Trading strategies c ++

Automated Trading Software Automated Trading Systems Moore Tech, LLC é especializada na construção de sistemas de negociação automatizados. Incluindo indicadores personalizados. Estratégias personalizadas. E outras ferramentas para negociação automatizada. Oferecemos uma ampla variedade de serviços de programação destinados a fornecer aos nossos clientes os sistemas de negociação que eles precisam para ter sucesso, e fazemos isso rapidamente e profissionalmente. Nossos clientes incluem comerciantes institucionais e de varejo, bem como corretores e outros profissionais da indústria. Trabalhamos com muitas plataformas de negociação automatizadas populares, como o TradeStation. NinjaTrader. ESignal. MetaTrader. MultiCharts. MB Navigator, Patsystems e muito mais. Nós também trabalhamos com muitos pacotes de software comuns, incluindo Excel, Matlab, Visual Studio (C, VB, C) e muito mais. Quando se refere a sistemas automatizados de negociação, um indicador técnico é um algoritmo que utiliza dados de mercado para calcular e exibir informações usadas por traders para prever futuros movimentos de preços . Indicadores técnicos também podem ser usados ​​para alertas visuais, de áudio e de e-mail. Saiba mais sobre indicadores personalizados no link abaixo. Estratégias personalizadas Em termos de sistemas de negociação automatizados, uma estratégia de negociação automatizada é simplesmente um conjunto predefinido de regras para tomar decisões de negociação. Automated Trading estratégias são usadas para eliminar o aspecto emocional da negociação, bem como simplificar o processo de execução de comércios. Saiba mais sobre estratégias personalizadas no link abaixo. Estimativas grátis Entre em contato conosco hoje e receba uma estimativa gratuita de 100 no seu sistema de negociação automatizado. Indicador personalizado. Ou estratégia personalizada. Basta preencher o formulário abaixo e um de nossos programadores entrará em contato com você imediatamente. Quantocracy é um dos principais sites de agregação de links quant. Eu leio diariamente e eu sugiro fortemente que você verifique se você quiser ficar no topo da notícia na blogosfera quant: Bem-vindo ao seu recurso FREE Algorithmic Trading, onde você vai aprender a desenvolver estratégias rentáveis ​​de negociação algorítmica e ganhar uma carreira em Quantitativo. Últimos artigos Por Michael Halls-Moore em 12 de julho de 2017 Eu fui enviado ontem com uma pergunta interessante carreira sobre o trabalho em Alta Frequência Trading (HFT). A questão colocada foi: É possível obter um trabalho relacionado à HFT em uma grande empresa sem um diploma formal. A resposta curta é que sim, é possível. A resposta mais longa é que vai ser difícil e este artigo irá explicar por que. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 06 de julho de 2017 Este é um post de atualização rápida para que os leitores saibam que o pré-lançamento da ordem de Advanced Algorithmic Trading teve uma nova atualização, adicionando mais de 50 páginas de material. Isso traz a versão atual até 250 páginas. Para acessar o novo conteúdo, os clientes simplesmente precisam seguir o link de download recebido no e-mail de compra original. Se o e-mail de download tiver sido extraviado, envie um e-mail de suporte quantstart e a versão atualizada será enviada. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 20 de junho de 2017 No artigo anterior sobre o teste de Cointegrated Augmented Dickey Fuller (CADF), notamos que um dos maiores inconvenientes do teste era que ele só era capaz de ser aplicado a duas séries temporais separadas. No entanto, podemos imaginar claramente um conjunto de três ou mais ativos financeiros que podem compartilhar uma relação cointegrada subjacente. