Forex-kaupankäynti OANDA API: n kanssa James Ma Weiming Forex-kaupankäynti OANDA API: n kanssa Edellisissä jaksoissa toteutimme kaupankäyntijärjestelmän liittymällä Interactive Brokers Trader WorkStation X: n kautta yhdysportin kautta. Monet muut välittäjät tarjoavat kuitenkin erilaisia vaihtoehtoja räätälöityjen kaupankäyntiohjelmien liittämiseen API: n kautta. Tässä osiossa opimme sovittamaan kaupankäyntistrategiamme OANDAs REST API: n kanssa. OANDA on merkittävä sijoittaja valuuttamarkkinoilla (forex), joka palvelee yksityisasiakkaita. Käytämme kehityksen mukaista strategiaa forex-tuotteiden kaupalle. Mikä on REST REST tarkoittaa edustavan valtionsiirron. Se viittaa verkkosovellusliittymiin, joilla voidaan siirtää tietoja HTTP: llä GET: n avulla. LAITTAA. LÄHETTÄÄ. tai DELETE-menetelmiä. REST API: n avulla voimme streamata. Safarin avulla opit oppimaan parhaiten. Saat rajoittamattoman pääsyn videoihin, live-verkkokoulutukseen, oppimispolkuihin, kirjoihin, interaktiivisiin opetusohjelmiin ja muuhun. Ei vaadittua luottokorttiaOANDA API Trading Utilities Pythonissa Esimerkkejä ohjelmista OANDA API: n kautta Python2.7: n kautta Tämä repo sisältää kaupankäynnin ohjelman, joka suorittaa kaupat kun WMA ja SMA risteävät. Myös tiedosto sisältää muutamia äärimmäisen yksinkertaisia toimintoja, jotka avaavat kaupan tai tilauksen. Kloonaa tämä repo haluamaasi paikkaan Muuta api-order. py tehdäksesi mitä haluat tai suorita api-trade-averages. py Python2.7 - ohjelmalla. Pyri käsittelemään kynttilöiden määrää, joiden avulla voit laskea WMA ja SMA, kynttilän rakeisuus, instrumentti ja tilisi. Tämä skripti käyttää hiekkalaatikkoympäristöä, joten käytä hiekkalaatikon accountId. python api-trade-averages. py 10 S5 EURUSD Tämä ohjelma on tarkoitettu osoittamaan OANDA API: n toimintoja, eikä sitä ole tarkoitettu sijoitusneuvuksi tai ratkaisu ostaa tai myydä mitään sijoitustuotteita. Machine oppiminen ja mallin tunnustaminen algoritmisen Forex ja Stock Trading Johdanto Koneen oppiminen missä tahansa muodossa, mukaan lukien hahmontunnistus, on luonnollisesti paljon käyttöä puheen ja kasvojen tunnistamisessa lääketieteelliseen tutkimukseen. Tällöin kysymyksemme on, voimmeko käyttää hahmontunnistusta viittaamaan aikaisempaan tilanteeseen, joka oli samanlainen kuvioissa. Jos voimme tehdä niin, voimmeko sitten tehdä kauppoja, jotka perustuvat siihen, mitä tiedämme tapahtuneen aikaisempien mallien kanssa ja todella tuottavat voittoa. Tehdäksemme tämän, menisimme täysin koodata kaiken itse. Jos satut nauttimaan tästä aiheesta, seuraava askel olisi tutkia GPU-kiihdytystä tai päänvientiä. Tarvittiin vain Matplotlib (tietojen visualisointia varten) ja joitain NumPy (numeroiden rypistymistä varten), ja loput ovat meille. Python on luonnollisesti yksi kierteinen kieli, eli jokainen käsikirjoitus käyttää vain yhtä keskusyksikköä (yleensä se tarkoittaa, että se käyttää yhtä keskusyksikköä, ja joskus jopa vain puoli tai neljäsosa, tai vielä huonompi). Siksi Python-ohjelmat saattavat kestää jonkin aikaa tietylle tietokoneelle, mutta käsittely saattaa olla vain 5 ja RAM 10. Jos haluat lisätietoja langoista, tutustu tämän sivuston ketjutuksen oppaaseen. Helpoin tapa saada nämä moduulit nykyään on käyttää pipin asennusta. Älä tiedä mitä pip on tai kuinka asentaa moduulit Pip on todennäköisesti helpoin tapa asentaa paketit Kun asennat Python, sinun pitäisi pystyä avaamaan komentokehotteesi, kuten cmd. exe Windowsissa tai bash Linuxissa, ja kirjoita: pip asenna numpy pip asentaa matplotlib Ongelmat vielä Ei ongelmaa, siellä opetusohjelma, että: pip asentaa Python-moduulit opetusohjelma. Jos sinulla on edelleen ongelmia, ota yhteyttä ja käytä yhteystietoa tämän sivuston alatunnisteessa. Suunnitelma on ottaa hintojen ryhmä ajanjaksona ja muuntaa ne prosentuaaliseksi muutokseksi pyrkimyksissä normalisoida tietoja. Sanotaan, että otamme 50 peräkkäistä hintapistettä selityksen vuoksi. Hyvin tehdä on kartoittaa tämä malli muistiin, siirtää eteenpäin yhden hintapisteen ja kartoittaa kuvio uudelleen. Jokaista kuviota, jonka kartoitamme muistiin, haluamme hyppää eteenpäin hieman, toisin sanoen 10 hintapistettä, ja