Trading Estratégias Python

O que é um algoritmo Regulação financeira na era HFT Os reguladores estão cada vez mais preocupados com a negociação automatizada e seus riscos potenciais. Eles podem aprender algo a partir da regra de marcação de algoritmo em Germanys High Frequency Trading Act Nenhum sinal NO SIGNAL é uma coluna regular onde examinamos vários snafus na negociação, particularmente o mundo de negociação automatizado. Nós olhamos erros na lógica da aplicação, erros por colegas de trabalho overzealous, falhas na tecnologia e perdas temporárias do poder à infra-estrutura assim como aos craniums. Estes todos fazem para as histórias boas que cada um pode alternativamente aprender de ou ser divertido por - ou ambos. Se você tem uma história que você acha que faz uma lição valiosa ou é simplesmente engraçado em um momento facepalm tipo de forma, entre em contato conosco no no. signaltrader. news. Naturalmente, tratamos todos os envios com a maior confidencialidade. Estamos interessados ​​apenas no valor da lição, ou em alguns casos o valor do humor, e não na identificação de partes envolvidas. Alta freqüência de negociação: Alcançar os limites O crescimento tremendo na alta freqüência de negociação (HFT) parece ter atingido os seus limites nos últimos anos. Os custos de infra-estrutura e a implacável concorrência provavelmente são os culpados. O futuro da escuridão da liquidez na Europa A paisagem negativa do comércio enfrenta uma mudança fundamental mais uma vez. As mudanças na MiFID 2MiFIR, incluindo as tampas de volume escuras, afetarão profundamente a maior parte da atividade de negociação escura, alterando fundamentalmente como os investidores institucionais interagem com a liquidez oculta. Proposição suplementar à regulação AT: O que os traders precisam saber Proposta Suplementar à Regulação AT: O que os comerciantes precisam saber por J. P. Bruynes e Libbie Walker. A CFTC está revisitando algumas de suas propostas mais controversas sobre a regulamentação de negociação algorítmica, principalmente quais os participantes do mercado serão sujeitos a regulamentação e CFTC acesso ao código fonte proprietário. Uma perspectiva nova e quantitativa da SEC A análise quantitativa dos discursos da Comissão de Valores Mobiliários (Securities and Exchange Commission - SEC) para classificar os temas mostra que os reguladores se concentram com freqüência em questões de divulgação e transparência e não em questões de arquitetura e design de mercado. Obtendo dados de mercado no Excel usando o Python O Microsoft Excel é a solução go-to para manipulação de dados e análise em finanças. No entanto, ela fica para trás a realidade de como os dados, particularmente financeiros ou comerciais, são consumidos na era da Internet. Aqui está uma maneira simples, mas poderosa para permitir que o Excel trabalhe com uma grande variedade de bancos de dados e fontes financeiras. Todayacutes Itens Mais Populares KPMG e Microsoft anunciam novos Núcleos Blockchain Nasdaq anuncia nova liderança para Renda Fixa e Pós-Comércio nos Países Nórdicos e Bálticos ICBC (Ásia) adota Thomson Reuters FXall e Comércio Eletrônico McKay Brothers distribui dados OSE em Cingapura Preqin lança solução de gerenciamento de portfólio Thomson Reuters Labs abre em Cingapura Júnior de Renda Fixa Gestor de Carteira Multi Asset Estratégia de Investimento Desenvolvedor Senior de Java - Elite Hedge Fund Diretor de Risco de Liquidez Risco de Liquidez Múltipla Vacâncias Head of Valuations amp Gestão de Risco Wall Street Blockchain Alliance adiciona Blockchain Intelligence Group como membro corporativo Busca E grandes dados analítica inovador centra-se em blockchain dados visibilidade e avaliação de risco de conformidade e aplicação da lei. Thomson Reuters Labs abre em Cingapura O laboratório de dados e inovação de Singapura atenderá clientes em toda a região da Ásia-Pacífico. BT vincula cinco maiores mercados de câmbio O novo BT Radianz FX express oferece acesso melhorado aos mercados de câmbio do Reino Unido, EUA, Cingapura, Japão e Hong Kong. Colabora e NESIC para colaborar no serviço da plataforma IoT da Microsoft Azure Euclid Opportunities investe (em inglês) O Colt e o NESIC colaboram no serviço de plataforma IoT da Microsoft Azure Euclid Opportunities investe Em RSRCHXchange Thomson Reuters lança plataforma de análise de dados pronta para MiFID II Tullett Prebon Information amp Murex assina acordo de parceria LiquidityBook adiciona três fundos de hedge à plataforma POEMS RJ OBrien Limited escolhe BSO para conectividade Workshop sobre Time Compliance