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 14 de junho de 2017 No artigo anterior sobre cointegração em R simulamos duas séries temporais não estacionárias que formaram um par cointegrado sob uma combinação linear específica. Utilizamos os testes estatísticos aumentados de Dickey-Fuller, Phillips-Perron e Phillips-Ouliaris para a presença de raízes unitárias e cointegração. Leia mais. Por Michael Halls-Moore em 2 de junho de 2017 Um tempo atrás, consideramos um modelo de negociação baseado na aplicação dos modelos de séries temporais ARIMA e GARCH aos dados diários da S P500. Mencionamos nesse artigo, bem como outros artigos de análise de séries temporais anteriores que, eventualmente, estaríamos pensando em reverter estratégias de negociação e como construí-las. Leia mais. PyThalesians é uma biblioteca financeira Python desenvolvida pelos taleianos (thalesians). Eu usei a biblioteca para desenvolver minhas próprias estratégias negociando e eu incluí amostras simples que mostram alguma da funcionalidade que inclui uma tendência de FX que segue o modelo e outros pedaços da análise financeira. Existem muitas bibliotecas de código aberto Python para fazer estratégias de negociação em torno No entanto, eu desenvolvi este para ser o mais flexível possível em termos de que tipos de estratégias que você pode desenvolver com ele. Além disso, uma grande parte da biblioteca pode ser usado para analisar e traçar dados financeiros para uma análise mais ampla baseada, do tipo que eu tive que enfrentar estar nos mercados ao longo dos anos. Portanto, ele pode ser usado por uma ampla gama de usuários. Análise de sensibilidade para parâmetros de estratégias de negociação sistemática Download de dados históricos sem costura da Bloomberg (requer licença), Yahoo, Quandl, Dukascopy e outras fontes de dados de mercado Produz belas parcelas de linha com PyThalesians wrapper (via Matplotlib), Plotly (através de abotoaduras) e um simples invólucro para Bokeh Analise análise de sazonalidade de mercados Calcula alguns indicadores técnicos e dá sinais de negociação com base nessas funções de Helper construído em cima de Pandas Tweeting automático de gráficos E muito mais Por favor, tenha em mente atualmente PyThalesians é atualmente um projeto alfa altamente experimental e ainda não está totalmente documentado Usa licença Apache 2.0 Abaixo damos alguns exemplos de análise que fizemos com PyThalesians. Alguns destes podem ser executados por scripts na pasta de exemplos. Usar PyThalesians para criar uma tendência de FX simples seguindo a estratégia (você pode executar este backtest usando cashbacktest examples. py) Usando PyThalesians para plotar calcular USD / JPY movimentos intraday em torno de folhas de pagamento não agrícolas durante os últimos 10 anos Usando PyThalesians para calcular vol intraday em grandes FX Crosses by time of day Usando PyThalesians para criar o índice Thalesians CTA (tendência seguinte), que reproduz Newedge CTA índice benchmark Usando PyThalesians com Cufflinks (Plotly wrapper) para traçar gráfico interativo Plotly (usando plotly examples. py) - clique no abaixo para obter Para o gráfico interativo Usando PyThalesians para plotar via Bokeh EUR / USD nas 3 horas seguintes FOMC declarações Usando PyThalesians para plotar combinação de bar / linha / scatter para retornos de capital recentes (você pode executar esta análise usando bokeh examples. py) Usando PyThalesians e PyFolio para plotar estatísticas de retorno da estratégia FX CTA (você pode executar esta análise usando strategyfxcta example. py) Usando PyThalesians para plotar com mapa Plotly da taxa de desemprego EUA por estado (usando dados FRED) (você pode executar esta análise usando histecondata examples. py ) Usando PyThalesians para plotar G10 CPI YoY taxas (usando dados FRED) (você pode executar esta análise usando histecondata examples. py) Usando PyThalesians para plot rolling