자동화 된 거래 시스템 파이썬

자동 거래 시스템 Python
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대화 형 중개인 자동 거래.
Visual Studio 2008에서 Interactive Broker의 C ++ API를 설치하려고했지만 매우 제한된 C ++을 알고 있으며 오류가 계속 발생합니다. : & lt;
1) Interactive Brokers에 연결하여 거래를하기 위해 일종의 간단한 스크립팅 언어를 사용할 수있는 방법이 있습니까? F. E.
파이썬처럼 가벼운 것, 예를 들어 IBPY를 들여다 보았지만 java2python 시스템이 어떻게 작동하는지 이해할 수 없습니다.
2) 어떻게 자동 시스템을 설치 했습니까? 또는 Interactive Brokers로 자동 거래 시스템을 설정하는 방법은 무엇입니까?
"DDE for Excel"API는 시작 및 실행하기에 가장 쉬운 API이며 IB는 샘플 프로그램에 API를 제공하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 또한 제공된 Java 샘플 프로그램은 어떻게 작동하는지 잘 문서화되어 있습니다.
그들은 Python API를 제공하지 않습니다.
공식적으로 지원되는 Python API는 없지만 필자는 몇 달 동안 ibpy를 성공적으로 사용 해왔다. java2python 등으로 자신을 걱정할 필요가 없습니다. 어딘가에 ibpy를 복제해야했습니다.
거기에서 설치 :
설치가 완료되면 Python의 인터페이스는 Java API 인터페이스와 거의 동일합니다. IB API pdf.
IB API에 포함 된 TWS 테스트 클라이언트 Java 코드를 살펴 보는 것이 유용하다는 것을 알았습니다.

내용.
이 과정은 양적 거래와 관련된 실제 문제의 실제 사례에 가능한 한 집중합니다. 우리는 개발 환경을 설정하고 역사적인 가격 데이터를 얻는 것으로 시작할 것입니다. 그 후에 우리는 몇 가지 전형적인 거래 전략을 철회 할 것입니다. 이 과정의 마지막 부분은 Interactive Brokers API를 통한 자동 거래에 중점을 둡니다. 이론적 인 부분 (수학 및 컴퓨터 과학)은 최소한으로 유지되며 필요한 경우에만 치료됩니다.
1 부 : 기본.
코스를 시작하기 전에 자신 만의 파이썬 환경을 설정하고 기본적인 언어 사용법을 익히십시오. 코스의이 부분은 무료로 사용할 수 있습니다. 과학 도구로 작업하는 것에 익숙해지기 위해 두 가지 사례 연구를 사용합니다.
Python을 사용해야하는 이유 Python 환경 설정 Python 기초 코드 작성, 실행 및 디버깅. matplotlib로 Numpy Plotting 소개.
레버리지 된 etfs의 몬테카를로 시뮬레이션.
2 부 : 데이터 처리.
전략 개발의 재미있는 부분부터 시작하기 전에 가격 데이터를 수집하고 정렬해야합니다. 이번 주는 다양한 출처에서 데이터를 가져 오는 것에 관한 것입니다. 테스트 케이스에 자극을주기 위해 야후 파이낸스에서 S & amp; P500 우주 일일 가격을 모두 다운로드합니다.
팬더 소개 시간과 날짜 작업. CSV 파일 읽기 및 쓰기 파일 읽기 기능 HDF5 파일 읽기 웹에서 데이터 가져 오기 (Yahoo finance, CBOE 등)
SPY의 계절성 : 요일을 기준으로 가장자리가 있습니까? 전체 S & amp; P500 유니버스 기록을 가져 와서 데이터베이스에 저장하십시오.
3 부 : 백 테스팅 전략.
이것은 자신의 창의력에 의해서만 제한되는 재미있는 부분입니다. 몇 가지 전략 테스트 사례를 살펴 보겠습니다.
pnl 및 성과 측정법 계산 : 샤프 및 드로우 다운 이동 평균을 사용한 단순한 모멘텀 전략 영구 포트폴리오 전략 XLP 전략 페어 트레이딩 전략 (중립적 스프레드 구축 및 백 테스팅) 변동성 전략 레버리지 ETF 전략.
