Forex trading com OANDA API por James Ma Weiming Forex trading com OANDA API Nas seções anteriores, implementamos um sistema de negociação interagindo com Interactive Brokers Trader WorkStation X através das conexões de soquete em uma única porta. No entanto, muitos outros corretores oferecem diferentes opções de conexão de software de negociação personalizado sobre uma API. Nesta seção, aprenderemos como interagir nossa estratégia de negociação com a API OANDAs REST. A OANDA é um dos principais players no mercado cambial (forex), que presta serviços de manutenção a investidores de varejo. Usaremos uma estratégia de tendência para negociar produtos forex. O que é REST REST significa Representational State Transfer. Refere-se a APIs de serviço da Web para transferir dados através de HTTP usando o GET. COLOCAR. POSTAR. Ou DELETE métodos. Com a API REST, podemos transmitir. Com o Safari, você aprende como aprende melhor. Obtenha acesso ilimitado a vídeos, treinamento online ao vivo, caminhos de aprendizagem, livros, tutoriais interativos e muito mais. Nenhum cartão de crédito requiredOANDA API Trading Utilities em Python Programas de exemplo de negociação com a API OANDA através de Python2.7 Este repo contém um programa de negociação que executa negócios quando WMA e SMA cruz. Há também um arquivo contendo algumas funções extremamente simples que irá abrir um comércio ou uma ordem, respectivamente. Clone este repo para o local de sua escolha Modifique o api-order. py para fazer o que você quiser, ou simplesmente execute o api-trade-averages. py usando o Python2.7 Para executar o script, especifique o número de velas sobre o qual calcular o WMA e SMA, a granularidade da vela, o instrumento eo seu accountId. Este script usa o ambiente sandbox, por isso, use sandbox accountId. Python api-trade-averages. py 10 S5 EURUSD Este programa destina-se a demonstrar OANDA API funcionalidade e não se destina como conselho de investimento ou uma solução para comprar ou vender qualquer produto de investimento. Machine Learning and Pattern Recognition for Algorithmic Forex e Stock Trading Introdução Aprendizagem de máquina em qualquer forma, incluindo reconhecimento de padrões, tem naturalmente muitos usos de voz e reconhecimento facial para pesquisa médica. Neste caso, a nossa pergunta é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que foram semelhantes em padrão. Se podemos fazer isso, podemos então fazer comércios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e realmente fazer um lucro Para fazer isso, vamos completamente código tudo nós mesmos. Se acontecer de você apreciar este tópico, o próximo passo seria olhar para a aceleração de GPU ou threading. Só precisariam de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número crunching), eo resto depende de nós. O Python é, naturalmente, uma linguagem de thread único, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ele usa um único núcleo de CPU e, às vezes, apenas metade ou um quarto, ou pior, desse núcleo). É por isso que os programas em Python podem levar algum tempo para algo de computador, mas seu processamento pode ser apenas 5 e RAM 10. Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de segmentação neste site. A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar pip instalar. Não sei o que é pip ou como instalar módulos Pip é provavelmente a maneira mais fácil de instalar pacotes Depois de instalar o Python, você deve ser capaz de abrir o prompt de comando, como cmd. exe no windows, ou bash no linux, e digite: pip Install numpy pip install matplotlib Tendo problemas ainda Não há problema, há um tutorial para isso: pip instalar Python módulos tutorial. Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site. O plano é tomar um grupo de preços em um período de tempo, e convertê-los para a mudança percentual em um esforço para normalizar os dados. Vamos dizer que levamos 50 pontos de preço consecutivos por uma questão de explicação. O que bem fazer é mapear este padrão em memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, então queremos saltar para frente um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Então mapeamos este resultado para o padrão e continuamos. Cada padrão tem seu resultado. Em seguida, tomamos o padrão atual e o comparamos com todos os padrões anteriores. O que bem fazer é comparar a porcentagem de semelhança com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limiar, então o consideraríamos. A partir daqui, talvez tenhamos 20-30 padrões comparáveis da história. Com esses padrões semelhantes, podemos então agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado médio estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então poderíamos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendemos, ou curto. Para a visualização, heres um exemplo: No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então podemos iniciar uma compra. Esta série não vai terminar com você ter qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Há alguns bugs conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar comércios rápido o suficiente com estes dados tick é improvável, a menos que você é um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo. O curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados quantitativa. O curso dá-lhe o máximo de impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Concentra-se na aplicação prática da programação ao comércio, em vez da ciência da computação teórica. O curso irá pagar por si rapidamente, poupando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão Geral do Curso Parte 1: Noções Básicas Você vai aprender por que o Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo. Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, irá apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2: Manuseando os dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3: Pesquisando estratégias Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown. Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API. Você vai aprender como obter dados de estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo. Lotes do código do exemplo O material do curso consiste nos cadernos que contêm o texto junto com o código interativo como este. Você será capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto. Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisará escrever seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte existente Bibliotecas de fontes. TradingWithPython biblioteca combina grande parte da funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo o seu uso em aplicações comerciais Classificação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2017, isso é o que os alunos têm a dizer: Matej curso bem desenhado e bom treinador. Definitivamente vale seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente conhecia suas coisas. Profundidade de cobertura foi perfeito. Se Jev executar algo assim novamente, eu serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise de sistema de estoque.
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