Bài viết này giới thiệu các thư viện Python quan trọng nhất để giúp các nhà phát triển mới bắt đầu. Các thư viện này được sử dụng rộng rãi trong ngành trong tất cả các lĩnh vực từ xử lý dữ liệu đến phát triển hệ thống giao dịch thời gian thực.
Python là một công cụ không thể thiếu cho bất cứ ai muốn hiểu sâu hơn về tài chính định lượng và giao dịch hệ thống. Là ngôn ngữ lập trình được nhiều nhà phát triển định lượng lựa chọn, Python cung cấp một hệ sinh thái thư viện lớn để đơn giản hóa mọi thứ từ phân tích dữ liệu đến thực hiện chiến lược. Cho dù bạn đang bắt đầu hoặc muốn nâng cao kỹ năng của mình, việc hiểu đúng thư viện Python là chìa khóa để xây dựng và triển khai chiến lược giao dịch.
Bài viết này sẽ giới thiệu các thư viện Python cần thiết được sử dụng bởi các nhà giao dịch chuyên nghiệp và các nhà giao dịch hệ thống. Chúng tôi sẽ giới thiệu các thư viện bao gồm tất cả mọi thứ từ xử lý dữ liệu và phân tích kỹ thuật đến thử nghiệm kiểm tra lại và mô hình tài chính cao cấp. Nếu bạn khao khát chuyển đổi ý tưởng giao dịch thành các chiến lược có thể thực hiện, các thư viện này sẽ là trụ cột để thực hiện ý tưởng của bạn.
Cho dù bạn là một người trẻ muốn học các nguyên tắc cơ bản, hoặc là một nhà phát triển trung cấp nhằm nâng cấp hệ thống giao dịch của bạn lên cấp độ cao hơn, việc nắm vững các thư viện này sẽ giúp bạn thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu và giao dịch trực tiếp. Hãy bắt đầu!
Việc nắm vững các thư viện Python đúng là rất quan trọng để thành công trong việc chuyển đổi chiến lược từ nghiên cứu sang giao dịch thời gian thực. Các thư viện này được sử dụng rộng rãi trong ngành trong tất cả các lĩnh vực từ xử lý dữ liệu đến phát triển hệ thống giao dịch thời gian thực.
Mục đích:Các toán học nhanh và toán ma trận.
NumPy là nền tảng của tính toán giá trị trong Python, nó hỗ trợ các mảng và ma trận đa chiều, và một tập hợp các hàm toán học có thể xử lý các mảng này một cách hiệu quả.
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)
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Việc xử lý và phân tích dữ liệu.
Pandas được xây dựng trên NumPy và được sử dụng rộng rãi trong phân tích chuỗi thời gian, một phần quan trọng của việc định lượng giao dịch. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu giá OHLC (giá mở, giá cao nhất, giá thấp nhất, giá đóng), dữ liệu giao dịch và hoạt động danh mục đầu tư.
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)
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Phân tích kỹ thuật dữ liệu thị trường tài chính.
TA-Lib là một thư viện chức năng mạnh mẽ được thiết kế cho phân tích kỹ thuật thị trường tài chính. Nó cho phép dễ dàng thực hiện các chỉ số như đường trung bình di chuyển, đường viền và RSI thường được sử dụng trong chiến lược định lượng.
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)
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Các giao dịch và kiểm tra lại các thuật toán.
Zipline là một thư mục giao dịch thuật toán Pythonic hỗ trợ cho công cụ truy cập truy cập của Quantopian (nay đã ngừng hoạt động). Nó có thể được sử dụng để truy cập truy cập dữ liệu lịch sử trên quy mô lớn, cũng như xử lý các thuật toán giao dịch do sự kiện điều khiển.
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)
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Hệ thống kiểm tra lại và giao dịch dựa trên sự kiện.
PyAlgoTrade là một cơ sở dữ liệu truy cập truy cập chạy bởi sự kiện mạnh mẽ dành cho chiến lược giao dịch. Nó nhẹ và dễ sử dụng, đặc biệt phù hợp với chiến lược trong ngày. Nó cũng hỗ trợ giao dịch giả lập mở hộp.
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)
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Hệ thống kiểm tra lại và giao dịch thời gian thực ở cấp tổ chức.
QSTrader là một thư viện Python nguồn mở được xây dựng dành cho các chiến lược giao dịch hệ thống, tập trung vào kiểm tra lại và giao dịch thời gian thực. Nó được thiết kế để giúp các nhà giao dịch triển khai các chiến lược giao dịch cấp tổ chức với lượng công việc tối thiểu. Nó hỗ trợ quản lý rủi ro ở mức độ điểm trượt, chi phí và danh mục đầu tư thực sự, làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời cho các môi trường kiểm tra lại và giao dịch thời gian thực.
from qstrader import TradingSession
# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Các mô hình định lượng tài chính và định giá.
QuantLib là một thư viện có tính năng mạnh mẽ được sử dụng để định lượng các mô hình toán học cao cấp về tài chính, chẳng hạn như định giá phái sinh, quản lý rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Mặc dù phức tạp hơn, nó rất có giá trị cho các chiến lược định lượng phức tạp.
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)))
Các đặc điểm chính:
Mục đích:Những người dùng có thể sử dụng các hình ảnh trên các trang web.
Matplotlib và Plotly đều là kho lưu trữ quan trọng để hình dung hiệu suất chiến lược giao dịch và dữ liệu thị trường. Matplotlib phù hợp hơn với biểu đồ tĩnh cơ bản, trong khi Plotly giỏi biểu đồ tương tác.
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()
Các đặc điểm chính:
Việc làm quen với các thư viện này sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho việc phát triển giao dịch định lượng trong Python. Dù bạn đang phân tích chuỗi thời gian, kiểm tra lại hoặc giao dịch trong thời gian thực, các công cụ này sẽ giúp bạn xây dựng, kiểm tra và tối ưu hóa các chiến lược một cách hiệu quả.
TừSố、Cá pandavàTA-LibKhi bắt đầu, bạn có thể nhanh chóng nắm bắt các kỹ năng cơ bản.Đường kéo、PyAlgoTradevàQSTraderMột số người cho rằng, một hệ thống có thể giúp xây dựng các hệ thống phức tạp hơn.QuantLibCác nhà đầu tư có thể tham gia vào thị trường nhỏ và tiếp cận với các mô hình tài chính cao cấp.
Đọc thêm:https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/