यह आलेख सबसे महत्वपूर्ण पायथन पुस्तकालयों का परिचय देता है जो शुरुआती डेवलपर्स के लिए एक परिचय के रूप में काम करते हैं। ये पुस्तकालय उद्योग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, डेटा संचालन से लेकर वास्तविक समय में व्यापार प्रणाली के विकास तक सभी क्षेत्रों में।
क्वांटिफाइड फाइनेंस और सिस्टम ट्रेडिंग के क्षेत्र में गहराई से जाने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए, पायथन एक अनिवार्य उपकरण है। कई क्वांटिफाइड डेवलपर्स के लिए पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में, पायथन एक विशाल लाइब्रेरी पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है जो डेटा विश्लेषण से लेकर रणनीति निष्पादन तक सब कुछ सरल बनाता है। चाहे आप शुरुआत कर रहे हों या अपने कौशल में सुधार करना चाहते हों, सही पायथन लाइब्रेरी को समझना ट्रेडिंग रणनीति बनाने और तैनात करने की कुंजी है।
यह आलेख पेशेवर क्वांटिफाइंग और सिस्टम ट्रेडरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले आवश्यक पायथन पुस्तकालयों का परिचय देगा। हम डेटा प्रसंस्करण और तकनीकी विश्लेषण से लेकर बैक-टेस्टिंग परीक्षण और उन्नत वित्तीय मॉडलिंग तक सब कुछ कवर करने वाले पुस्तकालयों का परिचय देंगे। यदि आप व्यापारिक विचारों को निष्पादित रणनीतियों में बदलने के लिए उत्सुक हैं, तो ये पुस्तकालय आपके विचारों को प्राप्त करने के लिए आधारशिला बनेंगे।
चाहे आप बुनियादी बातों को सीखना चाहते हों या मध्यवर्ती डेवलपर जो अपने ट्रेडिंग सिस्टम को एक उच्च स्तर पर ले जाना चाहते हैं, इन पुस्तकालयों का अधिग्रहण करने से आपको अनुसंधान और वास्तविक समय में व्यापार के बीच के अंतर को पाटने में मदद मिलेगी। चलो शुरू करते हैं!
सही पायथन लाइब्रेरी का अधिग्रहण अनुसंधान से रणनीति को वास्तविक समय में सफलतापूर्वक बदलने के लिए महत्वपूर्ण है। ये लाइब्रेरी उद्योग में व्यापक रूप से डेटा प्रसंस्करण से लेकर वास्तविक समय में व्यापार प्रणाली के विकास तक सभी क्षेत्रों में उपयोग की जाती हैं।
उद्देश्यःत्वरित गणित और मैट्रिक्स ऑपरेशन।
NumPy पायथन में संख्यात्मक गणना का आधार है, जो बहुआयामी सरणी और मैट्रिक्स का समर्थन करता है, साथ ही साथ उन गणित कार्यों का एक सेट भी है जो इन सरणी को कुशलतापूर्वक संचालित कर सकते हैं।
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)
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःडेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण।
पंडास NumPy पर आधारित है और व्यापक रूप से समय-क्रम विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है, जो कि व्यापारों को मात्रात्मक रूप से मापने का एक महत्वपूर्ण घटक है। यह संरचनात्मक डेटा जैसे कि OHLC (खुलने की कीमत, उच्चतम मूल्य, न्यूनतम मूल्य, समापन मूल्य) मूल्य डेटा, व्यापार डेटा और पोर्टफोलियो प्रदर्शन को संसाधित करने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है।
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)
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःवित्तीय बाजार के आंकड़ों का तकनीकी विश्लेषण।
TA-Lib एक शक्तिशाली फ़ंक्शनबेस है जो वित्तीय बाजारों के लिए तकनीकी विश्लेषण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह आसानी से चलती औसत, ब्रेनबैंड और आरएसआई जैसे संकेतकों को लागू करने की अनुमति देता है जो अक्सर मात्रा रणनीतियों में उपयोग किए जाते हैं।