correlatons em FX (usando Bloomberg dados) (você pode executar esta análise usando correlação examples. py ) Usando PyThalesians para traçar segundos dados em torno do último NFP (usando dados Bloomberg) (você pode executar esta análise usando tick examples. py) Usando PyThalesians para plotar retornos totais AUD / USD de dados de depósito spot (comparando com spot e Bloomberg gerado índice de retorno total ) (Você pode executar esta análise usando indicesfx examples. py) PyThalesians foi testado no Windows 8 10, executando o software Bloomberg Terminal. Eu atualmente corro PyThalesians usando Anaconda 2.5 (Python 3.5 64bit) no Windows 10. Potencialmente, ele também poderia trabalhar no Bloomberg Server API (mas eu não explicitamente testado isso). Eu também tentei executá-lo no Ubuntu e Mac OS X (excluindo a API Bloomberg). Se você não tem uma assinatura para Bloomberg, PyThalesians ainda pode acessar fontes de dados livres, incluindo Quandl. Recomendado Bloomberg Python Open API Para usar o Bloomberg você precisará ter uma licença Use a versão experimental Python 3.4 do Bloomberg bloomberglabs / api / libraries / Também baixe a versão C do Bloomberg API e extrair em qualquer local eg. C: blp blpapi cpp 3.9.10.1 Para Python 3.5 - precisa compilar a fonte blpapi usando o Microsoft Visual Studio 2017 mesmo Instale o Microsoft Visual Studio 2017 (Community Edition é gratuito) Antes de fazer certifique-se de adicionar variáveis ​​de ambiente para o Bloomberg DLL (blpapi3 64.dll) para a variável PATH, por exemplo. C: blp blpapi cpp 3.9.10.1 bin Certifique-se de raiz BLPAPI ROOT é definida como uma variável ambiental no Windows, por exemplo. C: blp blpapi cpp 3.9.10.1 python setup. py construir python setup. py instalar Para Python 3.4 - executável pré-construído pode ser executado, o que significa que podemos ignorar as etapas de construção acima Poderá ser necessário ajustar o registro para evitar Python 3.4 não encontrado no registro (Blppython. reg exemplo) ao usar este executável Como alternativa para acessar o Bloomberg, o software também suporta a antiga COM API (mas eu vou removê-lo porque muito lento) Recomendado: Plotly para funky tramas interativas (github / plotly / plotly. Recomendada: Cufflinks um agradável Plotly wrapper ao usar Pandas dataframes (Jorge Santos projeto agora suporta Python 3 github / jorgesantos / cufflinks - então eu recomendo usar isso em vez de meu garfo) Recomendado: PyFolio para análise estatística de negociação retorna estratégia (github / Quantopian / pyfolio /) Recomendado: multiprocessador no dill porque o pickle de biblioteca de multiprocessamento padrão causa problemas (de github / sessty-north / multiprocessamento no dill) Uma vez instalado, certifique-se de editar o arquivo pythalesians. util. constants para as seguintes variáveis: PyThalesians deve Autodetect seu próprio caminho, mas se não, alterar manualmente root pythalesians pasta variável - isso irá garantir que o log (e um número de outros recursos funciona corretamente). Falha ao fazê-lo resultará em não iniciar o projeto Alterar as configurações padrão do Bloomberg (Qual API usar Qual o endereço do servidor a ser usado) Escrever em chaves de API para Quandl, Twitter, Plotly etc. A versão mais recente pode ser instalada usando setup. py ou pip (Veja abaixo) Exemplos para PyThalesians Após a instalação, a maneira mais fácil de começar é olhando para os scripts de exemplo. Estou esperando para adicionar alguns notebooks Jupyter, ilustrando como usar a biblioteca também. Os scripts de exemplo mostram como: Fazer o download de dados de mercado de várias fontes diferentes, Bloomberg, Yahoo, Quandl, Dukascopy etc Plot gráficos de linha, com diferentes estilos Sobre os Thalesians Os Thalesians são um think tank de profissionais dedicados com interesse financeiro quantitativo, , Matemática, física