kirjaudumme siihen, missä hinta on siinä vaiheessa. Sitten kartoitetaan tämä lopputulos kuvioon ja jatketaan. Jokaisella mallilla on sen tulos. Seuraavaksi otetaan nykyinen malli ja verrataan sitä kaikkiin aiempiin kuvioihin. Hyvin on vertailla samanlaisuutta kuin kaikki aiemmat mallit. Jos niiden prosentuaalinen samankaltaisuus on enemmän kuin tietty kynnysarvo, niin he aikoivat pohtia sitä. Täältä meillä on 20-30 vertailukelpoista mallia historiasta. Näiden samankaltaisten mallien avulla voimme yhdistää kaikki niiden tulokset ja tulostaa arvioidun keskimääräisen tuloksen. Jos tämä on keskimääräinen lopputulos, jos se on erittäin suotuisa, voimme käynnistää ostoksen. Jos tulos ei ole suotuisa, voimme myydä tai lyhyt. Havainnollistamiseksi esimerkki esimerkki: Yllä olevassa esimerkissä ennustettu keskimääräinen kuvio on noustava, joten voisimme aloittaa oston. Tämä sarja ei pääty sinuun, jolla on minkäänlainen get-rich-quick algoritmi. Tällä ohjelmalla on muutamia tunnettuja vikoja, ja todennäköisyys siitä, että pystyt suorittamaan kaupat riittävän nopeasti tämän rastien tietojen kanssa, on epätodennäköistä, ellet ole pankki. Tavoitteena on osoittaa, kuinka helppoa ja peruskuvan tunnistusta on. Niin kauan kuin sinulla on jonkin verran Python-ohjelmointitaitoa, sinun pitäisi pystyä seuraamaan sitä. Oppimistaidot. Jos olet elinkeinonharjoittaja tai sijoittaja ja haluat hankkia kvantitatiivisen kaupankäynnin taitoja, olet oikeassa paikassa. Kaupankäynti Python - kurssi tarjoaa sinulle parhaat työkalut ja käytännöt kvantitatiiviselle kaupankäynnin tutkimukselle, mukaan lukien asiantuntijoiden kvantitatiivisten kauppiaiden kirjoittamat toiminnot ja käsikirjoitukset. Kurssi antaa sinulle mahdollisimman suuren vaikutuksen sijoitettuun aikaan ja rahoihin. Siinä keskitytään ohjelmoinnin käytännön soveltamiseen kaupankäynnin sijaan kuin teoreettiseen tietojenkäsittelyyn. Kurssi maksaa itsensä nopeasti säästämällä aikaa manuaaliseen tietojen käsittelyyn. Vietät enemmän aikaa strategian tutkimiseen ja kannattavien kauppojen toteuttamiseen. Kurssin yleiskatsaus Osa 1: Perustiedot Opit, miksi Python on ihanteellinen työkalu kvantitatiiviseen kaupankäyntiin. Aloitamme luomalla kehitysympäristön ja esitämme sinut tieteellisiin kirjastoihin. Osa 2: Tietojen käsitteleminen Lue, miten voit saada tietoja eri ilmaisista lähteistä kuten Yahoo Finance, CBOE ja muut sivustot. Lue ja kirjoita useita tietomuotoja, kuten CSV - ja Excel-tiedostoja. Osa 3: Tutkimusstrategiat Opi laskemaan PL ja siihen liittyvät suorituskykytiedot kuten Sharpe ja Drawdown. Rakenna kaupankäyntistrategia ja optimoi sen tehokkuus. Tässä osassa käsitellään useita esimerkkejä strategioista. Osa 4: Menestyminen Tämä osa keskittyy Interactive Brokers API: n ympärille. Opit, miten saisit reaaliaikaiset tiedot ja sijoitat live-tilauksia. Paljon esimerkkikoodia Kurssimateriaali koostuu muistikirjoista, jotka sisältävät tekstiä ja vuorovaikutteisia koodeja kuten tämä. Sinulla on mahdollisuus oppia vuorovaikutuksessa koodin kanssa ja muokata sitä omalla mielellään. Se on loistava lähtökohta omien strategioiden kirjoittamiselle. Vaikka jotkin aiheet selitetään yksityiskohtaisesti, jotta ymmärtäisit taustalla olevat käsitteet, useimmissa tapauksissa sinun ei tarvitse edes kirjoittaa omaa alitasoista koodia olemassa olevien avointen - source kirjastot. TradingWithPython-kirjasto yhdistää suuren osan kurssilla käsitellyistä toiminnoista käyttövalmiina toiminnoina ja niitä käytetään koko kurssin ajan. Pandas tarjoaa sinulle kaiken raskasta nostotehoa, jota tarvitaan datan riehakkaamiseen. Kaikki koodi on toimitettu BSD-lisenssin alle ja sen käyttö on sallittu kaupallisissa sovelluksissa. Kurssikohtaus Kurssin ohjaaja pidettiin keväällä 2013, joten opiskelijat saivat sanoa: Matej on hyvin suunniteltu kurssi ja hyvä kouluttaja. Ehdottomasti sen arvoinen hinta ja aikani Lave Jev tietenkin tiesi hänen tavaraa. syvyys kattavuus oli täydellinen. Jos Jevillä on vielä jotain tällaista, olen ensimmäinen rekisteröitynyt. John Phillips Kurssisi todella sai minut hypätä alkoi harkita python varastossa järjestelmän analyysi.
Comments
Post a Comment