Automatisierter Handelssystem Python

Ich habe versucht, die Einrichtung von Interactive Brokers C API in Visual Studio 2008, aber ich weiß sehr begrenzt C und ich halten Getiing Fehler. Lt 1) Gibt es irgendeine Weise, irgendeine Art helle Skriptsprache zu verwenden, um an interaktive Broker anzuschließen und Handel zu machen. F. E. Etwas Licht wie Python wäre gut, und ja ich habe in IBPY geschaut. Aber ich verstehe nicht, wie das java2python System funktioniert. 2) Wie haben Sie Ihr automatisiertes System einzurichten, oder wie würden Sie Ihr automatisiertes Handelssystem mit Interactive Brokers einrichten? (Http://www. germanyinews. com/) Trading-Programm I39ve bereits geschrieben in Python, ich don39t haben ein Bedürfnis nach Geschwindigkeit. I39m sicher IB-Code ist gute Qualität, nur leider enttäuscht sie don39t bieten einfache REST nach nur heruntergeladen, was sie bieten. Wer weiß, ob Ameritrade oder andere wie sie bieten API-Handel über die Einfachheit von https ndash Gibt es keine offiziell unterstützten Python-API, Ive verwendet ibpy erfolgreich seit Monaten jetzt und seine ganz einfach. Sobald Sie haben, dass installiert, die Schnittstelle in python ist ziemlich genau identisch mit der Java-API-Schnittstelle: IB API pdf Ich fand es nützlich Um den TWS-Test-Client-Java-Code zu sehen, der in der IB-API enthalten ist. Der Kurs konzentriert sich so weit wie möglich auf praktische Beispiele für echte Probleme im quantitativen Handel. Wir werden mit der Einrichtung der Entwicklungsumgebung und dem Erhalten historischer Preisdaten beginnen. Danach werden wir Backtests ein paar typische Handelsstrategien. Ein letzter Teil des Kurses konzentriert sich auf automatisierte Handel durch Interactive Brokers API. Theoretische Teil (Mathe amp Informatik) wird auf ein Minimum gehalten werden und nur behandelt, wenn nötig. Bevor Sie den Kurs beginnen, richten Sie Ihre eigene Python-Umgebung ein und erhalten ein Grundgefühl der Sprache. Dieser Teil des Kurses ist frei verfügbar. Wir werden direkt hineinspringen und zwei Fallstudien verwenden, um sich an die Arbeit mit wissenschaftlichen Werkzeugen zu gewöhnen. Warum Python Python-Umgebung einrichten Python-Grundlagen Schreiben, Ausführen und Debuggen von Code. Einführung in Numpy Plotten mit matplotlib Monte-Carlo Simulation von gehebelten etfs. Bevor wir mit dem spaßigen Teil der Strategieentwicklung beginnen, müssen wir Preisdaten sammeln und sortieren. Diese Woche geht es darum, die Daten aus verschiedenen Quellen zu bekommen. Um es mit einem Testfall zu würzen, werden wir das gesamte SampP500 Universum tägliche Preise von yahoo finanzieren herunterladen. Einführung in Pandas Arbeiten mit Zeit und Datum. Lesen und Schreiben von CSV-Dateien Lesen von Excel-Dateien Lesen von HDF5-Dateien Abrufen von Daten aus dem Internet (Yahoo Finanzen, CBOE, etc.) Saisonalität von SPY: gibt es eine Kante am Tag der Woche Get vollständige SampP500 Universum Geschichte und speichern Sie es in einer Datenbank. Dies ist der Spaß Teil, der nur durch Ihre eigene Kreativität begrenzt ist. Wir werden verschiedene Strategietestfälle durchlaufen. Berechnen von pnl und Performance-Metriken. Sharpe en drawdown Einfache Impulsstrategie mit gleitenden Durchschnitten Permanente Portfoliostrategie XLP-Strategie Pairs Trading-Strategie (Aufbau eines neutralen Spread und Backtesting) Volatilitätsstrategien