Artikel ini membahas perpustakaan Python yang paling penting untuk membantu pemula. Perpustakaan ini digunakan secara luas di industri dalam semua bidang, mulai dari pengoperasian data hingga pengembangan sistem transaksi real-time.

Python adalah alat yang sangat diperlukan bagi siapa saja yang ingin memahami bidang keuangan kuantitatif dan sistem perdagangan. Sebagai bahasa pemrograman pilihan bagi banyak pengembang kuantitatif, Python menyediakan ekosistem perpustakaan yang besar yang dapat menyederhanakan segala sesuatu mulai dari analisis data hingga pelaksanaan strategi.

Artikel ini akan membahas tentang perpustakaan Python yang diperlukan untuk digunakan oleh para pedagang profesional dalam kuantitas dan sistem. Perpustakaan yang mencakup semua hal mulai dari pemrosesan data dan analisis teknis hingga pengujian umpan balik dan pemodelan keuangan tingkat lanjut akan menjadi pilar bagi Anda yang ingin mengubah ide perdagangan Anda menjadi strategi yang dapat dilaksanakan.

Apakah Anda seorang pemula yang ingin mempelajari dasar-dasarnya atau pengembang tingkat menengah yang ingin meningkatkan sistem perdagangan Anda ke tingkat yang lebih tinggi, menguasai perpustakaan ini akan membantu Anda menjembatani kesenjangan antara penelitian dan perdagangan langsung.

Menguasai perpustakaan Python yang tepat sangat penting untuk berhasil mentransfer strategi dari penelitian ke perdagangan real-time. Perpustakaan ini digunakan secara luas di industri dalam semua bidang mulai dari pemrosesan data hingga pengembangan sistem perdagangan real-time.

1. NumPy

Tujuan:Matematika cepat dan operasi matriks.

NumPy adalah dasar untuk menghitung nilai numerik di Python, yang mendukung array dan matriks multi-dimensi, dan serangkaian fungsi matematika untuk mengoperasikan array tersebut secara efisien. NumPy biasanya digunakan untuk menangani data harga, sinyal, atau pengukuran.

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)

Fitur Utama:

• Operasi Array Berkinerja Tinggi.
• Mendukung fungsi matematika, logika, dan statistik.
• Ini sangat cocok untuk melakukan perhitungan cepat dalam strategi.

2. Pandas

Tujuan:Pengolahan dan analisis data.

Pandas dibangun di atas NumPy, yang digunakan secara luas untuk analisis time series, yang merupakan komponen penting dalam kuantitatif perdagangan. Ini menyediakan alat yang kuat untuk menangani data terstruktur, seperti OHLC (harga buka, harga tertinggi, harga terendah, dan harga tutup) data harga, data transaksi, dan kinerja portofolio.

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)

Fitur Utama:

• Pemrosesan sederhana dari urutan waktu dan data tabel.
• Ini adalah alat yang berguna untuk resampling, menyalakan jendela, dan membersihkan data.
• Sangat cocok untuk menyiapkan dataset untuk retrospeksi dan sistem perdagangan real-time.

3. TA-Lib

Tujuan:Analisis teknis data pasar keuangan.

TA-Lib adalah sebuah perpustakaan fungsi yang kuat, yang dirancang khusus untuk analisis teknis pasar keuangan. Hal ini memungkinkan untuk menerapkan dengan mudah indikator seperti moving average, Bollinger Bands dan RSI yang sering digunakan dalam strategi kuantitatif.

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)

Fitur Utama:

• Lebih dari 150 indikator teknis, seperti RSI, MACD dan Brinks.
• Efisiensi untuk pengembalian skala besar dan analisis transaksi real-time.
• Dukungan untuk mendapatkan data urutan waktu langsung dari Pandas DataFrames atau NumPy array.

4. Zipline

Tujuan:Perdagangan algoritmik dan umpan balik.

