Cet article présente les bibliothèques Python les plus importantes pour les débutants. Elles sont largement utilisées dans l'industrie dans tous les domaines, de la manipulation des données au développement de systèmes de trading en temps réel.
Python est un outil incontournable pour quiconque souhaite approfondir ses connaissances dans les domaines de la finance quantitative et des systèmes de négociation. Étant le langage de programmation de choix de nombreux développeurs de quantification, 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, une bonne connaissance de la bibliothèque Python est essentielle pour construire et déployer des stratégies de négociation.
Cet article présente les bibliothèques Python indispensables utilisées par les traders professionnels de la quantification et des systèmes. Nous 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. Si vous êtes désireux de transformer des idées de trading en stratégies exécutables, ces bibliothèques seront les piliers de la réalisation de votre idée.
Qu'il s'agisse d'un débutant qui souhaite apprendre les bases ou d'un développeur de niveau intermédiaire qui souhaite améliorer son système de trading, maîtriser ces bibliothèques vous aidera à combler le fossé entre la recherche et les transactions en temps réel.
Maîtriser les bonnes bibliothèques Python est essentiel pour réussir à transformer une stratégie de recherche en trading en temps réel. Ces bibliothèques sont largement utilisées dans l'industrie dans tous les domaines, du traitement des données au développement de systèmes de trading en temps réel.
Le but:Les mathématiques rapides et les calculs matriciels.
NumPy est la base du calcul numérique en Python, il prend en charge les matrices et les matrices multidimensionnelles, ainsi qu'un ensemble de fonctions mathématiques qui peuvent les manipuler efficacement. NumPy est généralement utilisé pour traiter les données de prix, les signaux ou les retouches.
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)
Les principales caractéristiques:
Le but:Le traitement et l'analyse des données.
Pandas est basé sur NumPy et est largement utilisé pour l'analyse des 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 transaction et la performance des portefeuilles.
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)
Les principales caractéristiques:
Le but:L'analyse technique des données sur les marchés financiers.
TA-Lib est une bibliothèque de fonctionnalités puissantes conçue pour l'analyse technique des marchés financiers. Elle permet d'implémenter facilement des indicateurs tels que les moyennes mobiles, les bandes de Browne et les 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)
Les principales caractéristiques:
Le but:L'algorithme de transaction et de retouche.
Zipline est une base de données d'algorithmes Pythonic qui prend en charge le moteur de retouche de Quantopian (maintenant désactivé). Il peut être utilisé pour des retouches massives de données historiques, mais peut également gérer des algorithmes de transaction 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)
Les principales caractéristiques:
Le but:Un système de retouche et de transaction piloté par événement.
PyAlgoTrade est une puissante bibliothèque de retouches événementielles pour les stratégies de trading. Il est léger et facile à utiliser, particulièrement pour les stratégies journalières. Il prend également en charge les transactions analogiques en mode open-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)
Les principales caractéristiques:
Le but:Le système de retouche et de négociation en temps réel au niveau institutionnel.
QSTrader est une bibliothèque Python open source conçue pour les stratégies de trading systémique, axée sur le retracement et la négociation en temps réel. Elle est conçue pour aider les traders à déployer des stratégies de trading au niveau institutionnel avec un minimum de travail. Elle prend en charge la gestion des risques au niveau des points de glissement, des frais et des portefeuilles, ce qui en fait un excellent outil pour les environnements de retracement et de négociation en temps réel.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Les principales caractéristiques:
Le but:Les modèles financiers et de tarification sont quantifiés.
QuantLib est une bibliothèque puissante pour quantifier les modèles mathématiques avancés de la finance, tels que les prix des dérivés, la gestion des risques et l'optimisation des portefeuilles. Bien qu'il soit plus complexe, il est très utile pour des stratégies de quantification 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)))
Les principales caractéristiques:
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 excellent 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()
Les principales caractéristiques:
La connaissance de ces bibliothèques vous donnera une base solide pour développer des transactions quantitatives en Python. Qu'il s'agisse d'analyse de séquences chronologiques, de retouches ou de transactions en temps réel, ces outils vous permettront de construire, tester et optimiser efficacement des stratégies.
PourNumPy、Les pandasetLe TA-LibAu début de la bibliothèque, vous pouvez acquérir rapidement les compétences de base.La ligne de fermeture éclair、PyAlgoTradeetQSTraderLe système de gestion de l'information est un outil qui peut être utilisé pour créer des systèmes plus complexes.QuantLibLe premier est de se lancer sur le marché des petites entreprises et d'avoir accès à des modèles financiers haut de gamme.
Le lien vers l'original:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/