Thư viện chỉ số giao dịch python

Bot giao dịch chứng khoán được viết bằng Python Đánh giá các cổ phiếu đang hoạt động và mua/bán cổ phiếu bị định giá thấp và theo xu hướng dựa trên mô hình giao dịch hàng ngày và phân tích tình cảm tin tức

Làm thế nào nó hoạt động?

Mã này cho bot này có thể được chia thành 3 phần khác nhau

1. Web Scrapes cổ phiếu hoạt động từ Yahoo Finance
2. Đánh giá các cổ phiếu hoạt động [có thể đánh giá 100 cổ phiếu mỗi phút khi ứng dụng được đa luồng] bằng các chiến lược khác nhau như xung đột/kháng chiến EMA, kiểm tra hướng hồi quy và phân tích tình cảm . ]
3. Đánh giá danh mục phiếu cổ hiện tại bằng cách kiểm tra xem có bất kỳ phiếu cổ nào không còn đáng để giữ
4. Gửi yêu cầu mua và bán bằng API giao dịch giấy Alpaca

That is it

Tại sao tạo và sử dụng một-bot giao dịch chứng khoán

• Đánh giá các cơ hội tốt nhanh hơn con người có thể bằng cách đánh giá đồng thời nhiều phiếu cổ
• drafts sensor out of the program
• Không có cam kết thời gian sau khi bot đã được thiết lập
• Thật là vui lol 😄

Làm thế nào để sử dụng nó

• Bản sao lưu trữ. Bản sao Git https. //github. com/aoberai/stock-trading-bot. git

• Cài đặt phụ thuộc pip3 install -r requirements.txt cho Linux Bash py -m pip install -r requirements.txt cho dấu nhắc lệnh Windows

• Thêm một tệp đăng nhập thông tin tệp có thông tin vào khóa API/Mật khẩu của bạn 1] API ALPACA để mua và bán lý cổ xử lý + phiếu đầu tiên. https. // alpaca. thị trường 2] API tin tức để phân tích chứng khoán. https. // tin tức. tổ chức

• Đặt 3 biến sau vào tệp thông tin đăng nhập của bạn. File

• ALP_API_ID=""
• ALP_SECRET_KEY=""
• TIN TỨC_API_KEY=""

• Run file Runner. py

Cách chạy trong Docker

docker build -t stock-trader-bot .
# you can change the timezone to be region specific
docker run --rm -it -e "TZ=America/New_York" -d -p 5000:5000 stock-trader-bot

Vui lòng tạo một vấn đề nếu bạn gặp vấn đề khi repo hoạt động hoặc nếu bất kỳ phần nào của cơ sở mã có vẻ khó hiểu - tôi có thể giúp hỗ trợ

Những công việc cần làm

• Thêm nhiều chiến lược giao dịch để đảm bảo lợi nhuận tốt hơn
• Tinh chỉnh thời gian mua và bán
• Phân biệt giữa các vị trí giao dịch trong thời hạn dài và thời hạn ngắn

Lưu trữ liên tục này trở nên tốt hơn, vì vậy xin vui lòng làm việc với nó và đăng các yêu cầu kéo nếu bạn gặp bất kỳ lỗi nào hoặc muốn thêm chức năng bổ sung

bởi Aditya Oberai

Bạn có thể thực hiện một bot giao dịch với Python không?

bot giao dịch chứng khoán là chương trình phần mềm [còn được gọi là bot giao dịch thuật toán] được sử dụng để phân tích và thực hiện các giao dịch trên cơ sở điều kiện tiên quyết hoặc chiến dịch . Các bot hoặc phần mềm này có thể được viết bởi các nhà phát triển hoặc bất kỳ ai có ý kiến ​​về các ngôn ngữ lập trình như Python. Các bot hoặc phần mềm này có thể được viết bởi nhà phát triển hoặc bất kỳ ai có kiến ​​thức về ngôn ngữ lập trình như Python .

Bạn có thể tự động hóa giao dịch chứng khoán với Python không?

Sử dụng Python tăng tốc quá trình giao dịch và do đó nó còn được gọi là giao dịch/ giao dịch định lượng tự động. Việc sử dụng Python được ghi vào các thư viện có chức năng cao như TA-Lib, Zipline, Scipy, Pyplot, Matplotlib, Numpy, Pandas, v. v. . Việc sử dụng Python được ghi có vào các thư viện chức năng cao của nó như TA-Lib, Zipline, Scipy, Pyplot, Matplotlib, NumPy, Pandas, v.v.

Bots giao dịch Python có tốt không?