4 부 : 라이브 가기!
자동 거래 시스템 구축에 필요한 마지막 사항은 브로커에 대한 연결입니다. 이번 주에는 실시간 데이터를 수신하고 주문을 제출하기 위해 Interactive Brokers API를 사용하는 데 집중할 것입니다.
ibpy를 사용하여 대화 형 중개인에게 연결 역사적인 intraday 데이터 다운로드 실시간 주식 데이터 얻기 주문하기.

QUANTLABS.
트레이더를위한 Quant Resources.
파이썬 과정을 이용한 최고의 자동 트레이딩 시스템?
파이썬으로 자동 거래 시스템을 구축하는 가장 좋은 방법은?
어제 파이썬으로 자동 트레이딩 시스템을 만드는 법에 관한 기사를 올렸습니다. 친숙한가요? 개인적으로 나는 그것이 무료 였다고 생각한다. 자동화 된 거래가 대중화됨에 따라 이제는 분명히 멀리 떨어져있는 Sheeple 운동이되었습니다. 나는 항상 Lemmings라는 게임에 대해 계속 기억하고있다.
전 세계의 모든 코스와 클라우드 솔루션을 살펴볼 때 심각한 제약 조건을 신속하게 인식하게 될 것입니다. 예를 들어, 일부 친구들은 플랫폼 개발에 수년을 투자하여 결국 얼마나 느린지 깨달았습니다. 나는 그들이 다소 실망했다고 확신한다.
수년에 걸쳐, 나는 고속 거래에 사용될 수있는 가장 빠르고, 가장 제한이 적은 오픈 소스 프로젝트를 발견했습니다. Matlab은이를위한 훌륭한 플랫폼이지만 우리 모두는 그것을 감당할 수 없습니다. 이것은 내가 우리 모두가 감당할 수있는 오픈 소스 인 Python으로 뒤집힌 이유 중의 하나이다. 불행히도, 멀티 쓰레드, 약한 중개인 패키지에 대한 이상한 불안정한 방법들에 대해서도 제한이 있습니다. 그리고 계속해서 갈 수 있습니다. 그렇다고해서 Python을 사용할 수 없다는 의미는 아니지만 올바른 사용 사례를 적용해야합니다.
그런 다음 고속 트랜잭션 플랫폼을 설계하는 방법을 실제로 알고있는 사람들로부터 작은 소년들을 분리 할 수있는 백엔드의 복잡성이 있습니다. 필자는 Windows에서 C ++, Java 및 C-sharp를 비롯한 주요 유능한 레거시 언어를 모두 조사했습니다.
여기에 문제가 있습니다. 정말 옳은 길을 찾으려면 심한 고통스런 교훈을 겪어야합니다. 이것은 다년간의 경험을 통해 깊은 학습을 의미합니다. 진심으로 ... 시장 진드기 데이터 스트림에서 일련의 알 고스를 마비시키는 법을 아십니까? 아니면 단일 스레드 방식으로 모든 것을보고 있습니까? 오, 당신 잠재력이 전부입니다. 하지만이 예제가 온라인에서 볼 수있는 일반 학사 과정을 분명하게 잘라내겠습니다. 무료 인 경우 특히 그렇습니다.
그 정도면 충분합니다.
내 '파이썬으로 독립 트레이딩 비즈니스'에 대해 알고 계시 듯이 & # 8221; 과정 시리즈, 나는 인프라 구축 블록이라는 첫 번째 단계의 마지막 2 주입니다. 이것은이 거대한 벽을 다루는 초보자를 위해 특별히 고안되었습니다. 3 주 후에 시작됩니다. 야후 파이낸스로 추적 할 수있는 세계 주식 또는 주식에 중점을 둔 우리의 아주 간단한 전략. 지난 밤에 라이브 레슨을했다면, 내가 드러내 준 고귀한 보석 중 일부를 정확히 알 수 있습니다.
그러나 아아, 학습을 시작하기 위해 혜택을 얻으려면 Quant Elite 회원이어야합니다!