Leveraged ETFs Strategie Das letzte, was Sie für den Aufbau eines automatisierten Handelssystems benötigen, ist eine Verbindung zu einem Broker. Diese Woche konzentrieren wir uns auf die Verwendung von Interactive Brokers API für den Empfang von Echtzeitdaten und die Abgabe von Aufträgen. Verbinden mit interaktiven Brokern mit ibpy Laden von historischen Intraday-Daten Erhalten von Echtzeit-Aktien-Daten Legen von BestellungenLearn Quant-Fähigkeiten Wenn Sie ein Händler oder ein Investor sind und eine Reihe von quantitativen Handelsfähigkeiten erwerben möchten, sind Sie an der richtigen Stelle. Der Handel mit Python-Kurs wird Ihnen die besten Werkzeuge und Praktiken für quantitative Handelsforschung, einschließlich Funktionen und Skripte von Experten quantitative Händler geschrieben. Der Kurs bietet Ihnen maximale Wirkung für Ihre investierte Zeit und Geld. Es konzentriert sich auf die praktische Anwendung der Programmierung auf den Handel anstelle der theoretischen Informatik. Der Kurs zahlt sich schnell aus, indem Sie Zeit in der manuellen Verarbeitung von Daten sparen. Sie verbringen mehr Zeit mit der Recherche Ihrer Strategie und der Umsetzung profitabler Geschäfte. Kursübersicht Teil 1: Grundlagen Sie lernen, warum Python ein ideales Instrument für den quantitativen Handel ist. Wir beginnen mit der Einrichtung einer Entwicklungsumgebung und stellen Ihnen dann die wissenschaftlichen Bibliotheken vor. Teil 2: Handhabung der Daten Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Yahoo Finance, CBOE und anderen Websites erhalten. Lesen und Schreiben mehrerer Datenformate einschließlich CSV - und Excel-Dateien. Teil 3: Forschungsstrategien Erlernen Sie, PL und begleitende Leistungsmetriken wie Sharpe und Drawdown zu berechnen. Aufbau einer Trading-Strategie und Optimierung ihrer Performance. Mehrere Beispiele von Strategien werden in diesem Teil diskutiert. Teil 4: Going live Dieser Teil ist um Interactive Brokers API zentriert. Sie erfahren, wie Sie Echtzeit-Bestandsdaten erhalten und Live-Aufträge abgeben können. Viele Beispiel-Code Das Kursmaterial besteht aus Notebooks, die Text zusammen mit interaktivem Code wie diesem enthalten. Sie können lernen, indem Sie mit dem Code interagieren und es zu Ihren eigenen Vorlieben ändern. Es wird ein guter Ausgangspunkt für das Schreiben Ihrer eigenen Strategien Während einige Themen ausführlich erklärt werden, um Ihnen helfen, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal Ihre eigenen Low-Level-Code schreiben, weil der Unterstützung durch bestehende offen - Bibliotheken. TradingWithPython Bibliothek kombiniert viel der Funktionalität, die in diesem Kurs als eine gebrauchsfertige Funktionen und wird im gesamten Kurs verwendet werden. Pandas wird Sie mit all der Heavy-Heaviness-Power in Daten-Crunching benötigt. Der gesamte Code ist unter der BSD-Lizenz zur Verfügung gestellt, so dass seine Verwendung in kommerziellen Anwendungen Kursbewertung Ein Pilot des Kurses wurde im Frühjahr 2013 statt, das ist, was die Schüler zu sagen: Matej gut gestalteten Kurs und gute Trainer. Definitiv wert sein Preis und meine Zeit Lave Jev offensichtlich kannte seine Sachen. Tiefe der Abdeckung war perfekt. Wenn Jev läuft etwas wie dieses wieder, Ill der erste sein, um sich anzumelden. John Phillips Ihr Kurs wirklich hat mich Sprung begonnen python für Aktien-System-Analyse.