Python forex trading

Jon V.
BigData. Iniciantes. Negociação.
BigData. Iniciantes. Negociação.
Colocando seu primeiro comércio Forex com o Python.
Atualização: atualizei o código para que ele funcione com a nova API da Oanda. Venha aqui.
Tempo para conversar sobre corretores, como colocar um comércio com programação e, o mais importante, como não ser enganado.
Um corretor não é mais do que uma empresa que lhe permite comercializar (comprar ou vender) ativos em um mercado através da plataforma. O que é muito importante para algotrading é:
O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos. Você pode ter uma conta de demonstração para executar seu ambiente de teste e experimentar. O spread é tão pequeno quanto possível.
No nosso caso, nós realmente não nos importamos com a propagação, pois não estaremos fazendo a venda de alta freqüência em breve.
Embora os corretores estejam regulamentados, ocorreram incidentes nos últimos dois anos, os corretores dobraram devido a certas condições. Seja muito cauteloso se.
Não há comentários sobre o corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor lhe oferecer uma alavanca louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho.
O que poderia acontecer é que você comece a ganhar algum dinheiro e você não pode removê-los. A sério. Situação super estressante.
Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha!
Estou usando o Oanda como corretor (não estou afiliado a eles) e eles oferecem uma API bastante decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita.
Depois de iniciar sessão na sua conta de demonstração, vá para Gerenciar acesso à API. Lá, você pode encontrar sua chave de API que vamos usar em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE.
O código para isso é e todas as outras postagens estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo facilmente.
Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova API (melhorada). Esta publicação foi atualizada para usar a nova API, mas se (por qualquer motivo) você quiser verificar o código antigo, está aqui. Você é sortudo!
Conectando-se a Oanda precisa de um arquivo conf - o qual você pode gerar usando um script que o Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Porque você iria querer aquilo? Em primeiro lugar, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se livre para usar qualquer um dos métodos.
Agora, prepare-se para se surpreender. O código é direto. Inicializamos a API:
e agora vamos fazer um pedido (comprar 5000 unidades de EURUSD)
Verifique se o preço atual é tão fácil!
Super fácil. Não se preocupe com o que é EURUSD ou com quantas unidades estamos comprando ou qual é a ordem do mercado. Por enquanto, colocamos nossa primeira troca de nosso laptop e vamos construir nossa própria API para fazer negócios. Coisas emocionantes!
Você pode ler a documentação da Oanda aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca do Python aqui. Tons de exemplos estão disponíveis na página do Github da Oanda aqui.
Próxima, conectando-se a um verdadeiro sistema algotrading AO VIVO, correndo do meu RaspberryPI em casa.
Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falaremos mais sobre Forex e estratégias.
Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo.
Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque seguiu quaisquer conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, não pode culpar este blog aleatório (e / ou eu). Aproveite a seu próprio risco.

Python forex trading
Puxe pedidos 0.
Participe do GitHub hoje.
O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
Clone com HTTPS.
Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web.
Simples python bot para negociação de forex no Oanda.
Só pode trocar um instrumento.
Esta é apenas uma amostra para o seu robô com estratégia de amostra simples. Você PRECISA implementar uma lógica melhor, senão você perderá dinheiro.
Eu tenho minhas próprias estratégias com as quais eu lanço este bot, você precisa implementar sua própria lógica em logic / strategy. py.
Atualmente, há uma amostra de média móvel como exemplo.
&cópia de; 2018 GitHub, Inc. Termos Privacidade Segurança Status Ajuda.
Você não pode executar essa ação neste momento.
Você fez login com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você se separou em outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão.

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Códigos completos de demonstração para o uso de OLA v1 e v20 REST API.
Eu bloguei sobre como usar a API REST v20 aqui.
Alternativamente, se você preferir me apoiar e comprar este curso da Udemy onde mostro você passo a passo para que o Python trabalhe com a API REST Oanda v1 para um preço profundamente descontado, basta clicar aqui.
Alguns exemplos de vídeos no meu YouTube.
Oandapy para contas v1.
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Python forex trading
A aprendizagem de máquinas de qualquer forma, incluindo o reconhecimento de padrões, tem, naturalmente, muitos usos do reconhecimento de voz e facial à pesquisa médica. Nesse caso, nossa questão é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que eram similares em padrões. Se pudermos fazer isso, podemos fazer negócios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e, de fato, obter lucro?
Para fazer isso, nós vamos codificar completamente tudo nós mesmos. Se você gosta desse tópico, o próximo passo seria examinar a aceleração ou o encadeamento de GPU. Nós só precisaremos de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número de crunching), e o resto depende de nós.
Python é, naturalmente, uma linguagem de um único tópico, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ela usa um único núcleo de CPU e, às vezes, mesmo a metade ou quarta, ou pior, desse núcleo).
É por isso que os programas no Python podem demorar um pouco para o computador, mas seu processamento pode ser de apenas 5% e RAM 10%.
Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de threading neste site.
A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar a instalação de pip.
Não sabe o que é pip ou como instalar módulos?