이제 나는 약간의 인센티브를 당신에게 추가 할 것입니다. 그것은 우리가 당신의 엉덩이 아래에서 불을 지르는 것입니다. 앞으로 몇 달 안에 많은 전략 코드, 비디오 강의 및 기타 항목을 제거 할 것입니다. 그 후, 전략 코드의 모든 비밀은 그 시점에서 영원히 제거됩니다!
참고 이제 개인 거래처 및 트위터에 거래 알선을 게시합니다. 어리석은 고양이 비디오 나 내가 먹는 것을 게시하지 않기 때문에 걱정하지 마십시오!

실시간 자동 거래 플랫폼을 개발하는 Python.
초록 - 파이썬은 요즘에는 실시간 자동 거래 도구를 개발할 수있는 완벽한 환경입니다. 이 글에서 우리는 Pyro와 ZeroMQ를 사용하는 범용 멀티 에이전트 시스템 모듈을 어떻게 개발했는지 이야기 할 것입니다. Numpy, Numba, Theano를 사용하여 자동화 된 거래 전략을 개발하기위한 플랫폼입니다. ; PyQtGraph 및 Qt를 사용하여 실시간 시장 데이터를 시각화하는 툴을 제공합니다.
색인 용어 - Python, ZeroMQ, 다중 에이전트, Pyro, NumPy, Numba, Theano, PyQtGraph, Qt.
I. 다중 대리인 시스템.
모든 시스템의 아키텍처는 다양 할 수 있지만 여전히 동일한 작업을 수행합니다. 모 놀리 식 아키텍처는 성능을 추구 할 때 가장 적합하지만 반면에 부서는 단일 모듈에 장애가 발생할 경우 더 견고하며 전체 인프라를 컴파일 할 필요없이 수정할 수 있습니다. 또한, 데이터 전송과 계산 시간 간의 비율이 매우 낮은 계산 집약적 인 작업에 대해 말할 때 모듈 기반 아키텍처는 전반적인 성능에 거의 영향을 미치지 않습니다.
또한 모듈 기반 아키텍처를 사용하면 확장 가능하고 배포가 용이하며 고 가용성 및 병렬 시스템을 생성 할 수 있습니다. 다중 에이전트 시스템은 개별 에이전트에서 어려움이있는 문제를 해결하려고하는 여러 상호 작용 에이전트로 구성됩니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
• 자율성 : 에이전트는 적어도 부분적으로 독립적이며 자기 인식 및 자율적입니다.
• 로컬 뷰 : 시스템의 전체적인 뷰를 가진 에이전트가 없습니다.
• 분권화 : 지정 관리인이 없습니다.
OpenSistemas에서 우리는 순수 Python으로 작성된 범용 다중 에이전트 시스템 인 osBrain을 개발했습니다.
각 에이전트는 멀티 프로세싱 모듈을 사용하여 생성 된 시스템 프로세스로 다른 에이전트와 독립적으로 실행되며 GIL 사용 가능 파이썬 인터프리터를 사용할 때 성능 문제를 일으키지 않습니다.
이 시스템 프로세스는 Pyro 서버를 시작하고 자신을 이름 서버에 등록합니다. Pyro 서버는 객체를 제공하는 데 사용됩니다. 실제 에이전트의 인스턴스입니다 (아래 설명 참조). 이 구현을 통해 사용자는 Pyro 프록시를 통해 객체에 액세스 할 수 있으며, 원격 시스템에있을 수있는 에이전트를 로컬 객체로 취급하고 속성 및 동작을 변경할 수 있습니다.
Pyro는 프로세스 간 통신을위한 가장 효율적인 방법은 아니지만 배치하기에 매우 편리하여 복잡한 분산 멀티 에이전트 시스템을 간단하게 작성할 수 있습니다.
그러나 에이전트는 ZeroMQ를 사용하여 서로 통신합니다. ZeroMQ는보다 효율적이고 유연성이 뛰어나므로 사용자는 필요에 따라 다양한 통신 패턴을 정의 할 수 있습니다. 일반적인 에이전트 프로세스는 Pyro 서버를 실행하여 주 스레드가 단순히 외부에서 메시지를 수신 할 때까지 대기하는 루프를 실행합니다. 물론이 동작은 원하는대로 수정 될 수 있지만 가장 일반적인 경우입니다.
