Este artigo apresenta as principais bibliotecas de Python que podem ajudar os desenvolvedores iniciantes. Estas bibliotecas são amplamente utilizadas na indústria em todos os domínios, desde a manipulação de dados até o desenvolvimento de sistemas de negociação em tempo real.
Python é uma ferramenta indispensável para qualquer pessoa que queira aprofundar-se na área de finanças quantitativas e negociação de sistemas. Como a linguagem de programação preferida por muitos desenvolvedores de quantificação, Python oferece um enorme ecossistema de bibliotecas que simplifica tudo, desde a análise de dados até a execução de estratégias.
Este artigo irá apresentar as bibliotecas de Python necessárias para serem usadas por profissionais de quantificação e traders de sistemas. Vamos apresentar bibliotecas que abrangem tudo, desde processamento de dados e análise técnica até testes de retrospectiva e modelagem financeira avançada. Se você deseja transformar ideias de negociação em estratégias executáveis, essas bibliotecas serão os pilares da sua realização.
Se você é um novato que quer aprender os fundamentos ou um desenvolvedor de nível médio que pretende elevar seu sistema de negociação para um nível mais alto, dominar essas bibliotecas ajudará você a preencher a lacuna entre pesquisa e negociação em tempo real.
O domínio da biblioteca Python correta é fundamental para transformar estratégias de pesquisa em negociação em tempo real. Estas bibliotecas são amplamente utilizadas na indústria em todos os campos, desde o processamento de dados até o desenvolvimento de sistemas de negociação em tempo real.
A intenção:Matemática rápida e matrizes.
NumPy é a base para a computação de valores numéricos em Python, que suporta matrizes e matrizes multidimensionais, e um conjunto de funções matemáticas que podem operar esses matrizes de forma eficiente. NumPy é geralmente usado para processar dados de preço, sinais ou retrô.
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)
As principais características:
A intenção:Processamento e análise de dados.
Pandas é construído sobre NumPy e é amplamente utilizado para a análise de sequências de tempo, que é um componente fundamental para quantificar transações. Ele fornece ferramentas poderosas para processar dados estruturados, como os dados de preços OHLC (preço de abertura, preço máximo, preço mínimo, preço de fechamento), 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)
As principais características:
A intenção:Análise técnica dos dados do mercado financeiro.
O TA-Lib é um banco de dados de funções altamente funcional, projetado para análise técnica de mercados financeiros. Ele permite a implementação fácil de indicadores como médias móveis, bandas de brinquedo e RSI, frequentemente 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)
As principais características:
A intenção:Algoritmos de troca e reavaliação.
Zipline é um banco de dados de algoritmos Pythonic que fornece suporte para o mecanismo de retorno de Quantopian (agora desativado). Ele pode ser usado para retorno em larga escala de dados históricos, além de lidar com 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)
As principais características:
A intenção:Sistema de retrospecção e transação orientado por eventos.
O PyAlgoTrade é um poderoso banco de dados de retrospectiva orientado a eventos para estratégias de negociação. É leve e fácil de usar, especialmente para estratégias diárias. Ele também suporta negociação analógica de caixa aberto.
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)
As principais características:
A intenção:O sistema de retrospecção e negociação em tempo real a nível institucional.
O QSTrader é uma biblioteca Python de código aberto, construída para estratégias de negociação sistêmicas, com foco em retrospectiva e negociação em tempo real. Ele é projetado para ajudar os traders a implementar estratégias de negociação a nível institucional com o mínimo de trabalho. Ele suporta gestão de risco real a nível de pontos de equilíbrio, taxas e portfólios, tornando-se uma ótima ferramenta para retrospectiva e ambiente de negociação em tempo real.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
As principais características:
A intenção:Modelos financeiros e de preços quantificados.
QuantLib é uma biblioteca de recursos poderosos para quantificar modelos matemáticos avançados de finanças, como preços de derivativos, gestão de risco e otimização de portfólios. Embora seja mais complexo, ele é muito valioso para estratégias de quantificação 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)))
As principais características:
A intenção:Visualização de dados.
O Matplotlib e o Plotly são importantes bancos de dados para visualizar o desempenho da estratégia de negociação e os 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()
As principais características:
A familiaridade com estas bibliotecas irá dar-lhe uma base sólida para o desenvolvimento de transações quantitativas em Python. Quer esteja a fazer análise de sequências de tempo, retrospecção ou negociação em tempo real, estas ferramentas são capazes de construir, testar e optimizar estratégias de forma eficaz.
A partirNumPy、PandaseTA-LibA partir do momento em que o livro começa, você pode aprender rapidamente as habilidades básicas.Linha-de-fivela、PyAlgoTradeeQSTraderA partir daí, o sistema pode ser desenvolvido de forma mais complexa, com um conjunto de ferramentas que podem ajudar a construir sistemas mais complexos.QuantLibA partir daí, a empresa pode entrar no mercado privado e ter acesso a modelos financeiros avançados.
O link original:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/