Pip provavelmente é a maneira mais fácil de instalar pacotes. Depois de instalar o Python, você pode abrir seu prompt de comando, como cmd. exe no Windows ou bash on linux e digitar:
pip instalar numpy.
pip instalar matplotlib.
Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site.
O plano é levar um grupo de preços em um período de tempo e convertê-los em porcentagem de mudança em um esforço para normalizar os dados. Digamos que nós levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que faremos é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, queremos avançar um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapeamos esse "resultado" para o padrão e continuamos. Todo padrão tem seu resultado.
Em seguida, tomamos o padrão atual e comparamos isso com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a percentagem de similaridade com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limite, então vamos considerar isso. A partir daqui, talvez tenhamos 20 a 30 padrões comparáveis ​​da história. Com estes padrões semelhantes, podemos agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então podemos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendamos, ou seja, curto.
Para visualização, aqui está um exemplo:
No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então podemos iniciar uma compra.
Esta série não terminará com você com qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Há alguns erros conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar operações rápidas o suficiente com esses dados de ticks são improváveis, a menos que você seja um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Enquanto você tiver algum conhecimento básico de programação Python, você deve ser capaz de acompanhar.

O'Reilly.
Em nosso radar.
Em nosso radar.
Negociação algorítmica em menos de 100 linhas de código Python.
Se você está familiarizado com o comércio financeiro e conhece o Python, você pode começar com o comércio algorítmico básico em nenhum momento.
Se você quiser saber mais sobre a análise de dados financeiros com o Python, confira Python for Finance pela Yves Hilpisch.
Negociação Algorítmica.
A negociação algorítmica refere-se à negociação automatizada e automatizada de instrumentos financeiros (com base em algum algoritmo ou regra) com pouca ou nenhuma intervenção humana durante as horas de negociação. Quase qualquer tipo de instrumento financeiro - sejam ações, moedas, commodities, produtos de crédito ou volatilidade - pode ser negociado de tal forma. Não só isso, em certos segmentos de mercado, os algoritmos são responsáveis ​​pela maior parte do volume comercial. Os livros The Quants de Scott Patterson e Mais dinheiro do que Deus por Sebastian Mallaby pintam uma imagem vívida dos começos do comércio algorítmico e das personalidades por trás do seu aumento.
As barreiras à entrada para negociação algorítmica nunca foram menores. Não muito tempo atrás, apenas investidores institucionais com orçamentos de TI em milhões de dólares poderiam participar, mas hoje mesmo indivíduos equipados apenas com um notebook e uma conexão com a Internet podem começar em poucos minutos. Algumas tendências principais estão por trás desse desenvolvimento:
Software de código aberto: cada pedaço de software que um comerciante precisa para começar na negociação algorítmica está disponível na forma de código aberto; especificamente, Python tornou-se o idioma e o ecossistema de escolha. Abrir fontes de dados: cada vez mais valiosos conjuntos de dados estão disponíveis a partir de fontes abertas e gratuitas, fornecendo uma grande quantidade de opções para testar hipóteses e estratégias de negociação. Plataformas de negociação on-line: existe um grande número de plataformas de negociação on-line que fornecem acesso fácil e padronizado aos dados históricos (através de APIs RESTful) e dados em tempo real (através de APIs de streaming de soquete) e também oferecem recursos comerciais e de portfólio (por meio de APIs programáticas ).
Este artigo mostra como implementar um projeto de negociação algorítmica completo, desde testar a estratégia até realizar negócios automatizados em tempo real. Aqui estão os principais elementos do projeto:
Estratégia: escolhi uma estratégia de impulso de séries temporais (ver Moskowitz, Tobias, Yao Hua Ooi e Lasse Heje Pedersen (2018): "Time Series Momentum". Journal of Financial Economics, Vol. 104, 228-250.), Que basicamente, pressupõe que um instrumento financeiro que tenha funcionado bem / mal continuará a fazê-lo. Plataforma: escolhi Oanda; Isso permite que você troque uma variedade de contratos de alavancagem por diferenças (CFDs), que essencialmente permitem apostas direcionais em um conjunto diversificado de instrumentos financeiros (por exemplo, moedas, índices de ações, commodities). Dados: obteremos todos os nossos dados históricos e dados de transmissão da Oanda. Software: Usaremos o Python em combinação com os poderosos pandas da biblioteca de análise de dados, além de alguns pacotes Python adicionais.
O seguinte pressupõe que você tenha uma instalação Python 3.5 disponível com as principais bibliotecas de análise de dados, como NumPy e pandas, incluídas. Caso contrário, você deve, por exemplo, baixar e instalar a distribuição do Anaconda Python.
Conta Oanda.
No oanda, qualquer pessoa pode se inscrever para uma demonstração de demonstração gratuita ("paper trading") em poucos minutos. Depois de ter feito isso, para acessar a API Oanda por meio de programação, você precisa instalar o pacote Python relevante:
Para trabalhar com o pacote, você precisa criar um arquivo de configuração com o nome do arquivo oanda. cfg que possui o seguinte conteúdo:
Substitua as informações acima com o ID e o token que você encontra em sua conta na plataforma Oanda.
