اس مضمون میں سب سے اہم پجنتھ لائبریریوں کا تعارف کیا گیا ہے جو ابتدائی ڈویلپرز کو شروع کرنے میں مدد فراہم کرسکتے ہیں۔ یہ لائبریریاں صنعت میں وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہیں جو اعداد و شمار کے آپریشن سے لے کر ریئل ٹائم ٹرانزیکشن سسٹم کی ترقی تک ہر شعبے میں استعمال ہوتی ہیں۔

پیتھون کسی بھی شخص کے لئے ایک لازمی آلہ ہے جو کوانٹم فنانس اور سسٹم ٹریڈنگ کے شعبے میں گہرائی سے سمجھنا چاہتا ہے۔ بہت سے کوانٹم ڈویلپرز کے لئے ترجیحی پروگرامنگ زبان کی حیثیت سے ، پیتھون ایک بہت بڑا لائبریری ماحولیاتی نظام پیش کرتا ہے جو ڈیٹا تجزیہ سے لے کر حکمت عملی پر عمل درآمد تک ہر چیز کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ شروعات کر رہے ہو یا اپنی مہارت کو بڑھانا چاہتے ہو ، صحیح پیتھون لائبریریوں کو سمجھنا تجارتی حکمت عملی کی تعمیر اور تعیناتی کے لئے کلیدی حیثیت رکھتا ہے۔

اس مضمون میں پیشہ ورانہ پیمائش اور سسٹم کے تاجروں کے لئے استعمال ہونے والی لازمی پائیوتھ لائبریریوں کا جائزہ لیا جائے گا۔ ہم ان لائبریریوں کا جائزہ لیں گے جو ڈیٹا پروسیسنگ اور تکنیکی تجزیہ سے لے کر فیڈ بیک ٹیسٹنگ اور اعلی درجے کی مالیاتی ماڈلنگ تک ہر چیز پر محیط ہیں۔ اگر آپ ٹریڈنگ کے خیالات کو قابل عمل حکمت عملی میں تبدیل کرنے کے خواہاں ہیں تو ، یہ لائبریریاں آپ کے خیالات کو عملی جامہ پہنانے کے لئے آپ کی مدد کریں گی۔

چاہے آپ بنیادی باتیں سیکھنے کے خواہشمند ہوں یا درمیانے درجے کے ڈویلپر جو آپ کے ٹریڈنگ سسٹم کو اعلی درجے کی سطح پر لے جانے کا ارادہ رکھتے ہیں ، ان لائبریریوں پر عبور حاصل کرنے سے آپ کو تحقیق اور حقیقی وقت کی تجارت کے مابین فرق کو ختم کرنے میں مدد ملے گی۔ آئیے شروع کریں!

تحقیق سے حکمت عملی کو حقیقی وقت کی تجارت میں تبدیل کرنے کے لئے صحیح پیتھون لائبریریوں کا مالک ہونا ضروری ہے۔ یہ لائبریریاں صنعت میں بڑے پیمانے پر استعمال کی جاتی ہیں ، اعداد و شمار کے عمل سے لے کر حقیقی وقت کی تجارت کے نظام کی ترقی تک ہر شعبے میں۔

1. NumPy

مقصد:فوری ریاضی اور میٹرکس آپریشن

NumPy Python میں عددی قدر کے حساب کتاب کی بنیاد ہے، یہ کثیر جہتی صفوں اور میٹرکس کی حمایت کرتا ہے، اور ان صفوں کو موثر طریقے سے کام کرنے والے ریاضی کے افعال کا ایک مجموعہ ہے۔ قیمت کے اعداد و شمار، سگنل یا پیمائش کے ساتھ کام کرتے وقت، عام طور پر NumPy 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:

• اعلی کارکردگی صف آپریشن
• ریاضی، منطق اور اعداد و شمار کے افعال کی وسیع حمایت کرتا ہے۔
• یہ حکمت عملی میں تیزی سے حساب کے لئے بہت موزوں ہے.