para MiFID II 28 de fevereiro de 2017 Ist revisão fundamental do livro de negociação Ásia Cúpula 1 de março de 2017 Inteligência Artificial Ciência de Dados Mercado de Capitais 01 de março de 2017 EMEA Trading Conferência 2 de março de 2017 AI, Machine Learning e Sentiment Analysis Aplicada a Mercados Financeiros, Mercado de Consumidores 8 de março de 2017 Copyright Copy Automated Trader Ltd 2017 - Estratégias Política de Conformidade Política de Cookies Política de Privacidade Mapa do Site Desenvolvimento Web: Johnny VibrantLearn Quant habilidades Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de negociação quantitativa Habilidades, 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 Avaliação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, isso é o que os alunos têm a dizer: Matej curso bem projetado 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 do sistema de ações. Python para Algorithmic Trading Um curso de formação em profundidade on-line Este é um curso de formação on-line em profundidade sobre Python para negociação algorítmica que coloca você na posição de comércio automaticamente CFDs (em moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptocorrências. Atualmente, o material do curso é de 400 páginas em formato PDF e compreende 3.000 linhas de código Python. Reserve o curso hoje com base no nosso negócio especial de 189 EUR (em vez de 299 EUR) mdash ou leia para saber mais. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. O que outros dizem Grandes coisas Eu só comprei. Todas as coisas que alguém teria passado horas e horas de pesquisa na web e em livros, eles são agora combinados em uma fonte. Obrigado ldquoPrometheusrdquo para entregar ldquofirerdquo à humanidade Mantenha o bom trabalho E-mail da Holanda, janeiro de 2017 Uma simbiose perfeita Encontrar o algoritmo certo para o comércio de forma automática e com êxito nos mercados financeiros é o santo graal em finanças. Não muito tempo atrás, a Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos activos sob gestão. Desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line nivelaram o campo de jogo para as pequenas instituições e comerciantes individuais mdash tornando possível para começar nesta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno E apenas uma ligação à Internet. Hoje em dia, Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma de tecnologia de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar a aprendizagem de máquina à previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou até mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google8217. Tópicos do curso Este é um curso intensivo e on-line sobre o Python (versão 3.5) para Algorithmic Trading. Tal curso, na intersecção de dois campos vastos e excitantes, dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, ele pode abranger uma série de importantes meta tópicos em profundidade: dados financeiros. Os dados financeiros estão no centro de cada projeto de negociação algorítmica Python e pacotes como NumPy e pandas fazer um grande trabalho na manipulação e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-end de fim de dia, intraday, alta freqüência). Sem negociação algorítmica automatizada, sem um teste rigoroso da estratégia de negociação a ser implantado o curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseia em médias móveis simples, impulso, reversão de média e maquinagem aprendizagem baseado em dados de previsão em tempo real. Negociação algorítmica exige lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nele e visualização em tempo real o curso introduz a programação de soquete com ZeroMQ e visualização de fluxo contínuo com Plotly plataformas on-line. Não negociação sem uma plataforma de negociação o curso abrange três populares plataformas de negociação eletrônica: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (negociação de ações e opções) e Gemini (criptocurrency trading) também fornece convenientes classes wrapper em Python para se levantar e correr em poucos minutos automação. A beleza, bem como alguns grandes desafios no resultado negociação algorítmica da automação da operação de negociação do curso mostra como implantar Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para o comércio automatizado e algorítmico Uma lista incompleta do técnico e financeiro Os tópicos incluem: benefícios de Python, Python e negociação algorítmica, estratégias de negociação, implantação Python, gerenciamento de ambiente de pacote, containerização Docker, instâncias de nuvem, dados financeiros, APIs