Hướng dẫn python algo trading library - thư viện giao dịch thuật toán python

Ngay cả khi một người có kinh nghiệm quan trọng trong kỹ thuật phần mềm và một số kiến ​​thức về khoa học dữ liệu, tôi đã trải qua một đường cong học tập khi tôi bắt đầu giao dịch thuật toán. Cảm thấy hiệu quả mất một thời gian. Tôi thấy mình viết các ban nhạc bollinger của riêng mình, hoặc lùng sục để giao dịch theo lịch hoặc sử dụng mỗi API apis bình dị của Exchange Exchange thay vì sự trừu tượng hóa trên tất cả chúng. Đây là những thư viện Python mà tôi ước tôi đã biết khi tôi bắt đầu đuổi theo Alpha. Họ sẽ giúp bạn kiếm tiền nhanh hơn.

1. Finta

FINTA (Phân tích kỹ thuật tài chính) thực hiện trên tám mươi chỉ số giao dịch trong gấu trúc. Không giống như nhiều thư viện giao dịch khác, cố gắng thực hiện một chút mọi thứ, FINTA chỉ nhập dữ liệu và phun ra các chỉ số giao dịch. Ngay cả các ý kiến ​​trên mỗi phương thức cũng mang tính hướng dẫn, ví dụ, nhận xét này chú thích MacD. Bạn có thể sẽ thấy một số chỉ số mà bạn thậm chí không nhận ra và độ rộng của phân tích kỹ thuật khuyến khích thử nghiệm.

2. Zipline

Zipline là tốt nhất của các thư viện giao dịch tổng quát. Nó có gần 13k sao (xem bài viết của tôi về việc sử dụng dữ liệu để đánh giá các gói phần mềm ở đây) và Powers Quantopian, một trong những cộng đồng tài chính số lượng phổ biến nhất, ít nhất là cho đến khi RobInood gần đây có được nó. Zipline cho phép bạn nhập dữ liệu từ dòng lệnh (hoặc sổ ghi chép Jupyter) và đi kèm với các phương pháp để tạo điều kiện cho việc viết các chiến lược phức tạp và backtest chúng.

3. CCXT

CCXT (Giao dịch trao đổi tiền điện tử) là một cứu cánh nếu bạn lập trình giao dịch tiền điện tử. Không còn bạn sẽ phải viết logic tùy chỉnh cho mỗi trao đổi. CCXT tóm tắt sự khác biệt giữa các API trao đổi riêng lẻ với giao diện thống nhất. Nó hỗ trợ hơn 120 trao đổi. Nếu bạn không phải là người Pythonist, bạn thậm chí có thể sử dụng các triển khai CCXT của JavaScript và PHP (mặc dù bạn nên có được hương vị tốt hơn trong các ngôn ngữ lập trình).

4. Freqtrade

Freqtrade là một thư viện giao dịch tiền điện tử khác hỗ trợ nhiều trao đổi. Nó tạo điều kiện cho backtesting, âm mưu, học máy, trạng thái hiệu suất, báo cáo, v.v. Bạn có thể thở dài vào thời điểm này. Có bao nhiêu thư viện giao dịch tiền điện tử mà một người đam mê giao dịch thuật toán cần? Điều đáng kinh ngạc về Freqtrade là bạn có thể kiểm soát nó với Telegram. Đúng vậy: Bạn có thể từ đó có thể DM người quản lý đầu tư robot của mình. Dưới đây là một số lệnh Telegram tuyệt vời của nó:

• /status [table]: Danh sách tất cả các giao dịch mở;
• /profit: Liệt kê lợi nhuận tích lũy;
• /forcesell |all: Bán giao dịch đã cho;
• /performance: Hiệu suất của mỗi thương mại thành phẩm được nhóm theo cặp;
• /balance: Số dư tài khoản trên mỗi loại tiền tệ;
• /daily : lãi hoặc lỗ mỗi ngày, trong n ngày qua.

Nếu bạn muốn cung cấp năng lượng cho bot giao dịch Freqtrade của mình và biến nó thành một gundam sẵn sàng tàn phá thị trường tài chính thay mặt bạn, hãy xem FREQTRADE Strategies, đó là những gì tên của nó gợi ý.

5. Yfinance

Nếu bạn đã giao dịch lâu dài, bạn có thể đã nghe nói về Yahoo! Tài chính. Yfinance cho phép bạn tải xuống một cách đáng tin cậy và hiệu quả dữ liệu thị trường từ Yahoo! Tài chính. Thư viện phát sinh từ một nhu cầu khủng khiếp khi Yahoo ngừng hoạt động API dữ liệu lịch sử của họ. Người tạo thư viện đã viết một hướng dẫn hữu ích ở đây.

6. Backtrader

Backtrader là một khung Python phổ biến để backtesting và giao dịch bao gồm nguồn cấp dữ liệu, công cụ lấy mẫu lại, lịch giao dịch, v.v ... Điều khiến Backtrader khác biệt so với các tính năng và độ tin cậy của nó là cộng đồng và blog tích cực của nó. Cộng đồng của Backtrader có thể đáp ứng nhu cầu đóng cửa gần đây của Quantopian.

7. Tensortrade

Tensortrade là một khuôn khổ để xây dựng các thuật toán giao dịch sử dụng học tập củng cố sâu. Nó cung cấp sự trừu tượng hóa trên numpy, pandas, gym, keras và /profit0 để tăng tốc phát triển. Tensortrade vẫn đang ở phiên bản beta, nhưng nó nhanh chóng đạt được lực kéo và có thể sẽ trở thành trụ cột trong cộng đồng lượng tử. Adam King, người tạo ra thương mại tenor, đã viết một hướng dẫn tuyệt vời.

8. Trump2cash

Tôi đã lưu thư viện ghi nhớ nhất cuối cùng. Trump2cash theo dõi các tweet của Donald Trump. Khi ông đề cập đến các công ty giao dịch công khai, nó phân tích tình cảm của tweet và thực hiện các giao dịch cho phù hợp. Thư viện thậm chí còn bao gồm một tiện ích để đánh giá hiệu suất lịch sử của nó. Tôi không đưa ra bất kỳ loại khuyến nghị nào, nhưng thuật toán đã thành công đáng ngạc nhiên.

Thậm chí cho rằng khả năng ảnh hưởng đến thị trường tài chính của Trump sẽ sớm suy yếu dần, mã nguồn dễ dàng thích ứng với các tài khoản Twitter khác.Nếu bạn quan tâm đến tình cảm Twitter như một tính năng cho một chiến lược giao dịch, repo sẽ đáng xem nhiều hơn.

Về chúng tôi

Tại cà rốt, chúng tôi đang xây dựng một nền tảng tuyển dụng dành riêng cho các kỹ sư phần mềm.Bạn có thể kết nối GitHub, Stack Overflow và nhiều hơn nữa để vượt ra ngoài sơ yếu lý lịch của bạn.Thuật toán của chúng tôi cho thấy nơi bạn xếp hạng trong số các tài năng đẳng cấp thế giới và bề mặt hồ sơ của bạn cho các công ty hàng đầu.Kiểm tra kênh Telegram của chúng tôi để có nguồn cấp dữ liệu trực tiếp các công việc của nhà phát triển.