В данной статье представлены наиболее важные библиотеки Python, которые помогут начальным разработчикам. Они широко используются в отрасли во всех областях, от обработки данных до разработки реального времени торговых систем.
Для любого, кто хочет получить глубокое представление о области количественных финансов и системных сделок, Python является незаменимым инструментом. Будучи предпочтительным языком программирования для многих количественных разработчиков, Python предлагает обширную экосистему библиотек, которая упрощает все, от анализа данных до выполнения стратегий. Независимо от того, новичок вы или хотите улучшить свои навыки, понимание правильной библиотеки Python является ключом к созданию и развертыванию стратегий сделок.
В этой статье мы расскажем о необходимых библиотеках Python, используемых профессиональными количественными и системными трейдерами. Мы расскажем о библиотеках, охватывающих все, от обработки данных и технического анализа до обратного тестирования и продвинутого финансового моделирования. Если вы хотите превратить торговые идеи в действенные стратегии, эти библиотеки станут опорой для реализации ваших идей.
Будьте ли вы новичком, который хочет изучить основы, или средним разработчиком, который стремится вывести свою торговую систему на более высокий уровень, знание этих библиотек поможет вам преодолеть разрыв между исследованием и торговлей в режиме реального времени. Давайте начнем!
Владение правильными библиотеками Python имеет решающее значение для успешного преобразования стратегии из исследований в реальные торговые операции. Эти библиотеки широко используются в отрасли во всех областях, от обработки данных до разработки реального времени торговых систем.
Цель:Быстрые математические и матричные операции.
NumPy является основой для вычисления чисел в Python, он поддерживает многомерные Arrays и матрицы, а также набор математических функций, которые могут эффективно работать с этими матрицами.
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 особенности:
Цель:Обработка и анализ данных.
Pandas, построенный на NumPy, широко используется для анализа временных последовательностей, что является ключевым компонентом количественной торговли. Он предоставляет мощные инструменты для обработки структурированных данных, таких как OHLC (открытие цены, максимумы, минимумы, закрытие цены) данные о ценах, 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 особенности:
Цель:Технический анализ данных финансовых рынков.
TA-Lib - это мощная база функций, предназначенная для технического анализа финансовых рынков. Она позволяет легко реализовать такие показатели, как движущиеся средние, ленты Брин и RSI, которые часто используются в количественной стратегии.
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 особенности:
Цель:Алгоритмные сделки и повторные измерения.
Zipline - это Pythonic алгоритмическая биржа, поддерживающая обратный ход движка Quantopian (в настоящее время отключен); она может использоваться для массового обратного хода исторических данных, а также для обработки алгоритмов, 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 особенности:
Цель:Событиями управляемая система обратной оценки и торговли.
PyAlgoTrade - это мощная ретро-библиотека, основанная на событиях, для стратегии торговли. Она легкая и проста в использовании, особенно для внутридневных стратегий.
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 особенности:
Цель:Система рекурсионной проверки на институциональном уровне и торговли в режиме реального времени.
QSTrader - это открытая библиотека Python, построенная для системных торговых стратегий, которая фокусируется на ретро-тестировании и реальной торговле. Она предназначена для того, чтобы помочь трейдерам развертывать институциональные торговые стратегии с минимальным количеством работы. Она поддерживает управление рисками на уровне реальных сдвигов, сборов и портфелей, что делает ее отличным инструментом для ретро-тестирования и реальной торговой среды.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Основные особенности:
Цель:Количественные финансовые и ценовые модели.
QuantLib - это мощная библиотека, используемая для количественной оценки высокотехнологичных математических моделей финансов, таких как ценообразование деривативов, управление рисками и оптимизация портфелей. Хотя она более сложная, она очень ценна для сложных количественных 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 особенности:
Цель:Визуализация данных.
Matplotlib и Plotly являются важными хранилищами данных для визуализации эффективности стратегии торговли и рынка. Matplotlib лучше подходит для базовых статических графиков, а Plotly лучше 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 особенности:
Знакомство с этими библиотеками создаст вам прочную основу для разработки количественных сделок в Python. Независимо от того, занимаетесь ли вы анализом временных последовательностей, регенерированием или торговлей в режиме реального времени, эти инструменты позволяют эффективно строить, тестировать и оптимизировать стратегии.
ИзЧисло、ПандыиTA-LibНачиная с базы, можно быстро освоить базовые навыки.Циплин、PyAlgoTradeиQSTraderВ то же время, если вы хотите, чтобы ваша система работала, вы должны использовать эти инструменты.QuantLibВ то же время, как и в случае с другими финансовыми компаниями, они могут получить доступ к рынку малого бизнеса и получить доступ к высокотехнологичным финансовым моделям.
Ссылка на текст:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/