Artikel ini membahas tentang pustaka Python yang paling penting untuk membantu pengembang pemula. Mereka banyak digunakan di industri untuk semua bidang mulai dari pengoperasian data hingga pengembangan sistem perdagangan real-time.
Python adalah alat yang sangat diperlukan bagi siapa saja yang ingin mempelajari secara mendalam bidang keuangan kuantitatif dan sistem perdagangan. Sebagai bahasa pemrograman pilihan bagi banyak pengembang kuantitatif, Python menawarkan ekosistem repositori yang luas yang dapat menyederhanakan segala sesuatu dari analisis data hingga pelaksanaan strategi. Apakah Anda baru memulai atau ingin meningkatkan keterampilan Anda, memahami repositori Python yang tepat adalah kunci untuk membangun dan menerapkan strategi perdagangan.
Artikel ini akan membahas perpustakaan Python yang diperlukan untuk digunakan oleh pedagang profesional kuantitatif dan sistematis. Kami akan membahas perpustakaan yang mencakup segala sesuatu mulai dari pengolahan data dan analisis teknis hingga pengujian backtesting dan pemodelan keuangan tingkat lanjut. Jika Anda bersemangat untuk mengubah ide perdagangan menjadi strategi yang dapat ditindaklanjuti, perpustakaan ini akan menjadi pilar untuk mewujudkan ide Anda.
Apakah Anda seorang pemula yang ingin mempelajari dasar-dasarnya atau pengembang 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. Mari kita mulai!
Menguasai pustaka Python yang benar sangat penting untuk berhasil mengubah strategi dari penelitian ke perdagangan real-time. pustaka ini banyak digunakan di industri di semua bidang mulai dari pengolahan data hingga pengembangan sistem perdagangan real-time.
Tujuan:Perhitungan cepat dan perhitungan matriks.
NumPy adalah dasar dari perhitungan nilai dalam Python, yang mendukung array dan matriks multi-dimensi, serta serangkaian fungsi matematika yang dapat mengoperasikan array ini secara efisien.
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:
Tujuan:Pengolahan dan analisis data.
Pandas dibangun di atas NumPy dan digunakan secara luas untuk analisis urutan waktu, yang merupakan komponen kunci dalam mengkuantifikasi transaksi. Pandas menyediakan alat yang kuat untuk memproses data terstruktur, seperti data harga OHLC (harga buka, harga tertinggi, harga terendah, harga tutup), 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:
Tujuan:Analisis teknis data pasar keuangan.
TA-Lib adalah sebuah fungsi database yang dirancang khusus untuk analisis teknis pasar keuangan. Hal ini memungkinkan penerapan mudah indikator seperti moving average, Blink Band, 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:
Tujuan:Algorithm trading dan retesting.
Zipline adalah sebuah perbankan algoritma Pythonic yang mendukung mesin retargeting Quantopian (sekarang tidak digunakan). Zipline dapat digunakan untuk retargeting data historis secara besar-besaran, dan juga dapat menangani algoritma transaksi 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:
Tujuan:Sistem retargeting dan transaksi yang didorong oleh peristiwa.
PyAlgoTrade adalah sebuah repositori uji ulang event-driven yang kuat untuk strategi trading. Ini ringan dan mudah digunakan, terutama untuk strategi 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)
Fitur Utama:
Tujuan:Sistem retargeting dan perdagangan real-time tingkat institusi.
QSTrader adalah sebuah repositori Python open source yang dibangun untuk strategi trading sistem yang berfokus pada retrospeksi dan perdagangan real-time. Ini dirancang untuk membantu pedagang menerapkan strategi trading tingkat institusi dengan jumlah pekerjaan minimal. Ini mendukung manajemen risiko tingkat slippoint, biaya, dan portofolio yang benar, menjadikannya alat yang sangat baik untuk retrospeksi dan lingkungan perdagangan real-time.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Fitur Utama:
Tujuan:Mengukur model keuangan dan harga.
QuantLib adalah sebuah perpustakaan yang memiliki fitur-fitur yang kuat untuk menggunakan model matematika canggih dalam kuantitas keuangan, seperti harga derivatif, manajemen risiko, dan optimasi portofolio. Meskipun lebih kompleks, ia 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:
Tujuan:Perangkat lunak ini juga dapat digunakan untuk memvisualisasikan 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:
Keterampilan dalam perpustakaan ini akan memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan transaksi kuantifikasi Python. Alat-alat ini dapat membangun, menguji, dan mengoptimalkan strategi secara efektif, baik Anda melakukan analisis urutan waktu, retesting, atau perdagangan real-time.
DariNumPy、PandadanTA-LibJika Anda sudah mulai, Anda dapat dengan cepat menguasai keterampilan dasar.Zipline、PyAlgoTradedanQSTraderPada dasarnya, kita hanya bisa membuat sistem yang lebih kompleks dengan menggunakan sistem yang lebih canggih.QuantLib"Selama beberapa tahun, saya telah menemukan beberapa model yang sangat menarik untuk dipertimbangkan", kata dia.
Link asli:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/