이 문서에서는 초보 개발자의 입구를 돕기 위해 가장 중요한 파이썬 라이브러리를 소개합니다. 이 라이브러리는 데이터 조작에서 실시간 거래 시스템 개발에 이르기까지 모든 분야에서 산업에서 널리 사용됩니다.
양적 금융 및 시스템 거래 분야에 대해 깊이 이해하려는 모든 사람에게 파이썬은 필수 도구입니다. 많은 양적 개발자의 선호 프로그래밍 언어로서, 파이썬은 데이터 분석에서 전략 실행에 이르기까지 모든 것을 간소화 할 수있는 거대한 라이브러리 생태계를 제공합니다. 당신이 처음 시작하는 사람이든 자신의 기술을 향상시키고자하는 사람이든 올바른 파이썬 라이브러리를 이해하는 것이 거래 전략을 구축하고 배포하는 데 중요합니다.
이 문서에서는 전문적인 계량화 및 시스템 거래자가 사용하는 필수 파이썬 라이브러리를 소개합니다. 우리는 데이터 처리 및 기술 분석에서 리코드 테스트 및 고급 금융 모델링에 이르기까지 모든 것을 포함하는 라이브러리를 소개합니다. 거래 아이디어를 실행 가능한 전략으로 변환하려는 사람이라면이 라이브러리가 아이디어를 실현하는 데의 축이 될 것입니다.
기본 지식을 배우고 싶은 초보자이든 중견 개발자이든 거래 시스템을 더 높은 수준으로 끌어 올리고자 하는 사람이든, 이 라이브러리를 습득하면 연구와 실시간 거래 사이의 격차를 줄일 수 있습니다.
올바른 파이썬 라이브러리를 습득하는 것은 전략을 연구에서 실시간 거래로 성공적으로 전환하는 데 중요합니다. 이러한 라이브러리는 데이터 처리에서 실시간 거래 시스템 개발에 이르기까지 모든 분야에서 산업에서 널리 사용됩니다.
목적:빠른 수학과 행렬 연산.
NumPy는 파이썬의 수치 계산의 기초이며, 다차원적 배열과 매트리스를 지원하며, 이러한 배열을 효율적으로 조작할 수 있는 수학 함수들의 집합을 지원한다. 가격 데이터, 신호 또는 리코드를 처리할 때 일반적으로 NumPy를 사용한다.
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)
주요 특징:
목적:데이터 처리 및 분석.
판다스는 NumPy 위에 구축되어 있으며, 시간계 분석으로 널리 사용되고 있으며, 거래의 중요한 구성 요소입니다. 그것은 OHLC (열기 가격, 최고 가격, 최저 가격, 폐쇄 가격) 가격 데이터, 거래 데이터 및 포트폴리오 성과와 같은 구조화된 데이터를 처리하는 강력한 도구를 제공합니다.
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)
주요 특징:
목적:금융 시장 데이터의 기술 분석.
TA-Lib은 금융 시장의 기술 분석을 위해 고도로 설계된 강력한 기능 데이터베이스이다. 이는 양적 전략에서 자주 사용되는 이동 평균, 브린밴드 및 RSI와 같은 지표들을 쉽게 구현할 수 있다.
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)
주요 특징:
목적:알고리즘 거래와 재검토.
지플라인 (Zipline) 은 Quantopian (현재 비활성화 된) 의 재검토 엔진을 지원하는 Pythonic 알고리즘 거래소이다. 이는 역사적 데이터의 대용량 재검토를 수행하는 데 사용할 수 있으며 이벤트 주도 거래 알고리즘을 처리 할 수 있습니다.
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)
주요 특징:
목적:사건에 의해 주도되는 재검토 및 거래 시스템.
PyAlgoTrade는 거래 전략에 적합한 강력한 이벤트 드라이브 리코드 라이브러리이다. 그것은 가볍고 사용하기 쉽습니다. 특히 내일 전략에 적합합니다. 그것은 또한 상자 밖으로 사용되는 아날로그 거래를 지원합니다.
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)
주요 특징:
목적:기관 차원의 재검토 및 실시간 거래 시스템.
QSTrader는 시스템 거래 전략을 위해 만들어진 오픈 소스 파이썬 라이브러리이며, 리모테이팅과 실시간 거래에 초점을 맞추고 있다. 그것은 거래자가 최소한의 작업량으로 기관 수준의 거래 전략을 배치하는 것을 돕기 위해 고안되었다. 그것은 리모테이팅과 실시간 거래 환경에 훌륭한 도구가 되기 위해 진정한 슬라이드 포인트, 수수료 및 포트폴리오 수준의 리스크 관리를 지원한다.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
주요 특징:
목적:양적 금융 및 가격 모델.
퀀트리브 (QuantLib) 는 금융학의 고급 수학적 모델을 계량화하기 위한 강력한 기능 라이브러리이며, 예를 들어 파생물 가격, 위험 관리, 포트폴리오 최적화 등이다. 더 복잡하지만 복잡한 계량화 전략에 매우 가치가 있다.
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)))
주요 특징:
목적:데이터 시각화.
Matplotlib과 Plotly는 거래 전략 성능과 시장 데이터를 시각화하는 중요한 저장소이다. Matplotlib은 기본적인 정적 차트에 더 적합하며, Plotly는 인터랙티브 차트에 더 적합합니다.
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()
주요 특징:
이 라이브러리들을 잘 아는 것은 Python에서 거래의 양적 개발에 대한 확실한 기초를 마련할 것이다. 이 도구들은 당신이 시간계 분석, 재검토 또는 실시간 거래를 수행하는 경우에도 효과적으로 전략을 구축, 테스트 및 최적화할 수 있다.
그로부터수、파다그리고TA-Lib
이 글의 링크는:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/