Python和算法交易历险记

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除了Sharky提供给我们的这些出色的持续服务外,对于不参与交易的交易者,还有一些不直接的好处。"automation"路线。 Sharky引用的算法可以为一些非常完善的手动交易系统提供基础。您可以将算法放入扫描仪中,并在可以接近打开图表之前,以质量的顺序给出一份不错的潜在交易清单。我这样做已经很长时间了,对于刚刚起步的任何人来说,如果您没有尝试过,您会为它节省多少工作量感到惊讶。从头到尾浏览一下SP 500成分表,没有什么比性腺检查更简单的了"right"–并最终在图表上加上随后的匹配结果。

合适的扫描仪是我最好的交易工具之一!
 
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恐慌!

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有趣的杂志,一定会跟随它。我以前使用python + excel + tws api自动化了策略,但是用大量钱运行算法是不舒服的。由于愚蠢的错误而在早期丢失了一堆(购买&因为下跌而多次卖出相同的股票,所以要达到买入标准,然后立即达到止损)。

目前正在研究tensorflow,希望真正找到新的策略,而不仅仅是自动化理论上我可以手动完成的工作。
 

鲨鱼

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@Sharky 您可能已经提到过这一点,但如果您没有提到,您所进行的交易现在带来了200英镑的利润?

好问题。我一直在计划创建所有交易的摘要,可能是Google电子表格。我将在本周将它们放在一起,然后在此处分享,以便您可以确切地看到利润的来源!

有趣的杂志,一定会跟随它。我以前使用python + excel + tws api自动化了策略,但是用大量钱运行算法是不舒服的。由于愚蠢的错误而在早期丢失了一堆(购买&因为下跌而多次卖出相同的股票,所以要达到买入标准,然后立即达到止损)。

目前正在研究tensorflow,希望真正找到新的策略,而不仅仅是自动化理论上我可以手动完成的工作。

是的,当我进入更高级的话题时,我期待与Tensorflow一起玩。我知道QuantConnect支持Tensorflow和Keras进行机器学习(例如: //github.com/QuantConnect/Lean/blob/master/Algorithm.Python/PythonPackageTestAlgorithm.py)。

QuantConnect常见问题解答 列出当前白名单使用的所有库:numpy,pandas,scipy,sklearn,blaze,cvxopt,cvxpy,pykalman,statsmodels,statistics,copulalib,keras,theano,stats,tensorflow,ta-lib和xgboost。

Quantopian帮助 本节列出了可以导入的Python模块部分,据我所知,唯一支持的ML相关库是Sklearn。
 

鲨鱼

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仅对那些对我的日记缺少更新感到失望的人进行快速更新。好消息是,我仍在积极交易期权,主要是针对美国股票和ETF的非定向期权。经过几个月的交易后,我的帐户在佣金之后上涨了5%(而且我花了很少的时间在这上面,因为大家都知道我的时间不多,所以我主要使用警报服务来发起和结清交易) 。算法方面暂时搁置,我觉得我已经有了一个良好的开端,并找到了前进的方向,但实际上,我有点野心勃勃地认为我有时间同时从事期权交易和期权交易。算法方面同时进行。我将继续在这里发布信息,因为我有很多见识可以分享,现在我真的不是在进行交易,监控和理解我的交易个性方面的艰巨工作。所以我觉得没什么好说的。谢谢阅读!
 
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鲨鱼

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既然您要参加我们的季度聚会(无耻的聚会),午餐和一品脱啤酒,我们很乐意为您填补空白 ;)
 

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通过更新,我下载了Allen Downey的书《 Think Python》。它非常有用,可以免费获得。

另外,这里有一些出色的在线课程:

//quantra.quantinsti.com/courses

我已经完成了免费"适用于交易的Python:基本"课程,并发现它是一个很好的介绍,对我来说恰恰是正确的选择。

我即将开始"Python for Trading!"当然这不是免费的。注意:我与本书作者/出版商或课程提供商没有任何隶属关系。
 
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鲨鱼

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我对Andreas Clenow刚发行的一本名为《交易进化》的新书感到非常兴奋。我是克洛诺(Clenow)的忠实拥护者,这本书非常适合该期刊的读者。我也是Rob Carver的粉丝,显然他是这本书的客座章节。

这里是链接(不以任何方式关联或为插件提供补偿):

//www.amazon.co.uk/dp/109198378X/ (平装-几乎40英镑)
//www.amazon.co.uk/dp/B07VDLX55H/ (电子书-只需8英镑的预订费,8月10日星期六出)

我已经预订了该电子书的副本,一旦我有时间阅读它,希望发表评论。

这是夹克衫:

系统交易可以让您在冒险之前测试和评估交易思路。通过将交易思路制定为具体规则,您可以评估过去的表现并得出有关交易计划可行性的结论。

遵循系统规则将为您提供一致的方法,在此方法中,您将具有一定程度的收益可预测性,而且也许更重要的是,它可以消除情绪和第二种猜测。

从一开始,就开始进行专业等级的开发和对系统策略的回测似乎令人生畏。许多人诉诸于简化的软件,这将限制您的潜力。

从行业标准的Python语言入门到建立自己的专业回溯测试环境,Trading Evolved将为您提供全方位的指导。该书将用完整的源代码详细解释多种交易策略,以使您更好地成为专业的系统交易员。

