Este artigo apresenta as bibliotecas Python mais importantes para ajudar os desenvolvedores iniciantes. Estas bibliotecas são amplamente utilizadas na indústria em todas as áreas, desde manipulação de dados até desenvolvimento de sistemas de transação em tempo real.

O Python é uma ferramenta indispensável para qualquer pessoa que queira aprofundar o conhecimento sobre finanças e sistemas de negociação em quantidade. Como a linguagem de programação preferida por muitos desenvolvedores de negociação em quantidade, o Python oferece um vasto ecossistema de bibliotecas que simplifica tudo, desde a análise de dados até a execução de estratégias.

Este artigo irá apresentar as bibliotecas Python necessárias para o uso de comerciantes profissionais de quantificação e sistemas. Vamos apresentar bibliotecas que abrangem tudo, desde processamento de dados e análise técnica até testes de feedback e modelagem financeira avançada.

Se você é um novato que quer aprender as bases ou um desenvolvedor intermediário que pretende elevar seu sistema de negociação a um nível mais alto, dominar essas bibliotecas irá ajudá-lo a preencher a lacuna entre pesquisa e negociação em tempo real.

A posse das bibliotecas Python corretas é fundamental para a transformação bem sucedida de estratégias de pesquisa para negociação em tempo real. Estas bibliotecas são amplamente utilizadas na indústria em todas as áreas, desde o processamento de dados até o desenvolvimento de sistemas de negociação em tempo real.

1. NumPy

Objetivo:Matemática rápida e cálculo de matrizes.

NumPy é a base do cálculo de valores numéricos em Python, que suporta matrizes e matrizes multidimensionais, e um conjunto de funções matemáticas que podem operar essas matrizes de forma eficiente. NumPy é geralmente usado para processar dados de preços, sinais ou feedback.

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)

Principais características:

• Operação de matrizes de alta performance.
• Amplamente suportado para funções matemáticas, lógicas e estatísticas.
• É ideal para a estratégia de cálculo rápido.

2. Pandas

Objetivo:Processamento e análise de dados.

O Pandas é baseado no NumPy e é amplamente utilizado na análise de sequências de tempo, que é uma parte fundamental da quantificação de transações. Ele fornece ferramentas poderosas para processar dados estruturados, como dados de preços, dados de transações e desempenho de portfólios.

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)

Principais características:

• Processamento simples de sequências de tempo e dados de tabela.
• Ferramentas fáceis para re-sampling, operação de janela de rolagem e limpeza de dados
• É muito adequado para a preparação de conjuntos de dados para a retrospectiva e sistemas de negociação em tempo real.

3. TA-Lib

Objetivo:Análise técnica de dados do mercado financeiro.

TA-Lib é uma biblioteca de funções poderosas, projetado para a análise técnica dos mercados financeiros. Ele permite a fácil implementação de indicadores como a média móvel, a faixa de Brin e o RSI, comumente usados em estratégias de quantificação.

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)

Principais características:

• Mais de 150 indicadores técnicos, como RSI, MACD e Brinks.
• Eficiente para rastreamento em grande escala e análise de transações em tempo real.
• Suporte para obter dados de sequências de tempo diretamente de Pandas DataFrames ou NumPy arrays.

4. Zipline

Objetivo:Algoritmos de negociação e feedback.

Zipline é um banco de transações de algoritmos Pythonic que fornece suporte para o mecanismo de retrocesso Quantopian (agora desativado). Pode ser usado para retrocesso em grande escala de dados históricos e também pode ser usado para algoritmos de transação orientados a eventos.

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)

Principais características:

• Uma arquitetura baseada em eventos, semelhante a um sistema de negociação real.
• Aplica-se aos dados por minuto e por dia.
• Integração com outras fontes de dados, como Quandl ou Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Objetivo:Sistema de feedback e transação movido por eventos.

PyAlgoTrade é um poderoso banco de dados de feedback baseado em eventos para estratégias de negociação. Ele é leve e fácil de usar, especialmente para estratégias intradiárias. Ele também suporta negociação de simulação de caixa aberta.

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)

Principais características:

• O Facebook é um mecanismo de resposta rápida, com foco nos dados do dia.
• A plataforma de negociação em papel é integrada com o broker.
• Tem um bom desempenho em testes de estratégias simples e complexas.

6. QSTrader

Objetivo:Sistema de feedback e transação em tempo real a nível institucional.

QSTrader é uma biblioteca Python de código aberto construída para estratégias de negociação de sistemas, com foco em retrospectiva e negociação em tempo real. Ele é projetado para ajudar os comerciantes a implementar estratégias de negociação de nível institucional com o mínimo de trabalho. Ele suporta gerenciamento de risco em pontos reais, custos e nível de portfólio, tornando-se uma excelente ferramenta para retrospectiva e ambientes de negociação em tempo real.

from qstrader import TradingSession

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

Principais características:

• Apoio ao risco e à gestão de risco a nível de portfólio.
• A plataforma é projetada para a retrospectiva e negociação em tempo real.
• Modular, fácil de expandir e integrar com outros sistemas.
• Uma estrutura de nível profissional, com foco em arquitetura simples.

7. QuantLib

Objetivo:Finanças quantitativas e modelos de preços.

O QuantLib é um repositório funcional para modelos matemáticos avançados de finanças quantitativas, como preço de derivativos, gerenciamento de risco e otimização de portfólio. Embora seja mais complexo, é muito valioso para estratégias quantitativas complexas.

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)))

Principais características:

• Opções de preço, títulos e outros derivados são amplamente suportados.
• É amplamente utilizado em simulações de Monte Carlo e modelos de taxas de juros.
• Ideal para desenvolvedores envolvidos na construção de modelos quantitativos complexos.

8. Matplotlib & Plotly

Objetivo:Visualização de dados.

O Matplotlib e o Plotly são importantes repositórios para visualizar a performance de estratégias de negociação e dados de mercado. O Matplotlib é mais adequado para gráficos estáticos básicos, enquanto o Plotly é bom em gráficos interativos.

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()

Principais características:

• Matplotlib：Mapeamento estático, ideal para visualização de dados básicos.
• Plotly：Visualizações interativas para explorar dados de transações.
• Ambos os bancos de dados ajudam a transmitir insights dos resultados dos testes e transações em tempo real.

para concluir

Familiarizar-se com essas bibliotecas irá fornecer uma base sólida para o seu desenvolvimento de transações de quantificação em Python. Seja você fazendo análise de sequência de tempo, retrospecção ou transações em tempo real, essas ferramentas podem construir, testar e otimizar estratégias de forma eficaz.

A partir deNumPy、Pandas e TA-LibA partir daí, você pode aprender as habilidades básicas rapidamente.Zipline、PyAlgoTrade e QSTraderO que é mais importante, é que o que é mais importante é que o que é mais importante é que o que é mais importante é o que é mais importante.QuantLibO acesso ao mercado de pequeno porte e ao modelo financeiro de alto nível.

O artigo foi publicado no blog da Python Foundation, e foi publicado no blog da Python Foundation, no site da Python Foundation.