Python和算法交易历险记

鲨鱼

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罗伯特·卡特(Robert Carter)的另一本书即将出版,值得添加到您的亚马逊愿望清单中,是《杠杆交易》:

哈里曼故居(Harriman House)很友好,可以寄给我一份评论稿,今天我收到了(已在10月底的精装本和电子书中寄出)。期待阅读他的前两本书《智能投资组合》和《系统性交易》都是不错的读物,他的博客也是如此: //qoppac.blogspot.com/
 

恩纳什

初级会员
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这个单词"killer"交易的标题和目录中的内容使我觉得很怀疑。看起来只是从python的零售交易平台中重新创建了相同的无用算法。

我刚刚在Packt上花10美元买了James Ma Weiming撰写的Mastering Python for Finance第二版,这很不错。可能有点过于学术,以至于不受欢迎,但没有零售绒毛。它与De Prado的书配合得很好。

几个月前,我还从Packt那里花了10美元买了动手机器学习进行算法交易,这简直太糟糕了。也许您可以下载的笔记本价值10美元,但本书本身就像是从博客中窃取的,与交易无关的机器学习教程的集合,并包装在半屁股的书中。
 

鲨鱼

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Clenow "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。

Blimey,自从我在自己的日记中张贴任何值得赞扬的奖品以来已经快一年了。当您处于大流行状态时,时光飞逝。我很高兴地说,我终于从一周的工作中恢复了一段时间,重新回到本期刊的主题上。

很棒的第一印象 @0007,我仍然和去年一样对这本书感到兴奋。因此,为使我轻松地回到主题上,在接下来的几周中,我将逐步研究本书和示例,并将在此过程中发表自己的看法。
 

Pat494

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不要害羞。您的python系统是否已启动并正在运行?
但更重要的是,它是否有利可图???
 

鲨鱼

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到目前为止,一切还没有启动。由于个人和工作原因,我不得不在去年年底之前搁置一切。但是现在我已经清理了一些准备工作,我将能够重新使用它-仍然对python和系统交易非常感兴趣。我完全希望在接下来的6到12个月中可以自动完成某些设置并运行,然后我将能够回答该问题 :)
 
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鲨鱼

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只需快速更新,可以说我当前的学习路径如下:
  • 关于Real Python Basics Book的第5章//realpython.com/products/python-basics-book/)-三年前,我以30美元的价格将其作为捆绑包的一部分购买,并认为我最好最后利用它。到目前为止,它相当不错,它带您了解python的真实基础知识,但它是构建牢固基础的理想选择。重要的是要在每次锻炼中进行身体打字,如果不发展一些身体的记忆力,就无法接受编程。
  • 我快速阅读了《交易进化》一书,现在我又逐章回顾了这些示例。我终于通过书中建议的Anaconda和Jupyter笔记本成功完成了我的第一个Zipline回测,如第7章所述。我放弃了让它在Mac上运行的尝试,而是在Linux笔记本电脑上运行。
我的目标是每天至少要花1个小时来进行基本的Python编程,然后再在量化方面再花1个小时(所以现在,这是在Clenow的书中进行的工作)。

自从以前的更新以来,当我对QuantConnect作为平台感到非常兴奋时,我已经有所更新。 Quantopian恢复了对开源交易库Zipline的更新,他们在中断2年后刚刚发布了v.1.4(//github.com/quantopian/zipline/releases)。由于它已在Trading Evolved中使用,作为首选的回测引擎,我现在可能会继续使用它。正如我提到的那样,Quantopian不支持即时交易。但是有解决方法,对我来说,最有趣的方法是Quantrocket,它正在积极开发中,似乎可以让您插入Zipline作为回测引擎,并与Interactive Brokers或 羊驼 (我认为仅适用于美国客户)。 Quantrocket的不利之处在于它不是免费的,除非您准备坚持使用示例数据,但例如,进行个人帐户交易(例如,一个账户的规模为100万美元),一个用户的费用为199美元/月。如果它有可能提供自动交易的完整交钥匙解决方案(取决于您的帐户规模),这似乎是合理的。很早,但是目前这就是我要朝的方向。
 
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FXX

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我已经将我的项目迁移到c#,其中包含一些Java库,但95%的c#。我将适时提供我的进度的全面更新。当您陷入困境时,期待您的试验和错误。
 
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FXX

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我希望你们选择了MT4,然后我可以做出贡献。
好吧,我将需要弄清楚如何将算法输出作为指标输出到mt4中。有什么想法可以做到吗?我可以构建一个提供数据的api,但我已经读到您无法构建一个进行api调用的指标。

从技术上讲这是问题

 
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Pat494

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我想现在您对系统和指标将采用的路线有了一些想法。
也许您会在martingale中使用网格系统?
 

TickCOM

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您是否意识到需要花费时间和精力 可能 以一些有利可图的东西结束?这需要几年,很多年。 可能,因为只有极少数人使用了十年的生命才能达到有用的结果。

此外,由于市场变化行为,任何策略都将停止工作,因此开发时间比该策略将更长。

首先,需要通过学习曲线,其中涉及成千上万种不同类型策略及其变体的反复试验(编辑-调试-编译-回测),这种学习曲线无法绕开。
 

FXX

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您是否意识到需要花费时间和精力 可能 以一些有利可图的东西结束?这需要几年,很多年。 可能,因为只有极少数人使用了十年的生命才能达到有用的结果。

此外,由于市场变化行为,任何策略都将停止工作,因此开发时间比该策略将更长。

首先,需要通过学习曲线,其中涉及成千上万种不同类型策略及其变体的反复试验(编辑-调试-编译-回测),这种学习曲线无法绕开。

这取决于很多事情。如果您只是测试指标和价格的配置,那么您可能会在余生中得到混合结果。

市场由于各种原因而移动,这绝对不是因为MACD或任何其他指标发出了信号。
 

TickCOM

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这取决于很多事情。如果您只是测试指标和价格的配置,那么您可能会在余生中得到混合结果。

市场由于各种原因而移动,这绝对不是因为MACD或任何其他指标发出了信号。
是的,确实有助于思考,
 
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1nvest

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首先,需要通过学习曲线,其中涉及成千上万种不同类型策略及其变体的反复试验(编辑-调试-编译-回测),这种学习曲线无法绕开。
去Quantpedia。对冲基金使用数百种经过实践检验的策略,这些策略通常可以作为起点。选择一些符合您条件的指标(在时间框架之外)进行自己的回测,添加自己的过滤器,使用自己的数据集或工具。它不一定是完美的,什么也没有,但是您可以非常容易地获得一个市场跳动策略,该策略可能只涉及一个指标和两个工具
 
 
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