Python rất lý tưởng để tạo ra các bot giao dịch, vì chúng có thể sử dụng các thuật toán được cung cấp bởi các gói học máy rộng rãi của Python như Scikit-Learn. Python cũng có các gói mạnh mẽ để phân tích tài chính và trực quan hóa

Aakash là người mới đối đầu với giao dịch thuật toán, và như mong đợi, anh ấy rất vui mừng khi thực hiện chiến lược đầu tiên của mình trên thị trường thực tế. Anh đã đầu tư tất cả tiền phụ của mình. Bùm, tất cả tiền bỏ túi của anh ấy đã biến mất. Bây giờ, bạn có thể đặt tên cho một vài lý do tại sao Aakash không thành công? . Boom, tất cả tiền tiêu vặt của anh ấy đã biến mất. Bây giờ, bạn có thể kể tên một số lý do khiến Aakash thất bại không?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một số thành phần quan trọng của thuật toán giao dịch, đang quay lại và các khung hoạt động ngược nhau có sẵn cho các thuật toán giao dịch vừa phải. Và tất nhiên, không cần phải nói, không giống như Aakash, không ngoan và backtest. Và tất nhiên, không cần phải nói, đừng như Aakash, hãy sáng suốt và backtest

Chỉ trong trường hợp bạn không biết nghĩa là gì, đây là một định nghĩa tốt từ Investopedia

Backtesting là phương pháp chung để xem chiến lược hoặc mô hình sẽ thực hiện tốt như thế nào. Backtesting đánh giá khả năng tồn tại của chiến lược giao dịch bằng cách khám phá cách thức diễn ra bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Nếu các hoạt động ngược lại, các nhà giao dịch và nhà phân tích có thể tự tin sử dụng nó trong tương lai

Bây giờ, chúng tôi sẽ xem xét một số nền tảng backtesting phổ biến và ưu điểm và nhược điểm của chúng tôi

1. Blueshift bởi Quantinsti

Nền tảng của Blueshift rất giống với Quantopian và các nguyên tắc cơ bản của backtesting chiến lược giống nhau. Nó thực hiện backtest với gói zipline, cung cấp dữ liệu tương thích và sử dụng đơn giản;

ưu điểm

• Use use
• Chuyển đổi liền mạch giữa kiểm tra lại và giao dịch trực tiếp bằng cách phân chia các nhà môi trường Ấn Độ
• dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi
• Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra

nhược điểm

• Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa
• Nền tảng không thân thiện với điều hướng
• Công cụ tương đối mới hơn và làm điều đó yêu cầu sự ổn định hơn
• Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian

-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift

2. người giao dịch ngược

Backtrader là một khung Python với rất nhiều tính năng để quay lại và giao dịch. Backtrader được thiết kế đơn giản, cho phép bạn tập trung vào việc tạo ra các chiến lược, chỉ số và máy phân tích giao dịch có thể tái sử dụng thay vì dành thời gian tạo cơ sở hạ tầng từ đầu. Đây là nền tảng backtesting được sử dụng rộng rãi nhất trong ngành

ưu điểm

• Use use
• Chuyển đổi liền mạch giữa kiểm tra lại và giao dịch trực tiếp bằng cách phân chia các nhà môi trường Ấn Độ
• dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi
• Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra
• nhược điểm

nhược điểm

• Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa
• Nền tảng không thân thiện với điều hướng

Công cụ tương đối mới hơn và làm điều đó yêu cầu sự ổn định hơn

Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian

-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift

ưu điểm

• Use use
• Chuyển đổi liền mạch giữa kiểm tra lại và giao dịch trực tiếp bằng cách phân chia các nhà môi trường Ấn Độ
• dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi
• Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra

nhược điểm

• Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa
• Nền tảng không thân thiện với điều hướng

Công cụ tương đối mới hơn và làm điều đó yêu cầu sự ổn định hơn

Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian

-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift

ưu điểm

• Use use
• Chuyển đổi liền mạch giữa kiểm tra lại và giao dịch trực tiếp bằng cách phân chia các nhà môi trường Ấn Độ
• dựa trên gói zipline phổ biến và được thử nghiệm rộng rãi
• Các báo cáo được tạo theo cách tương tự như Zipline mạnh mẽ tạo ra

nhược điểm

• Vào thứ Sáu, tất cả các thuật toán hoạt động được tạm dừng sau khi thị trường đóng cửa
• Nền tảng không thân thiện với điều hướng

Công cụ tương đối mới hơn và làm điều đó yêu cầu sự ổn định hơn

Gói Zipline không được duy trì tích cực nữa và Blueshift đang ở trong lòng thương xót của các nhà phát triển của chính mình để tăng cường công nghệ của họ mà không phụ thuộc vào Zipline theo thời gian

-> Bấm vào đây để truy cập tài liệu Blueshift

ưu điểm

• Use use
• Chuyển đổi liền mạch giữa kiểm tra lại và giao dịch trực tiếp bằng cách phân chia các nhà môi trường Ấn Độ
• Nó có thống kê số liệu chi tiết, giúp so sánh giữa các chiến lược
• Được mã hóa trong Python, do đó hỗ trợ các hoạt động học máy và các hệ thống khác nhau

nhược điểm

• lash so với các nền tảng khác
• Không hỗ trợ các chiến lược bằng các ngôn ngữ khác bên ngoài Python

-> Liên kết GitHub

6. thị trường tài chính

Finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu thị trường và chiến lược giao dịch ngược lại bằng cách sử dụng API đơn giản bao gồm các mẫu được xây dựng sẵn để bạn xác nhận backtest

