Forex Backtesting Python

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade é uma biblioteca de negociação algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para papel-trading e live-trading. Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e você gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como ele se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça assim com esforço mínimo. Principais características Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta ordens de Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader arquivos CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais em formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas de Bollinger, expoente de Hurst e outros. Métricas de desempenho como Sharpe ratio e análise de redução. Gerenciando eventos do Twitter em tempo real. Perfurador de eventos. Integração TA-Lib. Escalável Muito fácil de ser escalado horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia. Free PyAlgoTrade é livre, de código aberto, e é licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.QSForex é um open-source backtesting evento-driven e plataforma de negociação ao vivo para uso em mercados de câmbio (forex), atualmente em um estado alfa . Ele foi criado como parte da série Forex Trading Diary em QuantStart para fornecer a comunidade de negociação sistemática com um mecanismo de negociação robusto que permite a implementação direta de estratégia forex e testes. O software é fornecido sob uma licença MIT permissiva (veja abaixo). Open-Source - O QSForex foi lançado sob uma Licença de MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso completo em pesquisas e aplicações comerciais, sem restrições, mas sem garantia de qualquer tipo. Free - QSForex é totalmente gratuito e não custa nada para download ou uso. Colaboração - Como o QSForex é de código aberto, muitos desenvolvedores colaboram para melhorar o software. Novos recursos são adicionados com freqüência. Quaisquer erros são rapidamente determinados e corrigidos. Desenvolvimento de Software - QSForex é escrito na linguagem de programação Python para suporte cruzado direto. QSForex contém um conjunto de testes de unidade para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura Orientada a Eventos - QSForex é completamente orientada a eventos tanto para backtesting quanto para negociação ao vivo, o que leva à transição direta de estratégias de uma fase de pesquisa / teste para uma implementação de trading ao vivo. Custos de Transação - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas. Backtesting - O QSForex apresenta backtesting de par multi-moeda de vários dias. Trading - A QSForex atualmente oferece suporte a negociação intraday ao vivo usando a OANDA Brokerage API em um portfólio de pares. Métricas de Desempenho - QSForex atualmente suporta medição de desempenho básico e visualização de equidade através das bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn. Instalação e Uso 1) Visite oanda / e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará para realizar a negociação ao vivo. Eu explico como realizar isso neste artigo: quantstart / articles / Forex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-com-OANDA-API. 2) Clone este repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone github / mhallsmoore / qsforex. git. Alternativa você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual em github / mhallsmoore / qsforex / archive / master. zip. 3) Crie um conjunto de variáveis ​​de ambiente para todas as configurações encontradas no arquivo settings. py no diretório raiz do aplicativo. Como alternativa, você pode codificar suas configurações específicas, substituindo as chamadas os. environ. get (.) Para cada configuração: 4) Crie um ambiente virtual (virtualenv) para o código QSForex e utilize pip para instalar os requisitos. Por exemplo, em um sistema baseado em Unix (Mac ou Linux), você pode criar um diretório como o seguinte, digitando os seguintes comandos no terminal: Isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes em. Supondo que você baixou o repositório gist QSForex para um diretório de exemplo como / projects / qsforex / (mude este diretório abaixo para onde você instalou QSForex), então para instalar os pacotes você precisará executar os seguintes comandos: Tempo como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn e Matplotlib devem ser compilados. Há muitos pacotes necessários para que isso funcione, por favor, dê uma olhada nesses dois artigos para obter mais informações: Você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes do site para o diretório de instalação do QSForex para poder chamar Importe qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte: Certifique-se de alterar / projects / qsforex para o diretório de instalação e /venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ para o diretório de pacotes do site virtualenv. Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente. 5) Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar prática ou negociação ao vivo, então você pode executar python trading / trade. py. Que utilizará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas a cada 5 tick. É puramente para testes - não usá-lo em um ambiente de negociação ao vivo Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, p. MeanReversionMultiPairStrategy e verifique se ele tem um método calculatesignals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em trading / trading. py. Consulte estratégia / estratégia. py para obter detalhes. 6) A fim de realizar qualquer backtesting é necessário para gerar dados forex simulados ou download histórico tiquetaquear dados. Se você quiser simplesmente tentar o software para fora, a maneira mais rápida de gerar um exemplo backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado pelo QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed em dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /. Para gerar alguns dados históricos, certifique-se de que a configuração CSVDATADIR em settings. py seja definida para um diretório no qual você deseja que os dados históricos sejam transmitidos. Em seguida, você precisa executar generatesimulatedpair. py. Que está sob o diretório scripts /. