اس مضمون میں پیتھون کی سب سے اہم لائبریریوں کو متعارف کرایا گیا ہے جو ابتدائی ڈویلپرز کو متعارف کرانے میں مدد کرسکتے ہیں۔ یہ لائبریریاں صنعت میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں ، جو ڈیٹا سے متعلق آپریشن سے لے کر حقیقی وقت کے تجارتی نظام کی ترقی تک ہر شعبے میں استعمال ہوتی ہیں۔
کسی بھی شخص کے لئے جو مقداری مالیات اور نظام کی تجارت کے میدان میں گہرائی میں جانا چاہتا ہے، پیتھون ایک لازمی آلہ ہے۔ بہت سے مقداری ڈویلپرز کی پسندیدہ پروگرامنگ زبان کے طور پر، پیتھون ایک بڑے پیمانے پر لائبریری ماحولیاتی نظام فراہم کرتا ہے جو ڈیٹا تجزیہ سے لے کر حکمت عملی پر عملدرآمد تک سب کچھ آسان بنا دیتا ہے۔ چاہے آپ ابتدائی ہیں یا اپنی مہارت کو بڑھانا چاہتے ہیں، صحیح پیتھون لائبریری کو سمجھنا تجارتی حکمت عملی کی تعمیر اور تعیناتی کی کلید ہے۔
یہ مضمون پیشہ ورانہ مقدار اور سسٹم ٹریڈرز کے لئے استعمال ہونے والے لازمی پطرون لائبریریوں کا احاطہ کرے گا۔ ہم ڈیٹا پروسیسنگ اور تکنیکی تجزیہ سے لے کر بیک ٹیسٹنگ ٹیسٹنگ اور اعلی درجے کی مالیاتی ماڈلنگ تک ہر چیز پر مشتمل لائبریریوں کا احاطہ کریں گے۔ اگر آپ تجارتی خیالات کو قابل عمل حکمت عملی میں تبدیل کرنے کے خواہاں ہیں تو ، یہ لائبریریاں آپ کے خیالات کو عملی جامہ پہنانے کی بنیاد ہوں گی۔
چاہے آپ بنیادیات سیکھنے کے خواہاں ہوں یا درمیانے درجے کے ڈویلپر جو اپنے تجارتی نظام کو اعلی درجے کی سطح تک لے جانے کے خواہاں ہوں ، ان لائبریریوں پر عبور حاصل کرنے سے آپ کو تحقیق اور حقیقی وقت کی تجارت کے مابین فرق کو دور کرنے میں مدد ملے گی۔ چلیں شروع کرتے ہیں!
صحیح پیتھون لائبریریوں پر قابو پانا حکمت عملی کو تحقیق سے حقیقی وقت کی تجارت میں کامیابی کے ساتھ تبدیل کرنے کے لئے ضروری ہے۔ یہ لائبریریاں صنعت میں ڈیٹا پروسیسنگ سے لے کر حقیقی وقت کی تجارت کے نظام کی ترقی تک ہر شعبے میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں۔
مقصد:تیز ریاضی اور میٹرکس کے حسابات۔
NumPy پیتھون میں عددی حساب کتاب کی بنیاد ہے ، جو کثیر جہتی صفوں اور میٹرکس کی حمایت کرتا ہے ، اور ریاضی کے افعال کا ایک مجموعہ جو ان صفوں کو موثر انداز میں کام کرسکتا ہے۔ عام طور پر قیمت کے اعداد و شمار ، سگنل یا ریٹرن کو سنبھالنے کے لئے NumPy کا استعمال کیا جاتا ہے۔
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)
اہم خصوصیات:
مقصد:ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ۔
پانڈاس NumPy پر بنایا گیا ہے اور وسیع پیمانے پر ٹائم سیریز تجزیہ کے لئے استعمال کیا جاتا ہے، جو تجارت کی مقدار کا ایک اہم جزو ہے۔ یہ ساختہ اعداد و شمار جیسے OHLC (کھولنے کی قیمت، سب سے زیادہ قیمت، سب سے کم قیمت، بند ہونے کی قیمت) قیمت کے اعداد و شمار، ٹریڈنگ کے اعداد و شمار اور پورٹ فولیو کی کارکردگی کو سنبھالنے کے لئے ایک طاقتور آلہ فراہم کرتا ہے۔
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)
اہم خصوصیات:
مقصد:مالیاتی مارکیٹ کے اعداد و شمار کا تکنیکی تجزیہ۔
TA-Lib ایک طاقتور فنکشنل بیس ہے جو مالیاتی منڈیوں کے لئے تکنیکی تجزیہ کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس سے آسانی سے اشارے جیسے حرکت پذیر اوسط ، برین بینڈ اور آر ایس آئی جیسے اشارے کو نافذ کرنے کی اجازت ملتی ہے جو اکثر مقداری حکمت عملی میں استعمال ہوتے ہیں۔
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)