ưu điểm

• Các mẫu được đặt sẵn cho các backtesting chiến lược giao dịch
• Một máy tính hợp lệ để có một số rủi ro nghiêm trọng dựa trên mục tiêu biến mục tiêu được bao gồm
• Được viết theo cách hướng các đối tượng để làm cho mã dễ tái sinh sử dụng hơn
• Tiến hành nghiên cứu sự kiện thị trường trong bối cảnh các sự kiện dữ liệu
• Có thể kiểm tra tính năng nhiệm vụ của các kỹ thuật giao dịch

nhược điểm

• lash so với các nền tảng khác
• Không hỗ trợ các chiến lược bằng các ngôn ngữ khác bên ngoài Python

-> Liên kết GitHub

6. thị trường tài chính

Finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu thị trường và chiến lược giao dịch ngược lại bằng cách sử dụng API đơn giản bao gồm các mẫu được xây dựng sẵn để bạn xác nhận backtest

ưu điểm

• Các mẫu được đặt sẵn cho các backtesting chiến lược giao dịch
• Một máy tính hợp lệ để có một số rủi ro nghiêm trọng dựa trên mục tiêu biến mục tiêu được bao gồm
• Được viết theo cách hướng các đối tượng để làm cho mã dễ tái sinh sử dụng hơn
• Tiến hành nghiên cứu sự kiện thị trường trong bối cảnh các sự kiện dữ liệu

nhược điểm

• Có thể kiểm tra tính năng nhiệm vụ của các kỹ thuật giao dịch
• It little support for other language

-> Liên kết GitHub

6. thị trường tài chính

Finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn nghiên cứu dữ liệu thị trường và chiến lược giao dịch ngược lại bằng cách sử dụng API đơn giản bao gồm các mẫu được xây dựng sẵn để bạn xác nhận backtest

ưu điểm

Các mẫu được đặt sẵn cho các backtesting chiến lược giao dịch

Một máy tính hợp lệ để có một số rủi ro nghiêm trọng dựa trên mục tiêu biến mục tiêu được bao gồm. Giao dịch với Python bằng cách trở thành nhà tài trợ. Bất kỳ số tiền nào cũng được đánh giá cao

Python có tốt cho backtesting không?

Python được thiết lập để vẫn là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn cho các chiến lược đầu tư ngược, vì nghiên cứu mới cho thấy ngôn ngữ giao dịch hệ thống thông tin biến nhất thế giới được thiết lập để trở nên nên . , khi nghiên cứu mới cho thấy ngôn ngữ giao dịch có hệ thống phổ biến nhất thế giới sẽ trở nên tốt hơn nữa.

Môi trường nào là tốt nhất để backtesting?

Tốt nhất cho backtesting cơ bản. Các nhà môi trường tương tác Hầu hết những người kiểm tra lại đều sử dụng phân tích kỹ thuật toán để xác định chiến lược của bạn sẽ hoạt động như thế nào trong thế giới thực. Ngược lại, backtester của các môi trường tương tác trong nhà sử dụng dữ liệu thị trường cơ bản để cho bạn thấy chiến lược đầu tư của bạn hoạt động như thế nào trong thế giới thực. Nhà môi giới tương tác Hầu hết những người kiểm tra lại sử dụng thuật toán phân tích kỹ thuật để xác định chiến lược của bạn sẽ hoạt động như thế nào trong thế giới thực. Ngược lại, kiểm tra lại của Nhà môi giới tương tác sử dụng dữ liệu thị trường cơ bản để cho bạn thấy chiến lược đầu tư của bạn hoạt động như thế nào trong thế giới thực.

Backtrader có tốt không?

Backtrader là một thư viện mã nguồn Python mở rất hữu ích được phát triển cho các chiến lược giao dịch ngược rất nhanh và chính xác. Mặc dù nó có vẻ phức tạp, nhưng bạn sẽ nhận ra rằng bạn có thể bắt đầu ngược lại rất nhiều chiến lược bằng cách chỉ thay đổi các điều kiện tạo tín hiệu. . Mặc dù có vẻ phức tạp, nhưng bạn sẽ nhận ra rằng bạn có thể bắt đầu kiểm tra lại rất nhiều chiến lược chỉ bằng cách thay đổi các điều kiện tạo tín hiệu.

Pyalgotrade trên Python là gì?

Pyalgotrade là một thư viện giao dịch thuật toán Python tập trung vào công việc hỗ trợ và hỗ trợ giao dịch giấy và giao dịch trực tiếp. Giả sử bạn có một ý tưởng tưởng tượng về một chiến lược giao dịch và bạn muốn đánh giá nó bằng dữ liệu lịch sử và xem nó hoạt động như thế nào. Pyalgotrade cho phép bạn làm như vậy với nỗ lực tối thiểu. Thư viện giao dịch thuật toán Python tập trung vào kiểm tra lại và hỗ trợ giao dịch trên giấy và giao dịch trực tiếp