这是一本非常实用的书,其中解释了每个方面,显示了所有源代码,没有任何保留。
 

0007

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我对Andreas Clenow刚发行的一本名为《交易进化》的新书感到非常兴奋。我是克洛诺(Clenow)的忠实拥护者,这本书非常适合该期刊的读者。我也是Rob Carver的粉丝,显然他是这本书的客座章节。

这里是链接(不以任何方式关联或为插件提供补偿):

//www.amazon.co.uk/dp/109198378X/ (平装-几乎40英镑)
//www.amazon.co.uk/dp/B07VDLX55H/ (电子书-只需8英镑的预订费,8月10日星期六出)

我已经预订了该电子书的副本,一旦我有时间阅读它,希望发表评论。

这是夹克衫:

交易时,Clenow总是讲好,尽可能简单,简单的常识。我很期待他的新书。
 

0007

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克洛诺"Trading Evolved"–第一印象

刚吃完饭"first read",我认为这是一本非常出色的书,可以达到通常的Clenow标准,并且是您目前可能会看到的与贸易相关的最佳8-Quidsworth之一(用于电子版)。

尽管它的主要用途是使用Python进行自动交易和回测,但是想要扩大视野的任何交易者都感兴趣得多。就使用Python而言,他建议将您深陷其中的想法将使您了解正在发生的事情:那是我真正不相信的那本书的唯一部分(您必须记得他是一个非常聪明的人),尽管他以简单的方式解释复杂问题有很好的诀窍,但我不确定他是否真正理解一个完整的书呆子要掌握编码逻辑会多么困难。因此,我建议您在开始阅读本书中的编码内容之前,先做一个基础的Python入门课程(网上有很多优秀的免费知识)。

他建议您至少需要阅读这本书几次,以充分利用该书,我对此表示同意。这只是您需要了解的一般书籍之一,然后再回过头来查找所有初次未完全注册但后来却使您意识到其价值的点点滴滴。对于那些并不特别喜欢编码/ Python的读者,本书的其余部分仍然非常值得,并且就与零售交易者相对的专业人士的思考和操作方式提供了一些出色的见解。他很好地解释了为什么存在差异并且不贬低零售贸易商,但同时也展示了零售贸易商如何通过将他的思想重新调整为更多的方式。"professional"方式可以使自己受益。他最有趣的(也是我认为值得的)信念之一是,较常见的零售交易商评估风险(止损价的距离)的一种方法存在风险定义的缺陷,他花了一些时间来解释专业对冲的方法。诸如他自己这样的基金经理会衡量并处理他认为具有风险的事物。

作为一名基金经理(他对某些基金及其成就的管理方式有一些刺耳的话),他的看法比一般交易者的看法更长,但我认为这并不会使他必须遵循的原则无效。说“毕竟”,我们不是都关注趋势吗?只是时间框架在改变?他还提供了一些非常有用的资料,涉及用于交易的不同资产类别,以及多少交易者实际上通过停留在一种资产类别中而增加了风险,同时认为他们通过在该资产类别中进行分散来降低风险。这是让您思考的事情。一旦找到有利可图的策略,就很容易(以我的经验)陷入僵局–当然,这没什么不对,但另一方面,我相信有一个开放的胸怀并寻找新的机会总是很好的。

总之,我会彻底推荐这本书。即使事实证明这对您完全没有用(如果是这样的话,我会傻乎乎的),您所做的最糟糕的就是损失8英镑,就日常交易成本而言,这绝对是微不足道的。
 
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Pat494

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假设您最终将使一个盈利的EA,您会出售它的副本吗?
也许对会员?
可以称它为鱼翅汤之类的东西。
哈哈
 

Grey1

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是的,所有特定策略的股票。
你好,
您首先必须选择是否要对两种工具进行分散交易或聚合交易。我的交易多数集中在对冲。您有两种选择来收敛对冲交易。

1)基于基本时间(长到中距离时间)。选择一篮子技术与一篮子防御性股票。
2)基于技术。您在这里有2个选择

a)使用均值回归策略,将VWAP用作均值。易于编码
b)使用其他统计量化代码易于编码

此类交易的风险分析是由动态头寸规模控制的,而不是由整个交易中的静态或固定pos大小控制的。如果定位不正确,那么优势将消失,您通常最终会遭受整体亏损(市场效率)。

上述策略是市场中立的。

或者,您可以定向交易。如果您是定向交易,那么最好的工具应该是指数期货,因为它们是零和概念(所有循环都必须闭合),并且可以使用各种统计方法来预测下一步走势的可能性。 (非常类似于Heisenberg不确定性原理,在该原理中我们不知道粒子位置的确定值,但可以为每次出现分配概率)。
 
 
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