Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang paling penting untuk membantu pembangun pemula. Perpustakaan ini digunakan secara meluas dalam industri dalam semua bidang dari pengendalian data hingga pembangunan sistem perdagangan masa nyata.

Python adalah alat yang diperlukan bagi sesiapa yang ingin memahami bidang kewangan kuantitatif dan sistem perdagangan secara mendalam. Sebagai bahasa pengaturcaraan pilihan bagi banyak pemaju kuantitatif, Python menyediakan ekosistem perpustakaan yang besar yang dapat mempermudahkan segala-galanya dari analisis data hingga pelaksanaan strategi.

Artikel ini akan membincangkan perpustakaan Python yang diperlukan untuk digunakan oleh peniaga kuantitatif dan sistem profesional. Kami akan membincangkan perpustakaan yang merangkumi segala-galanya dari pemprosesan data dan analisis teknikal hingga ujian umpan balik dan pemodelan kewangan lanjutan.

Sama ada anda seorang pemula yang ingin mempelajari asas-asas atau seorang pemaju peringkat pertengahan yang ingin meningkatkan sistem perdagangan anda ke tahap yang lebih tinggi, menguasai perpustakaan ini akan membantu anda merapatkan jurang antara penyelidikan dan perdagangan dalam masa nyata.

Menguasai perpustakaan Python yang betul adalah penting untuk berjaya menterjemahkan strategi dari penyelidikan ke perdagangan masa nyata. Perpustakaan ini digunakan secara meluas dalam industri dalam semua bidang, dari pemprosesan data hingga pembangunan sistem perdagangan masa nyata.

1. NumPy

Tujuan:Matematik pantas dan operasi matriks.

NumPy adalah asas untuk pengiraan nilai dalam Python, ia menyokong array dan matriks berbilang dimensi, dan satu set fungsi matematik yang dapat mengendalikan array ini dengan cekap. NumPy biasanya digunakan untuk memproses data harga, isyarat atau pengiraan balik.

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)

Ciri-ciri Utama:

• Operasi Array Berprestasi Tinggi.
• Sokongan yang luas untuk fungsi matematik, logik dan statistik.
• Ia sangat sesuai untuk perhitungan cepat dalam strategi.

2. Pandas

Tujuan:Pemprosesan dan analisis data.

Pandas dibina di atas NumPy dan digunakan secara meluas untuk analisis urutan masa, yang merupakan komponen penting dalam kuantiti perdagangan. Ia menyediakan alat yang kuat untuk memproses data berstruktur, seperti OHLC (harga buka, harga tertinggi, harga terendah, harga tutup) data harga, data transaksi dan prestasi portfolio.

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)

Ciri-ciri Utama:

• Pemprosesan mudah siri masa dan data jadual.
• Alat mudah untuk mengambil semula sampel, menggulirkan tetingkap dan membersihkan data.
• Sangat sesuai untuk menyediakan set data untuk pengesanan semula dan sistem perdagangan masa nyata.

3. TA-Lib

Tujuan:Analisis teknikal data pasaran kewangan.

TA-Lib adalah perpustakaan fungsi yang kuat, yang direka khas untuk analisis teknikal pasaran kewangan. Ia membolehkan pelaksanaan yang mudah daripada penunjuk seperti purata bergerak, Brinks dan RSI yang biasa 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)

Ciri-ciri Utama:

• Lebih daripada 150 petunjuk teknikal, seperti RSI, MACD dan Brinks.
• Ia juga boleh digunakan untuk mengesan dan menganalisis transaksi dalam masa nyata.
• Sokongan untuk mendapatkan data siri masa secara langsung dari Pandas DataFrames atau NumPy arrays.

4. Zipline

Tujuan:Perdagangan algoritma dan feedback.