Zipline adalah perpustakaan perdagangan algoritma Pythonic yang mendukung mesin pelacakan Quantopian (sekarang dihentikan). Zipline dapat digunakan untuk melakukan pelacakan besar-besaran terhadap data historis, dan juga dapat menangani algoritma perdagangan yang didorong oleh peristiwa.

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)

Fitur Utama:

• Arsitektur yang didorong oleh peristiwa, mirip dengan sistem perdagangan nyata.
• Untuk data per menit dan per hari.
• Terintegrasi dengan sumber data lain seperti Quandl atau Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Tujuan:Event-driven feedback dan trading system.

PyAlgoTrade adalah sebuah event-driven feedback library yang kuat untuk strategi trading. PyAlgoTrade ringan dan mudah digunakan, terutama untuk strategi intraday. PyAlgoTrade juga mendukung simulasi trading yang tersedia di luar kotak.

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)

Fitur Utama:

• Ini adalah mesin umpan balik cepat yang berfokus pada data harian.
• Built-in mendukung perdagangan kertas, integrasi dengan broker.
• Berkinerja baik dalam pengujian strategi sederhana dan kompleks.

6. QSTrader

Tujuan:Sistem pelacakan dan transaksi real-time di tingkat lembaga.

QSTrader adalah perpustakaan Python open source yang dibangun khusus untuk strategi perdagangan sistem, yang berfokus pada retrospeksi dan perdagangan real-time. QSTrader dirancang untuk membantu pedagang mengimplementasikan strategi perdagangan tingkat institusi dengan minimal pekerjaan.

from qstrader import TradingSession

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

Fitur Utama:

• Mendukung risiko dan manajemen risiko di tingkat portofolio.
• Desain khusus untuk pengembalian dan transaksi langsung.
• Modular, mudah diperluas, dan terintegrasi dengan sistem lainnya.
• Kerangka kerja tingkat profesional yang berfokus pada arsitektur sederhana.

7. QuantLib

Tujuan:Model keuangan dan harga kuantitatif.

QuantLib adalah perpustakaan yang kuat untuk model matematika tingkat tinggi dalam keuangan kuantitatif, seperti harga derivatif, manajemen risiko, dan optimasi portofolio. Meskipun lebih kompleks, namun sangat berharga untuk strategi kuantitatif yang kompleks.

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)))

Fitur Utama:

• Opsi harga, obligasi, dan derivatif lainnya didukung secara luas.
• Banyak digunakan dalam simulasi Monte Carlo dan model suku bunga.
• Sangat cocok untuk pengembang yang terlibat dalam membangun model kuantitatif yang kompleks.

8. Matplotlib & Plotly

Tujuan:Visualisasi data.

Matplotlib dan Plotly adalah repositori penting untuk memvisualisasikan kinerja strategi perdagangan dan data pasar. Matplotlib lebih cocok untuk grafik statis dasar, sedangkan Plotly lebih baik untuk grafik interaktif.

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()

Fitur Utama:

• Matplotlib：Peta statis sangat cocok untuk visualisasi data dasar.
• Plotly：Interaktif visualisasi, dapat digunakan untuk menjelajahi data transaksi.
• Kedua perpustakaan ini membantu menyampaikan wawasan dari hasil pengamatan dan transaksi real-time.

sebagai kesimpulan

Dengan mengetahui perpustakaan ini, Anda akan memiliki dasar yang kuat untuk mengembangkan transaksi kuantitatif di Python. Alat-alat ini dapat secara efektif membangun, menguji, dan mengoptimalkan strategi, baik ketika Anda melakukan analisis dan pengembalian urutan waktu, atau melakukan transaksi secara langsung.

DariNumPy、Pandas Dan TA-LibSetelah beberapa saat, Anda akan mulai belajar keterampilan dasar dengan cepat.Zipline、PyAlgoTrade Dan QSTraderDengan demikian, kita dapat membangun sistem yang lebih kompleks.QuantLibDengan begitu, Anda bisa mendapatkan akses ke pasar kecil dan model keuangan yang lebih tinggi.

Sumber: http://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/