اہم خصوصیات:
مقصد:الگورتھم ٹرانزیکشن اور ریٹیسٹنگ۔
زپ لائن ایک پیتھونک الگورتھم ٹریڈنگ لائبریری ہے جو Quantopian (جو اب بند ہے) کے ریورس انجن کی حمایت کرتی ہے۔ یہ تاریخی اعداد و شمار کے بڑے پیمانے پر ریورس کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے ، اور ایونٹ سے چلنے والے ٹریڈنگ الگورتھم کو بھی سنبھال سکتا ہے۔
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)
اہم خصوصیات:
مقصد:ایونٹ سے چلنے والے ریٹرو اور ٹرانزیکشن سسٹم۔
PyAlgoTrade ایک طاقتور واقعہ سے چلنے والی ریٹریکٹری ہے جو تجارتی حکمت عملی کے لئے موزوں ہے۔ یہ ہلکا پھلکا اور استعمال میں آسان ہے ، خاص طور پر اندرونی حکمت عملی کے لئے۔ یہ باکس سے باہر کی طرح کے تجزیاتی تجارت کی بھی حمایت کرتا ہے۔
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)
اہم خصوصیات:
مقصد:ادارہ جاتی سطح پر ریٹویٹنگ اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ سسٹم۔
QSTrader ایک اوپن سورس پیتھون لائبریری ہے جو نظام کی تجارت کی حکمت عملی کے لئے تیار کی گئی ہے اور ریٹرو ٹیسٹنگ اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ پر مرکوز ہے۔ اس کا مقصد تاجروں کو کم سے کم کام کے ساتھ ادارہ جاتی تجارتی حکمت عملی کو تعینات کرنے میں مدد فراہم کرنا ہے۔ یہ حقیقی سلیپ ، فیس اور پورٹ فولیو کی سطح پر رسک مینجمنٹ کی حمایت کرتا ہے ، جس سے یہ ریٹرو ٹیسٹنگ اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ ماحول کے لئے ایک بہترین ٹول بن جاتا ہے۔
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
اہم خصوصیات:
مقصد:مالیاتی اور قیمتوں کا تعین کرنے والے ماڈل کو مقداری بنائیں۔
QuantLib ایک طاقتور لائبریری ہے جو اعلی درجے کی ریاضیاتی ماڈلوں کو مقداری مالیات کے لئے استعمال کرتی ہے ، جیسے ڈیویریٹی قیمتوں کا تعین ، رسک مینجمنٹ اور پورٹ فولیو کی اصلاح۔ اگرچہ یہ زیادہ پیچیدہ ہے ، لیکن پیچیدہ مقداری حکمت عملی کے لئے یہ بہت قیمتی ہے۔
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)))
اہم خصوصیات:
مقصد:اعداد و شمار کی نمائش۔
میٹ پلٹلیب اور پلاٹلی دونوں ہی تجارتی حکمت عملی کی کارکردگی اور مارکیٹ کے اعداد و شمار کو دیکھنے کے لئے ایک اہم ذخیرہ ہیں۔ میٹ پلٹلیب بنیادی جامد چارٹ کے لئے زیادہ موزوں ہے ، جبکہ پلاٹلی انٹرایکٹو چارٹ میں اچھا ہے۔
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()
اہم خصوصیات:
ان لائبریریوں سے واقفیت آپ کو پیتھون میں مقداری لین دین کی ترقی میں ایک ٹھوس بنیاد فراہم کرے گی۔ چاہے آپ ٹائم سیریز تجزیہ ، ریٹرو میٹنگ یا حقیقی وقت کی تجارت کر رہے ہو ، یہ ٹولز حکمت عملی کو مؤثر طریقے سے بنانے ، جانچنے اور بہتر بنانے کے قابل ہیں۔
سےنمبر پی、پانڈااورٹی اے-لیبجب تک آپ کی کتاب شروع نہیں ہوتی ، آپ بنیادی مہارتوں پر تیزی سے قابو پالیں گے۔ تھوڑی ترقی کے بعد ، آپ کو یہ سیکھنے میں مدد ملے گی کہ کس طرح آپ کو اپنی کتابوں میں سے کسی ایک کو استعمال کرنا چاہئے۔زپ لائن、PyAlgoTradeاورQSTraderاس طرح کے فریم ورک سے زیادہ پیچیدہ نظام بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔QuantLibاس کے علاوہ ، یہ بھی ممکن ہے کہ آپ کو ایک چھوٹی سی مارکیٹ تک رسائی حاصل ہو اور اعلی مالیاتی ماڈل تک رسائی حاصل ہو۔
اصل لنک:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/