В этой статье представлены наиболее важные библиотеки Python, которые могут помочь начинающим разработчикам. Эти библиотеки широко используются в отрасли во всех областях, от обработки данных до разработки систем торговли в реальном времени.

Python является незаменимым инструментом для любого, кто хочет углубиться в области количественных финансов и системных сделок. Являясь языком программирования, выбранным многими количественными разработчиками, Python предоставляет огромную библиотечную экосистему, которая может упростить все, от анализа данных до исполнения стратегий.

В этой статье мы рассмотрим необходимые библиотеки Python для профессиональных трейдеров по количественному и системному трейдингу. Мы рассмотрим библиотеки, которые охватывают все от обработки данных и технического анализа до тестирования обратной связи и высокотехнологичного финансового моделирования.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком, который хочет изучить основы, или средним разработчиком, который стремится повысить уровень своей торговой системы, знание этих библиотек поможет вам преодолеть разрыв между исследованием и торговлей в реальном времени.

Владение правильными библиотеками Python имеет решающее значение для успешного перевода стратегии из исследования в реальную торговлю. Эти библиотеки широко используются в отрасли во всех областях от обработки данных до разработки систем торговли в реальном времени.

1. NumPy

Цель:Быстрая математика и матричные вычисления.

NumPy является основой для вычисления числовых значений в Python, он поддерживает многомерные матрицы и матрицы, а также набор математических функций для эффективной работы с этими матрицами. NumPy обычно используется при обработке ценовых данных, сигналов или отсчета.

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)

Основные характеристики:

• Высокопроизводительная матричная операция.
• Широкая поддержка математических, логических и статистических функций.
• Это очень хорошо подходит для быстрого вычисления в стратегии.

2. Pandas

Цель:Обработка и анализ данных.

Pandas, основанный на NumPy, широко используется для анализа временной последовательности, что является ключевым компонентом количественной торговли. Он предоставляет мощные инструменты для обработки структурированных данных, таких как данные о ценах OHLC (открытие, максимальная цена, минимальная цена, закрытие), данные о сделках и показатели портфеля.

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)

Основные характеристики:

• Простая обработка временных рядов и табличных данных.
• Удобные инструменты для повторного отображения, прокрутки и очистки данных.
• Очень подходит для подготовки наборов данных для отслеживания и систем торговли в режиме реального времени.

3. TA-Lib

Цель:Технический анализ данных финансовых рынков.

TA-Lib - это мощная библиотека функций, разработанная специально для технического анализа финансовых рынков. Она позволяет легко реализовывать такие показатели, как движущиеся средние, бринговые полосы и RSI, которые часто используются в количественных стратегиях.

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)

Основные характеристики:

• Более 150 технических индикаторов, таких как RSI, MACD и BRI.
• Эффективное использование для массированного отслеживания и анализа транзакций в реальном времени.
• Поддержка получения данных временных рядов непосредственно из Pandas DataFrames или NumPy.

4. Zipline

Цель:Алгоритмическая торговля и обратная связь.

Zipline - это торговая база алгоритмов Pythonic, поддерживающая отзывную систему Quantopian (теперь отключенную). Она может использоваться для масштабного отзыва исторических данных, а также для обработки алгоритмов торговли, управляемых событиями.

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)

Основные характеристики:

• Это - архитектура, управляемая событиями, похожая на реальные торговые системы.
• Применяется для минутных и ежедневных данных.
• Интеграция с другими источниками данных, такими как Quandl или Yahoo Finance.

5. PyAlgoTrade

Цель:Система отклика и торгов, управляемая событиями.

PyAlgoTrade - это мощная, управляемая событиями база отзывов для торговых стратегий. Она является легкой и простой в использовании, особенно для внутридневных стратегий. Она также поддерживает открытые и готовые к использованию аналогичные сделки.

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)

Основные характеристики:

• Быстрый обратный отклик, ориентированный на данные за сутки.
• Встроенная поддержка бумажных сделок, интеграция с брокерами.
• Хорошая производительность в тестировании простых и сложных стратегий.

6. QSTrader

Цель:Система отслеживания и реального времени торгов на уровне учреждений.

QSTrader - это открытая Python-библиотека, созданная специально для системных торговых стратегий, специализирующаяся на ретроспективной и реальной торговле. Она предназначена для того, чтобы помочь трейдерам развернуть институциональную торговую стратегию с минимальным количеством рабочего времени. Она поддерживает управление рисками на уровне реальных скольжения, расходов и портфеля, что делает ее отличным инструментом для ретроспективной и реальной торговой среды.

from qstrader import TradingSession

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

Основные характеристики:

• Поддержка рисков и управления рисками на уровне портфеля.
• Разработан специально для отслеживания и операций в реальном времени.
• Модульные, легко расширяемые и интегрируемые с другими системами.
• Профессиональная структура, ориентированная на простую архитектуру.

7. QuantLib

Цель:Количественное финансирование и модели ценообразования

QuantLib - это мощная библиотека для использования высокотехнологичных математических моделей в квантовой финансовой области, таких как ценообразование производных, управление рисками и оптимизация портфеля. Хотя она более сложна, она очень ценна для сложных квантовых стратегий.

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)))

Основные характеристики:

• Широкая поддержка ценовых опционов, облигаций и других производных.
• Широко используется в моделировании Монте-Карло и моделях процентных ставок.
• Идеально подходит для разработчиков, которые участвуют в создании сложных количественных моделей.

8. Matplotlib & Plotly

Цель:Визуализация данных.

Matplotlib и Plotly являются важными базами данных для визуализации эффективности торговой стратегии и рыночных данных. Matplotlib лучше подходит для базовых статических графиков, а Plotly отлично подходит для интерактивных графиков.

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()

Основные характеристики:

• Matplotlib：Статические карты, идеально подходят для визуализации основных данных.
• Plotly：Интерактивная визуализация, используемая для исследования данных о сделках.
• Эти две библиотеки помогают донести информацию о результатах обратной связи и транзакций в реальном времени.

в заключение

Знакомство с этими библиотеками создаст прочную основу для вашей разработки количественных сделок в Python. Независимо от того, проводите ли вы анализ временной последовательности, отсчет или торговлю в реальном времени, эти инструменты позволяют эффективно строить, тестировать и оптимизировать стратегии.

От NumPy、Pandas и TA-LibПо мере того, как вы начинаете, вы можете быстро овладеть базовыми навыками.Zipline、PyAlgoTrade и QSTraderВ то время как другие, например, помогают создавать более сложные системы,QuantLibЭто позволит вам получить доступ к рынкам для малого бизнеса, а также к высокотехнологичным финансовым моделям.

Ссылка на оригинальный текст: http://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/