この記事では,初級開発者の入門を助ける最も重要なPythonライブラリについて説明します.これらのライブラリは,データ操作からリアルタイム取引システム開発までのあらゆる分野で業界で広く使用されています.
量化金融とシステム取引の分野を深く理解したい人にとって,Pythonは不可欠なツールです. 多くの量化開発者の好みのプログラミング言語として,Pythonは膨大なライブラリエコシステムを提供し,データ分析から戦略実行まですべてを簡素化します.
この記事では,プロの量化およびシステムトレーダーが使用する必須のPythonリバイュアについて説明します. データ処理と技術分析からバックテストと高度な金融モデリングまですべてをカバーするリバイュアについて説明します. 取引アイデアを実行可能な戦略に変換したい場合は,これらのリバイュアがあなたのアイデアを実現するための支柱になります.
基礎知識を学びたい若者であろうと,取引システムを次のレベルまで向上させたい中級開発者であろうと,これらのライブラリを習得することは,研究とリアルタイム取引の間のギャップを埋めることに役立ちます.
適切な Python データベースを掌握することは,戦略を研究からリアルタイム取引に成功裏に変換するために不可欠です. これらのデータベースは,データ処理からリアルタイム取引システム開発までのあらゆる分野で業界で広く使用されています.
目的:速やかな数学と行列算術.
NumPyは,Pythonにおける数値計算の基礎であり,多次元配列とマトリックス,およびこれらの配列を効率的に操作できる数学的関数の一組をサポートする.価格データ,信号,または反測を処理する際に通常使用されるNumPyである.
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)
基本的特徴:
目的:データの処理と分析.
パンダスはNumPyの上に構築され,取引を量化するための重要な要素であるタイムシーンの分析に広く使用されています. OHLC (オープン価格,最高価格,最低価格,終了価格) の価格データ,取引データ,ポートフォリオのパフォーマンスなどの構造データ処理のための強力なツールを提供します.
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)
基本的特徴:
目的:金融市場のデータに関する技術分析.
TA-Libは,金融市場の技術分析のために設計された強力な機能データベースである.これは,量化戦略でよく使用される移動平均線,ブリンズ帯,RSIなどの指標を容易に実装することを可能にします.
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)
基本的特徴:
目的:アルゴリズムの取引と再測定.
Ziplineは,Quantpian (現在は廃止) の復習エンジンをサポートするPythonicアルゴリズム取引庫である.これは,歴史的データの大規模復習に使用され,イベント駆動の取引アルゴリズムも処理できる.
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)
基本的特徴:
目的:イベント駆動回計と取引システム.
PyAlgoTradeは,取引戦略のための強力なイベント駆動回帰データベースである. それは軽くて使いやすいもので,特に日中戦略に適しています. また,開箱式アニメ取引をサポートします.
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)
基本的特徴:
目的:制度レベルでのリトートメントとリアルタイム取引システム.
QSTraderは,体系的な取引戦略を構築したオープンソースのPythonライブラリで,レトロテストとリアルタイム取引に焦点を当てています.これは,トレーダーが最小限の作業量で機関レベルの取引戦略を展開するのを助けるようにしています.それはリアルスリップポイント,費用,ポートフォリオレベルのリスク管理をサポートし,レトロテストとリアルタイム取引環境のための優れたツールです.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
基本的特徴:
目的:金融と価格モデルを量化する.
QuantLibは,デリバティブ価格設定,リスク管理,ポートフォリオ最適化などの金融学の高度な数学モデルを量化するための強力な機能ライブラリである. より複雑であるにもかかわらず,複雑な量化戦略に非常に価値があります.
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)))
基本的特徴:
目的:データの可視化.
MatplotlibとPlotlyは,取引戦略の性能と市場データの視覚化のための重要なデータベースである. Matplotlibは基本的な静止図に適している.
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()
基本的特徴:
これらのライブラリを熟知することで,Pythonで取引量化開発の堅牢な基礎を築くことができます. タイムシーンの分析,回測,リアルタイム取引を行う場合でも,これらのツールは戦略を効果的に構築,テスト,最適化することができます.
ナイジェリア番号、パンダそしてTA-Lib基礎技能を素早く習得できます. 少し進んだ後,シップライン、PyAlgoTrade についてそしてQSTrader についてフレームワークは,より複雑なシステムを構築するのに役立ちます.量子リブ金融業界では,金融業界は,小規模な市場に入り,高級な金融モデルに触れることができます.
ブログの記事へのリンク:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/