A execução deste código o equipa com o objeto principal para trabalhar programaticamente com a plataforma Oanda.
Backtesting.
Nós já criamos tudo o que é necessário para começar com a análise da estratégia de impulso. Em particular, podemos recuperar dados históricos da Oanda. O instrumento que utilizamos é EUR_USD e é baseado na taxa de câmbio EUR / USD.
O primeiro passo no backtesting é recuperar os dados e convertê-lo em um objeto DataFrame de pandas. O conjunto de dados é para os dois dias 8 e 9 de dezembro de 2018, e tem uma granularidade de um minuto. A saída no final do seguinte bloco de código fornece uma visão geral detalhada do conjunto de dados. Ele é usado para implementar o backtesting da estratégia de negociação.
Em segundo lugar, formalizamos a estratégia de impulso ao dizer a Python que obtenha o retorno de registro médio nas últimas barras de 15, 30, 60 e 120 minutos para derivar a posição no instrumento. Por exemplo, o retorno do log médio para as últimas barras de 15 minutos dá o valor médio das últimas 15 observações de retorno. Se esse valor for positivo, vamos / ficamos longos o instrumento negociado; Se é negativo, vamos / ficamos curtos. Para simplificar o código que se segue, apenas confiamos nos valores closeAsk que recuperamos através do nosso bloco anterior de código:
Em terceiro lugar, para derivar o desempenho absoluto da estratégia momentum para os diferentes intervalos de momentum (em minutos), você precisa multiplicar os posicionamentos derivados acima (deslocados por um dia) pelos retornos do mercado. Veja como fazer isso:
A inspeção da parcela acima revela que, ao longo do período do conjunto de dados, o próprio instrumento negociado tem um desempenho negativo de cerca de -2%. Entre as estratégias de impulso, a baseada em 120 minutos é melhor com um retorno positivo de cerca de 1,5% (ignorando a propagação / oferta). Em princípio, essa estratégia mostra "alfa real": ele gera um retorno positivo mesmo quando o próprio instrumento mostra um negativo.
Negociação automatizada.
Depois de decidir qual estratégia de negociação implementar, você está pronto para automatizar a operação de negociação. Para acelerar as coisas, estou implementando a negociação automatizada com base em doze barras de cinco segundos para a estratégia de momentum da série temporal, em vez de barras de um minuto, como usadas para testes anteriores. Uma única e bastante concisa classe o truque:
O código abaixo permite que a classe MomentumTrader faça seu trabalho. O comércio automatizado ocorre no impulso calculado em 12 intervalos de comprimento cinco segundos. A classe automaticamente interrompe a negociação após 250 carrapatos de dados recebidos. Isso é arbitrário, mas permite uma demonstração rápida da classe MomentumTrader.
A saída acima mostra os negócios únicos executados pela classe MomentumTrader durante uma execução de demonstração. A captura de tela abaixo mostra a aplicação de área de trabalho fxTradePractice da Oanda, onde uma negociação da execução da classe MomentumTrader em EUR_USD está ativa.
Todos os exemplos de resultados apresentados neste artigo são baseados em uma conta demo (onde apenas o dinheiro do papel é usado em vez do dinheiro real) para simular o comércio algorítmico. Para mudar para uma operação comercial ao vivo com dinheiro real, você simplesmente precisa configurar uma conta real com a Oanda, fornecer fundos reais e ajustar o ambiente e os parâmetros da conta usados ​​no código. O próprio código não precisa ser alterado.
Conclusões.
Este artigo mostra que você pode iniciar uma operação básica de negociação algorítmica com menos de 100 linhas de código Python. Em princípio, todas as etapas de um projeto desse tipo são ilustradas, como recuperar dados para fins de backtesting, testar uma estratégia momentum e automatizar a negociação com base em uma especificação estratégica momentum. O código apresentado fornece um ponto de partida para explorar muitas direções diferentes: usando estratégias alternativas de negociação algorítmica, trocando instrumentos alternativos, trocando múltiplos instrumentos ao mesmo tempo, etc.
A popularidade do comércio algorítmico é ilustrada pelo aumento de diferentes tipos de plataformas. Por exemplo, a Quantopian - uma plataforma de teste back-test baseada em web e Python para estratégias de negociação algorítmica - informou no final de 2018 que atraiu uma base de usuários de mais de 100.000 pessoas. As plataformas de negociação on-line como a Oanda ou aquelas para criptografia como o Gemini permitem que você comece em mercados reais em poucos minutos e atenda a milhares de comerciantes ativos ao redor do globo.
Se você quiser saber mais sobre a análise de dados financeiros com o Python, confira Python for Finance pela Yves Hilpisch.
Yves Hilpisch.
O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente da The Python Quants (tpq. io), um grupo que se concentra no uso de tecnologias de código aberto para ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros Python for Finance (O'Reilly, 2018), Derivatives Analytics com Python (Wiley, 2018) e Volatilidade e Derivados de Variância (Wiley, 2017). Yves palestras em finanças computacionais no Programa CQF (cqf), na ciência dos dados na Universidade de Ciências Aplicadas (htws.
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