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo: Neste estágio, o script é codificado para criar um único mês de dados para janeiro de 2014. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD20140112.csv) aparecem no seu CSVDATADIR para todos os dias úteis em Esse mês. Se você deseja alterar o mês / ano da saída de dados, basta modificar o arquivo e voltar a executar. 7) Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O próprio arquivo backtest é armazenado em backtest / backtest. py. Mas isso só contém a classe Backtest. Para realmente executar um backtest você precisa instanciar essa classe e fornecer os módulos necessários. A melhor maneira de ver como isso é feito é observar a implementação do Crossover de Moving Average no arquivo examples / mac. py e usá-lo como um modelo. Isso faz uso do MovingAverageCrossStrategy que é encontrado em strategy / strategy. py. Isso padrão para negociação tanto GBP / USD e EUR / USD para demonstrar o uso de par de moedas múltiplas. Ele usa os dados encontrados no CSVDATADIR. Para executar o exemplo backtest, basta executar o seguinte: Isso levará algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generatesimulatedpair. py. Leva cerca de 5-10 minutos para ser executado. Uma grande parte deste cálculo ocorre no final do backtest real, quando o levantamento está sendo calculado, por favor, lembre-se que o código não desligou Por favor, deixe-o até a conclusão. 8) Se você quiser ver o desempenho do backtest você pode simplesmente usar output. py para ver uma curva de equidade, retornos de período (ou seja, retornos de tick-to-tick) e uma curva de redução: E thats it Nesta fase você está pronto Para começar a criar seus próprios backtests modificando ou anexando estratégias em strategy / strategy. py e usando dados reais baixados do DukasCopy (dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /). Se você tiver alguma dúvida sobre a instalação, então sinta-se livre para me enviar um e-mail no mikequantstart. Se você tiver quaisquer bugs ou outros problemas que você acha que podem ser devido à codebase especificamente, sinta-se livre para abrir uma questão Github aqui: github / mhallsmoore / qsforex / issues Copyright (c) 2015 Michael Halls-Moore A qualquer pessoa que obtenha uma cópia deste software e arquivos de documentação associados (o Software), para negociar o Software sem restrições, incluindo, sem limitação, os direitos de usar, copiar, modificar, fundir, publicar, distribuir, sublicenciar e / Ou vender cópias do Software e permitir que as pessoas a quem o Software é fornecido o façam, sujeito às seguintes condições: O aviso de copyright acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou partes substanciais do Software. O SOFTWARE É FORNECIDO TAL COMO É, SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO ÀS GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, ADEQUAÇÃO A UM FIM ESPECÍFICO E NÃO-INFRAÇÃO. EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA OS AUTORES OU TITULARES DE DIREITOS AUTORAIS SERÃO RESPONSÁVEIS POR QUALQUER RECLAMAÇÃO, DANOS OU OUTRA RESPONSABILIDADE, SEJA EM UMA ACÇÃO DE CONTRATO, DANO ILÍCITO OU DE OUTRA FORMA, DECORRENTE DE, EM RELAÇÃO AO SOFTWARE OU AO USO OU OUTROS NEGÓCIOS NA PROGRAMAS. Negação de Negociação de Forex Trocando o câmbio na margem carrega um nível elevado do risco, e não pode ser apropriado para todos os investors. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode trabalhar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite pelo risco. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda de alguns ou todos do seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir o dinheiro que você não pode dar ao luxo de perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados com negociação de câmbio, e procurar aconselhamento de um conselheiro financeiro independente, se você tiver quaisquer dúvidas. Python Trader código e habilidades de compartilhamento Sim, eu uso 2 raspberrypi. Baixa potência alta estabilidade (ups em seu). Raspy Python Oandapy gt Esta configuração é muito versátil Esta configuração é muito versátil e funciona muito bem Após este tópico, eu acho que para começar com a negociação programada python. Oanda tem alguns benefícios, e vejo que você também está usando. Eu acho que seria difícil executar muitos eas em mt4 no mesmo tempo, o que é mais provável o caminho que eu irei para o próximo. Eu acho que um Pi ou um Mac mini (por seu preço eu posso comprar uma dúzia Pi-s.) Seria ideal para executar tais configurações 24/7. Eu só não confio windows ou Mt4 para coisas sérias. Quantos exemplos de programas de negociação você pode executar no Pi ao mesmo tempo Pi corresponde em velocidade para computadores i usado no início de 2000, por isso não deve ser muito lento. Cheers e obrigado pela idéia, kHow eu backtest uma estratégia de negociação forex escrita em python Para o seu back-testing, há uma maneira simples de download de arquivos de dados maciços em sua estratégia ou um grande número de dias de negociação simulados - arquivos menores - para Executar uma PampL baseado em ROI destes diasprofiles - bullish, bearish, reversões, flat Sua estratégia pode não se aplicar perfeitamente todos os dias, portanto, um reconhecimento de padrão é necessário, portanto, pode ser difícil aplicar a mesma estratégia em níveis específicos de volatilidade. Para obter uma boa análise de desempenho, você terá que ver para que tipo de padrão de negociação do dia a sua melhor estratégia executa e, em seguida, ajustar alguns parâmetros e / ou desenvolver alternativas para aplicar em outras circunstâncias. Aqui está um BPM criado há algum tempo para apoiar a análise de desempenho das estratégias iTrade é uma iniciativa de educação a ser lançado até o final do ano 2016Matlab se backtesting d2mt4. Por exemplo, você acha que isso poderia saltar o seu lucro. Se alguém tiver outras moedas, marque as funções de carregamento de dados para a opção backtesting. Um par de semanas atrás um membro de produtos fx, Se backtesting usando ipython. Scratch em backtesting, eu não sei python r. Spite dos dados e eles podem codificar que vem para expandir. Se você pode código de. Uma opção de backtesting agora muito poderosa para reutilizar a biblioteca que toma como entrada. 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