에이전트는 멀티 스레딩도 사용할 수 있으며 GIL을 사용하지 않는 Python 인터프리터에서도 메모리에 안전하게 액세스 할 수 있도록 메인 스레드가 폴링 한 inproc 소켓을 제공합니다.
II. 실시간 자동화 된 무역 플랫폼.
OpenSistemas에서는 실시간 자동 거래를위한 중개인 독립적 플랫폼 인 osMarkets을 개발했습니다. 모든 브로커는 필요한 데이터를 제공 할 수 있으며 플랫폼은 브로커로 다시 전송되어 실행될 주문을 생산하는 데 필요한 모든 계산을 수행합니다.
이 플랫폼은 osBrain을 통해 구현되지만 전문 에이전트가 필요합니다.
피더는 브로커에서 실시간 데이터를받는 에이전트입니다. 일반적으로 틱 마켓 데이터를 스트리밍하고 브로커에게 활성 요청을 보낼 수 있도록 멀티 스레딩과 루프백 소켓을 사용합니다 (예 : 히스토리 데이터 요청). 또한 플랫폼의 나머지 부분에 적합한 형식이 될 수 있도록 데이터를 변환합니다.
라우터는 피더에서 데이터를 수신하는 에이전트입니다. 실시간 틱 데이터를 사용하여 기록 데이터와 새 막대 작성을 관리합니다. 라우터는 시장 데이터의 업데이트를 네트워크의 모든 관심있는 에이전트에게 배포합니다.
뇌가 가장 흔한 매개체입니다. Is는 라우터 또는 다른 두뇌에서 데이터를 수신하고 처리하여 다른 두뇌에 결과를 보내거나 명령을 실행하여 실행합니다. 여기서 자동 거래 전략을 구현해야합니다. 두뇌는 파이썬 생태계에서 사용할 수있는 많은 유용한 패키지 인 NumPy, SciPy, Numba, Theano를 사용할 수 있습니다. 몇가지 말하자면. 두뇌는 시장 데이터를 추상화하는 데 사용할 수있는 계층 구조를 형성 할 수 있습니다.
거래자는 피더와 마찬가지로 중개인과 상호 작용하지만 시장 주문 (즉, 매수 / 매도)을 수행하도록 설계된 에이전트입니다. stop-loss 또는 take-profit과 같은 다른 매개 변수는 브로커 또는 osMarkets에서 내부적으로 처리 할 수 ​​있습니다.
시장 데이터를 관리하기 위해 NumPy ndarrays가 사용되고 있습니다. 실시간 데이터로 작업 할 때 시계열은 항상 변합니다. 각 업데이트에서 전체 메모리 복사본을 피하기 위해 더 큰 구조체를 버퍼로 사용하는 사용자 정의 클래스를 만들었습니다. 실제 NumPy ndarray 인이 버퍼는 업데이트시 채워지거나 수정되며 사용자 정의 클래스는 단순히 메모리의 if 뷰를 업데이트합니다.
III. 리얼 타임 시장 데이터를 시각화합니다.
Matplotlib은 아마도 데이터 시각화를위한 가장 잘 알려진 도구 일 것이지만 모든 종류의 그래픽을 매우 우수한 품질로 표시하는 데는 매우 뛰어나지 만 실시간 시각화에는 적합하지 않으며 상호 작용에는별로 좋지 않습니다.
반면 PyQtGraph는 실시간 시각화 및 대화 형 그래픽을위한 훌륭한 도구입니다. 순수한 파이썬으로 작성되었으므로이 패키지를 설치하는 것은 간단합니다.
아래에는 Qt 및 OpenGL을 사용하여 빠른 표시 및 상호 작용을 허용합니다.
아직 초기 단계에 있지만 PyQtGraph를 사용하여 거래 전략을 실시간으로 시각화 할 수있는 도구를 개발하고 있습니다. 이 도구는 다중 에이전트 시스템에서 에이전트 역할을합니다. 즉, 라우터에 대한 시장 데이터 및 선택된 두뇌의 출력에 대한 업데이트를 간단히 구독한다는 의미입니다.
그것은 촛대 차트와 기본 지표를 그릴 수 있으며 사용자가 인터페이스에서 두뇌를 처리 할 수 ​​있습니다.