Artikel ini membentangkan perpustakaan Python yang paling penting untuk membantu pembangun pemula. Perpustakaan ini digunakan secara meluas dalam industri untuk semua bidang dari pengendalian data hingga pembangunan sistem perdagangan masa nyata.
Python adalah alat yang sangat diperlukan bagi sesiapa sahaja yang ingin memahami dalam bidang kewangan kuantitatif dan perdagangan sistem. Sebagai bahasa pengaturcaraan pilihan banyak pemaju kuantitatif, Python menawarkan ekosistem perpustakaan yang besar untuk memudahkan segala-galanya dari analisis data hingga pelaksanaan strategi. Sama ada anda baru memulakan atau ingin meningkatkan kemahiran anda, memahami perpustakaan Python yang betul adalah kunci untuk membina dan menggunakan strategi perdagangan.
Artikel ini akan membentangkan perpustakaan Python yang diperlukan untuk digunakan oleh peniaga profesional kuantiti dan sistem. Kami akan membentangkan perpustakaan yang merangkumi segala-galanya dari pemprosesan data dan analisis teknikal hingga pengujian retrospektif dan pemodelan kewangan yang maju. Jika anda bersemangat untuk mengubah idea perdagangan menjadi strategi yang boleh dilaksanakan, perpustakaan ini akan menjadi landasan untuk mewujudkan idea anda.
Sama ada anda seorang pemula yang ingin mempelajari asas-asas atau seorang pemaju menengah yang ingin meningkatkan sistem dagangan anda ke tahap yang lebih tinggi, menguasai perpustakaan ini akan membantu anda merapatkan jurang antara penyelidikan dan dagangan langsung. Mari kita mulakan!
Menguasai perpustakaan Python yang betul adalah penting untuk berjaya mengubah 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.
Tujuan:Matematik pantas dan operasi matriks.
NumPy adalah asas untuk pengiraan nilai dalam Python, ia menyokong pelbagai dimensi aritmatika dan matriks, serta satu set fungsi matematik yang dapat mengendalikan aritmatika ini dengan cekap. NumPy biasanya digunakan untuk memproses data harga, isyarat atau retrograde.
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 utama:
Tujuan:Pengolahan dan analisis data.
Pandas dibina di atas NumPy dan digunakan secara meluas untuk analisis urutan masa, yang merupakan komponen penting dalam mengukur perdagangan. Ia menyediakan alat yang kuat untuk memproses data terstruktur, seperti data harga OHLC (harga buka, harga tertinggi, harga terendah, harga penutupan), data perdagangan 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 utama:
Tujuan:Analisis teknikal data pasaran kewangan.
TA-Lib adalah perpustakaan fungsi yang kuat yang direka untuk analisis teknikal pasaran kewangan. Ia membolehkan penerapan mudah indikator seperti purata bergerak, tali pinggang 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)
Ciri utama:
Tujuan:Perdagangan dan pengukuran semula algoritma.
Zipline adalah perpustakaan pertukaran algoritma Pythonic yang menyokong enjin penyesuaian Quantopian (sekarang tidak digunakan); ia boleh digunakan untuk penyesuaian data sejarah secara besar-besaran, dan juga untuk memproses 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 utama:
Tujuan:Sistem pengukuran dan perdagangan yang didorong oleh peristiwa.
PyAlgoTrade adalah perpustakaan uji semula yang berkuasa, didorong oleh peristiwa, untuk strategi dagangan. Ia ringan dan mudah digunakan, terutamanya untuk strategi dalam sehari. Ia juga menyokong perdagangan analog yang terbuka.
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 utama:
Tujuan:Sistem pengkajian semula peringkat institusi dan sistem perdagangan masa nyata.
QSTrader adalah perpustakaan Python sumber terbuka yang dibina untuk strategi dagangan sistemik, yang memberi tumpuan kepada retrospektif dan perdagangan masa nyata. Ia bertujuan untuk membantu peniaga menggunakan strategi dagangan peringkat institusi dengan jumlah kerja yang minimum. Ia menyokong pengurusan risiko pada tahap titik litar, bayaran dan portfolio yang sebenar, menjadikannya alat yang sangat baik untuk retrospektif dan persekitaran dagangan masa nyata.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Ciri utama:
Tujuan:Mengukur model kewangan dan harga.
QuantLib adalah perpustakaan yang mempunyai ciri-ciri yang kuat untuk menggunakan model matematik canggih dalam bidang kewangan untuk mengukur, seperti harga derivatif, pengurusan risiko, dan pengoptimuman portfolio. Walaupun ia lebih rumit, ia sangat berharga untuk strategi pengukuran yang rumit.
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 utama:
Tujuan:Penggambaran data.
Matplotlib dan Plotly adalah repositori penting untuk memvisualisasikan prestasi strategi dagangan dan data pasaran. Matplotlib lebih sesuai untuk carta statik asas, sedangkan Plotly lebih baik untuk carta 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 utama:
Keterampilan dengan perpustakaan ini akan meletakkan asas yang kukuh untuk anda dalam pembangunan transaksi kuantifikasi Python. Sama ada anda menjalankan analisis urutan masa, retesting atau perdagangan masa nyata, alat-alat ini dapat membina, menguji dan mengoptimumkan strategi dengan berkesan.
DariNumPy、PandadanTA-LibApabila anda mula, anda boleh menguasai kemahiran asas dengan cepat.Zipline、PyAlgoTradedanQSTraderPada masa yang sama, ia juga boleh membantu membina sistem yang lebih kompleks.QuantLibDi samping itu, para pelabur juga boleh mendapatkan akses ke pasaran kecil dan model kewangan yang lebih tinggi.
Link asal:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/