2. Pandas

مقصد:ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ۔

پانڈاس NumPy پر مبنی ہے اور ٹائم سیریز تجزیہ کے لئے وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے ، جو مقدار کی تجارت کا ایک اہم جزو ہے۔ یہ ساختہ اعداد و شمار جیسے OHLC (اوپن ، زیادہ سے زیادہ ، کم سے کم ، اور اختتامی قیمت) قیمت کے اعداد و شمار ، ٹرانزیکشن ڈیٹا اور پورٹ فولیو کی کارکردگی کو سنبھالنے کے لئے ایک طاقتور ٹول مہیا 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:

• ٹائم سیریز اور ٹیبل کے اعداد و شمار کا سادہ پروسیسنگ۔
• دوبارہ نمونے لینے، سکرول ونڈو آپریشن اور ڈیٹا کی صفائی کے لئے آسان ٹول۔
• ریٹرننگ اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ سسٹم کے لئے ڈیٹا سیٹ تیار کرنے کے لئے بہت موزوں ہے۔

3. TA-Lib

مقصد:مالیاتی مارکیٹ کے اعداد و شمار کا تکنیکی تجزیہ

TA-Lib ایک طاقتور فنکشنل لائبریری ہے جو خاص طور پر مالیاتی منڈیوں کے تکنیکی تجزیہ کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ آسانی سے متحرک اوسط ، برلن بینڈ اور RSI جیسے اشارے کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے جو عام طور پر مقدار کی حکمت عملی میں استعمال ہوتا ہے۔

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:

• 150 سے زیادہ تکنیکی اشارے ، جیسے RSI ، MACD اور برن بینڈ۔
• بڑے پیمانے پر ریٹرننگ اور ریئل ٹائم ٹرانزیکشن تجزیہ کے لئے موثر۔
• براہ راست پانڈاس ڈیٹا فریمز یا NumPy صفوں سے ٹائم سیریز ڈیٹا حاصل کرنے کی حمایت کرتا ہے۔

4. Zipline

مقصد:الگورتھم ٹریڈنگ اور ریٹرننگ

Zipline ایک Pythonic الگورتھم ٹریڈنگ لائبریری ہے جو Quantopian (اب بند) کے ریٹرننگ انجن کو سپورٹ کرتی ہے۔ اس کا استعمال تاریخی اعداد و شمار کی بڑے پیمانے پر ریٹرننگ کے لئے کیا جاسکتا ہے ، اور یہ واقعہ سے چلنے والے ٹریڈنگ الگورتھم کے ساتھ بھی کام کرسکتا 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:

• ایونٹ پر مبنی فن تعمیر، حقیقی ٹریڈنگ سسٹم کی طرح
• منٹ اور روزانہ کے اعداد و شمار پر لاگو ہوتا ہے۔
• Quandl یا یاہو فنانس جیسے دیگر ڈیٹا ذرائع کے ساتھ انضمام۔

5. PyAlgoTrade

مقصد:ایونٹ سے چلنے والی واپسی اور تجارت کا نظام۔

PyAlgoTrade ایک طاقتور واقعہ سے چلنے والا فیڈ بیک لائبریری ہے جو تجارتی حکمت عملی کے لئے موزوں ہے۔ یہ ہلکا پھلکا اور استعمال میں آسان ہے ، خاص طور پر دن کے اندر کی حکمت عملی کے لئے موزوں ہے۔ یہ کھلے خانے میں استعمال ہونے والے سمری ٹریڈنگ 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:

• تیز رفتار انجن، دن کے اعداد و شمار پر توجہ مرکوز
• کاغذی تجارت کے لئے بلٹ ان سپورٹ ، بروکر کے ساتھ انضمام۔
• سادہ اور پیچیدہ حکمت عملی کی جانچ میں اچھی کارکردگی۔

6. QSTrader

مقصد:انسٹی ٹیوشن ریٹرننگ اور ریئل ٹائم ٹرانزیکشن سسٹم

کیو ایس ٹریڈر ایک اوپن سورس پیتھون لائبریری ہے جو خاص طور پر سسٹم ٹریڈنگ حکمت عملی کے لئے بنائی گئی ہے ، جس میں ریٹرننگ اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ پر توجہ دی گئی ہے۔ اس کا مقصد تاجروں کو کم سے کم کام کے ساتھ ادارہ جاتی سطح کی تجارتی حکمت عملی کو تعینات کرنے میں مدد فراہم کرنا ہے۔ یہ حقیقی پوائنٹس ، اخراجات اور پورٹ فولیو کی سطح پر خطرے کے انتظام کی حمایت کرتا ہے ، جس سے یہ ریٹرننگ اور ریئل ٹائم ٹریڈنگ ماحول کے لئے ایک بہترین ذریعہ بن جاتا ہے۔

from qstrader import TradingSession

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

اہم خصوصیات:

• پورٹ فولیو کی سطح پر خطرے اور خطرے کے انتظام کی حمایت کریں۔
• اس کے علاوہ، یہ ایک سستے اور آسان ٹریڈنگ کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے.
• ماڈیولر، آسانی سے توسیع اور دیگر نظاموں کے ساتھ انضمام.
• پیشہ ورانہ فریم ورک، سادہ فن تعمیر پر توجہ مرکوز.

7. QuantLib

مقصد:پیمائش مالیاتی اور قیمتوں کا تعین ماڈل.

کوانٹلیب ایک طاقتور لائبریری ہے جو کوانٹم فنانس میں اعلی ریاضیاتی ماڈلنگ کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، جیسے مشتق قیمتوں کا تعین ، رسک مینجمنٹ اور پورٹ فولیو کی اصلاح۔ اگرچہ یہ زیادہ پیچیدہ ہے ، لیکن یہ پیچیدہ کوانٹم حکمت عملیوں کے لئے 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:

• قیمتوں کا تعین کرنے والے اختیارات، بانڈز اور دیگر مشتق مصنوعات کی وسیع پیمانے پر حمایت.
• وسیع پیمانے پر مونٹی کارلو تخروپن اور سود کی شرح کے ماڈل میں استعمال کیا جاتا ہے۔
• یہ پروگرام ان ڈویلپرز کے لیے بہترین ہے جو پیچیدہ مقداری ماڈل بنانے میں مصروف ہیں۔

8. Matplotlib & Plotly

مقصد:اعداد و شمار کا تصور۔

Matplotlib اور Plotly دونوں ٹریڈنگ حکمت عملی کی کارکردگی اور مارکیٹ کے اعداد و شمار کو دیکھنے کے لئے اہم ذخیرہ ہیں۔ Matplotlib بنیادی جامد چارٹ کے لئے بہتر ہے ، جبکہ Plotly انٹرایکٹو چارٹ میں بہتر 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:

• Matplotlib：جامد نقشہ، بنیادی اعداد و شمار کے تصور کے لئے بہت موزوں۔
• Plotly：ٹرانزیکشن کے اعداد و شمار کو دریافت کرنے کے لئے انٹرایکٹو تصورات۔
• یہ دونوں لائبریریاں ریٹرننگ اور ریئل ٹائم ٹرانزیکشن کے نتائج سے متعلق بصیرت فراہم کرنے میں معاون ہیں۔

آخر میں

ان لائبریریوں سے واقفیت آپ کو پیتھون کوانٹم ٹریڈنگ ڈیولپمنٹ کے لئے ایک مضبوط بنیاد فراہم کرے گی۔ چاہے آپ ٹائم سیریز تجزیہ ، ریٹرننگ یا ریئل ٹائم ٹریڈنگ کر رہے ہوں ، یہ ٹولز حکمت عملی کو مؤثر طریقے سے تعمیر ، جانچ اور بہتر بنانے میں مدد فراہم کریں گے۔

سےNumPy、Pandas اورTA-Libاس کے بعد، آپ کو ایک چھوٹا سا ترقی کے بعد، آپ کو آپ کے کاروبار کو شروع کرنے کے لئے تیار ہو جائے گا.Zipline、PyAlgoTrade اورQSTraderمثال کے طور پر، ایک فریم ورک زیادہ پیچیدہ نظاموں کی تعمیر میں مدد کرسکتا ہے، جبکہ ایک دوسرے کے ساتھ مل کر کام کرتا ہے.QuantLibاس کے علاوہ، یہ بھی ممکن ہے کہ آپ کو چھوٹے پیمانے پر مارکیٹوں تک رسائی حاصل ہو، اعلی درجے کی مالیاتی ماڈل تک رسائی حاصل ہو.

اصل مقالے کا لنک: http://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/