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)
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःएल्गोरिथ्म लेनदेन और पुनर्मूल्यांकन।
Zipline एक पायथनिक एल्गोरिथ्म ट्रेडिंग रिपॉजिटरी है जो Quantopian (अब निष्क्रिय) के पुनरावृत्ति इंजन का समर्थन करता है। यह ऐतिहासिक डेटा के बड़े पैमाने पर पुनरावृत्ति के लिए उपयोग किया जा सकता है, और घटना-संचालित लेनदेन एल्गोरिदम को संभाल सकता है।
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)
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःघटना-संचालित रीट्यूड और ट्रेडिंग सिस्टम।
PyAlgoTrade एक शक्तिशाली घटना-संचालित रीट्रेडर है जो ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए है। यह हल्का और उपयोग में आसान है, विशेष रूप से दिन के भीतर की रणनीतियों के लिए। यह अनबॉक्स किए गए एनालॉग ट्रेडिंग का भी समर्थन करता है।
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)
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःसंस्थागत स्तर पर पुनर्मूल्यांकन और वास्तविक समय व्यापार प्रणाली।
QSTrader एक ओपन सोर्स पायथन लाइब्रेरी है, जो सिस्टम ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए बनाई गई है, जो रीट्रीट और रियल टाइम ट्रेडिंग पर केंद्रित है। इसका उद्देश्य व्यापारियों को न्यूनतम कार्यभार के साथ संस्थागत स्तर की ट्रेडिंग रणनीतियों को तैनात करने में मदद करना है। यह वास्तविक स्लिप पॉइंट, शुल्क और पोर्टफोलियो स्तर पर जोखिम प्रबंधन का समर्थन करता है, जो इसे रीट्रीट और रियल टाइम ट्रेडिंग वातावरण के लिए एक उत्कृष्ट उपकरण बनाता है।
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःक्वांटिफाइड फाइनेंस और प्राइसिंग मॉडल।
क्वांटलिब (QuantLib) एक शक्तिशाली पुस्तकालय है जिसका उपयोग वित्तीय विज्ञान के उन्नत गणितीय मॉडल को मात्रात्मक रूप से मापने के लिए किया जाता है, जैसे कि व्युत्पन्न मूल्य निर्धारण, जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो अनुकूलन। हालांकि यह अधिक जटिल है, यह जटिल मात्रात्मक रणनीतियों के लिए बहुत मूल्यवान है।
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)))
मुख्य विशेषताएंः
उद्देश्यःडेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
Matplotlib और Plotly दोनों ही ट्रेडिंग रणनीति प्रदर्शन और बाजार डेटा को देखने के लिए महत्वपूर्ण रिपॉजिटरी हैं। Matplotlib बुनियादी स्टैटिक चार्ट के लिए बेहतर है, जबकि Plotly इंटरैक्टिव चार्ट में अच्छा है।
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()
मुख्य विशेषताएंः
इन पुस्तकालयों से परिचित होने से आपको पायथन में क्वांटिफाइड ट्रेड डेवलपमेंट के लिए एक ठोस आधार मिलेगा। चाहे आप टाइमसीरियल एनालिसिस, बैकटेकिंग या रियल-टाइम ट्रेडिंग कर रहे हों, ये उपकरण रणनीतियों को प्रभावी ढंग से बनाने, परीक्षण करने और अनुकूलित करने में सक्षम हैं।
सेसंख्या、पांडाऔरटीए-लिबजब तक किब शुरू नहीं हो जाती है, तब तक आप बुनियादी कौशल को जल्दी से सीख सकते हैं।ज़िपलाइन、PyAlgoTradeऔरQSTraderयह एक बहुत ही जटिल प्रणाली बनाने में मदद कर सकता है।क्वांटलिबइस तरह के लोगों के लिए, यह संभव है कि वे खुदरा बाजार में प्रवेश कर सकें और उच्च वित्तीय मॉडल से संपर्क कर सकें।
मूल लिंकःhttps://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/