Zipline adalah perpustakaan pertukaran algoritma Pythonic yang menyokong enjin pelacakan Quantopian (kini telah dihentikan). Ia boleh digunakan untuk pelacakan besar-besaran data sejarah dan juga untuk 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)

Ciri-ciri Utama:

• Arkitektur yang didorong oleh peristiwa, serupa dengan sistem perdagangan sebenar.
• Ia digunakan untuk data minit dan harian.
• Integrasi dengan sumber data lain seperti Quandl atau Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Tujuan:Sistem Pemantauan dan Pertukaran yang Didorong oleh Peristiwa

PyAlgoTrade adalah repositori yang dikuasai oleh peristiwa yang kuat untuk strategi perdagangan. Ia ringan dan mudah digunakan, terutamanya untuk strategi dalam sehari. Ia juga menyokong perdagangan simulasi 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)

Ciri-ciri Utama:

• Enjin maklum balas cepat, fokus pada data harian.
• Ia mempunyai sokongan dalaman untuk perdagangan kertas dan integrasi dengan broker.
• Ia mempunyai prestasi yang baik dalam menguji strategi mudah dan kompleks.

6. QSTrader

Tujuan:Pengesanan peringkat institusi dan sistem transaksi dalam masa nyata.

QSTrader adalah perpustakaan Python sumber terbuka yang dibina khusus untuk strategi perdagangan sistem, yang memberi tumpuan kepada pelacakan dan perdagangan masa nyata. Ia bertujuan untuk membantu peniaga mengerahkan strategi perdagangan peringkat institusi dengan sedikit tenaga kerja. Ia menyokong pengurusan risiko pada tahap titik pergeseran sebenar, kos dan portfolio, menjadikannya alat yang sangat baik untuk pelacakan dan persekitaran perdagangan masa nyata.

from qstrader import TradingSession

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

Ciri-ciri Utama:

• Menyokong risiko dan pengurusan risiko di peringkat portfolio.
• Ia direka khas untuk pengesanan semula dan perdagangan dalam masa nyata.
• Modular, mudah diperluaskan dan berintegrasi dengan sistem lain.
• Kerangka kerja peringkat profesional yang memberi tumpuan kepada struktur ringkas.

7. QuantLib

Tujuan:Model kewangan kuantitatif dan harga.

QuantLib adalah perpustakaan yang mempunyai ciri-ciri yang kuat untuk model matematik yang tinggi dalam kewangan kuantitatif, seperti harga derivatif, pengurusan risiko dan pengoptimuman portfolio. Walaupun lebih rumit, 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)))

Ciri-ciri Utama:

• Ia menyokong pilihan harga, bon, dan derivatif lain.
• Model Monte Carlo dan model kadar faedah digunakan secara meluas.
• Ia sangat sesuai untuk pemaju yang terlibat dalam membina model kuantitatif yang kompleks.

8. Matplotlib & Plotly

Tujuan:Visual data.

Matplotlib dan Plotly adalah perpustakaan penting untuk memvisualisasikan prestasi strategi perdagangan dan data pasaran. Matplotlib lebih sesuai untuk grafik statik asas, manakala Plotly lebih baik dalam 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()

Ciri-ciri Utama:

• Matplotlib：Peta statik, sangat sesuai untuk penglihatan data asas.
• Plotly：Visualisasi interaktif yang boleh digunakan untuk meneroka data transaksi.
• Kedua-dua perpustakaan ini membantu menyampaikan wawasan daripada tinjauan semula dan hasil transaksi secara langsung.

kesimpulannya

Ketahuannya dengan perpustakaan ini akan memberi anda asas yang kukuh untuk mengembangkan transaksi kuantitatif Python. Sama ada anda melakukan analisis dan pengembalian urutan masa atau perdagangan dalam masa nyata, alat-alat ini dapat membina, menguji dan mengoptimumkan strategi dengan berkesan.

DariNumPy、Pandas danTA-LibSelepas itu, anda boleh belajar kemahiran asas dengan cepat.Zipline、PyAlgoTrade danQSTraderKerangka kerja seperti ini boleh membantu membina sistem yang lebih kompleks, dan kerangka kerja seperti ini boleh membantu membina sistem yang lebih kompleks.QuantLibIa juga boleh menjadi peluang untuk memasuki pasaran kecil dan model kewangan yang lebih tinggi.

Pautan ke artikel asal: https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/