de dados, wrappers API, dados abertos, dados intraday, NumPy, pandas, vectorization, vectorized Backtesting, visualização, alfa, medidas de risco de desempenho, previsão do mercado de ações, regressão OLS linear, aprendizado de máquina para classificação, aprendizado profundo para previsão de mercado, programação orientada a objetos (OOP), backtesting baseado em eventos, Visualização em tempo real, plataformas de negociação on-line (para CFDs, ações, opções, cryptocurrencies), APIs RESTful para hist Dados orais, APIs de streaming para dados em tempo real, algoritmos on-line para estratégias de negociação, negociação automatizada, implantação na nuvem, monitoramento em tempo real mdash e muitos mais. Tome uma olhada no índice (atual) da versão em PDF do material do curso on-line. Unicidade e Benefícios O curso oferece uma experiência única de aprendizagem com os seguintes recursos e benefícios. Cobertura de tópicos relevantes. É o único curso que abrange tal amplitude e profundidade no que diz respeito a tópicos relevantes em Python para Algorithmic trading auto-contido base de código. O curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant que contém todos os códigos de forma auto-contida, executável (3.000 linhas de código a partir de 01 de fevereiro de 2017) como PDF. Além da versão on-line do curso, há também uma versão de livro como PDF (400 páginas a partir de 01. Fevereiro 2017) onlinevideo formação (opcional). O Python Quants oferece uma classe de treinamento em vídeo e on-line (não incluída) baseada neste manual que fornece uma experiência de aprendizagem interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou tópicos de Um ângulo diferente de negociação real como o objetivo. A cobertura de três diferentes plataformas de negociação on-line coloca o aluno na posição de começar tanto papel e viver trading de forma eficiente este curso equipa o aluno com conhecimento relevante, prático e valioso do-it-yourself abordagem auto-paced. Uma vez que o material e os códigos são auto-suficientes e apenas depender de pacotes padrão Python, o aluno tem pleno conhecimento e controle total sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como mudá-los, etc não há necessidade Para confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, para fazer o backtesting ou para se conectar às plataformas de negociação você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso mdash em um ritmo que é mais conveniente mdash e você tem cada única linha de código Para fazê-lo suporte disponível e-mail do fórum. Embora você é suposto ser capaz de fazê-lo sozinho, estamos lá para ajudá-lo você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum ou enviá-los por e-mail que pretendemos voltar dentro de 24 horas Resumo vídeo Abaixo um pequeno vídeo ( Cerca de 4 minutos) dando-lhe uma visão técnica do material do curso (conteúdos e códigos Python) em nossa Plataforma de Quant e Treinamento. Sobre o autor do curso O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente do The Python Quants. Um grupo focado no uso de tecnologias de código aberto para a ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros Yves palestras sobre financiamento computacional no Programa CQF. Na ciência dos dados em htw saar Universidade de Ciências Aplicadas e é o diretor para o programa de treinamento on-line levando ao primeiro Python para o Certificado de Universidade de Finanças (concedido por htw saar). Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza meetups e conferências sobre Python para finanças quantitativas em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu palestras em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia. Repositório Git Todos os códigos Python e Notebooks Jupyter são fornecidos como um repositório Git na Plataforma Quant para facilitar a atualização e também o uso local. Certifique-se de ter uma instalação completa científica Python 3.5 pronto. Encomende o curso Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Basta pagar em vez do preço normal de 299 EUR. O material ainda está em desenvolvimento. Com sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco em fazer esta decisão potencialmente mudança de carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para negociação algorítmica. Basta colocar o seu pedido através do PayPal para o qual você também pode usar seu cartão de crédito. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. Obter Keep in Touch Escreva-nos em trainingtpq. io se você tiver mais perguntas ou comentários. Cadastre-se abaixo para ficar informado.