêt.
• Il s’adresse aux développeurs impliqués dans la construction de modèles quantifiés complexes.

8. Matplotlib & Plotly

Le but:Les données sont visualisées.

Matplotlib et Plotly sont des bases de données importantes pour visualiser les performances des stratégies de trading et les données du marché. Matplotlib est mieux adapté aux graphiques statiques de base, tandis que Plotly est plus doué pour les graphiques interactifs.

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()

Caractéristiques principales :

• Matplotlib：Les cartes statiques sont parfaites pour la visualisation de données de base.
• Plotly：La visualisation interactive peut être utilisée pour explorer les données des transactions.
• Ces deux bibliothèques aident à communiquer des informations provenant de la rétroaction et des résultats des transactions en temps réel.

en conclusion

Une bonne connaissance de ces bibliothèques vous donnera une base solide pour développer des transactions quantifiées en Python. Que vous fassiez des analyses de séquences chronologiques, des retours d’expérience ou des transactions en temps réel, ces outils vous permettront de construire, tester et optimiser efficacement des stratégies.

DepuisNumPy、Pandas et TA-LibIl est possible de maîtriser rapidement les compétences de base en attendant le début de la formation.Zipline、PyAlgoTrade et QSTraderDes cadres comme celui-ci peuvent aider à construire des systèmes plus complexes, tandis que des cadres comme celui-ci peuvent aider à créer des systèmes plus complexes.QuantLibL’accès à des marchés de petite taille et à des modèles financiers haut de gamme.

Les articles ont été publiés en anglais et en espagnol.