e ciência da computação, não necessariamente nessa ordem. Executamos eventos financeiros quantitativos em Londres, Nova York, Budapeste, Praga e Frankfurt (junte-se ao nosso grupo Meetup em events. thalesians). Também publicamos pesquisas sobre negociação sistemática e também consultamos na área. Um de nossos clientes é RavenPack, um importante fornecedor de análises de notícias. Maiores contribuintes para PyThalesians Saeed Amen - Saeed é o fundador do Cuemacro (cuemacro), que decifra como os comerciantes podem usar fontes de dados existentes e novas para entender melhor os mercados macro. Ele também é diretor-gerente e co-fundador dos Thalesians. Ele tem uma década de experiência criando e executando com sucesso modelos sistemáticos de negociação em Lehman Brothers e Nomura. Independentemente, ele administra um modelo de negociação sistemático com capital próprio. Ele é o autor de Trading Thalesians O que o mundo antigo pode nos ensinar sobre o comércio hoje (Palgrave Macmillan). Ele se formou com uma primeira classe honra mestre s grau de Imperial College em Matemática e Ciência da Computação. Se você achar que PyThalesians é útil (e em particular se você é uma empresa comercial), por favor considere apoiar o projeto através de patrocínio ou usando os serviços de consultoria / pesquisa da Saeed na negociação sistemática. Se você gostaria de contribuir para o projeto, também deixe-me saber: é uma grande tarefa para tentar construir esta biblioteca em meu próprio futuro Planos para PyThalesians Planejamos adicionar as seguintes características: Ter um mecanismo de configuração adequada (por exemplo, via (Parcialmente) Melhorar o suporte para a plotagem de Bokeh (parcialmente) Adicionar mais parcelas da Matlibplot Adicionar a Reuters como fonte de dados histórica Adicionar capacidade para transmitir dados da Bloomberg e da Reuters Use código orientado a eventos para gerar sinais de negociação (para ser usado ao vivo e historicamente) Adicionar mais ferramentas de análise de negociação interessantes Adicionar suporte para negociação ao vivo através Interactive Brokers Integrar o suporte para zipline como um sistema alternativo de negociação Melhorar o suporte para PyFolio Support Python 2.7 Mais geralmente, Deseja: tornar o código existente mais robusto Aumentar a documentação e os exemplos 0.1a (versão alfa altamente experimental) - 01 Jul 2017 Implementação básica de plotagem para gráficos de linha Download básico de dados de mercado como Bloomberg / Yahoo etc. via wrapper genérico 08 Jun 2017 - Fix 02 de junho de 2017 - Corrigido arquivo StrategyTemplate faltando na instalação, adicionado auto-detecção de caminho para simplificar a instalação e métodos adicionados para Conversão entre pandas e bcolz 31 de maio de 2017 - Livrou-se de métodos Pandas depreciados em TechIndicator 27 de maio de 2017 - Adicionado capacidade de plotar sinal de estratégia no momento 19 de maio de 2017 - Atualizado Quandl wrapper para usar o novo Quandl API 02 de maio de 2017 - Tidied BacktestRequest , Adicionado SPX sazonalidade exemplo 28 Abr 2017 - Atualizado cashbacktest (para Pandas 0,18) 21 Apr 2017 - Livrou-se de métodos Pandas depreciados em EventStudy 18 Abr 2017 - Corrigido alguns problemas de incompatibilidade com Pandas 0.18 06 Abr 2017 - Adicionado mais estatísticas de comércio saída 01 Apr 2017 - Acelerou as operações de junção, visível quando buscar alta freq série de tempo 21 Mar 2017 - Adicionado IPython notebook para demonstrar como backtest simples FX tendência após a estratégia de negociação 19 Mar 2017 - Testado com Python 3.5 64 bits (Anaconda 2.5 no Windows 10) 17 Mar 2017 - Refactored algumas das funções da série do gráfico / de tempo e StrategyTemplate 11 março 2017 - avisos fixos em matplotlib 1.5 09 março 2017 - adicionado mais características de TradeAnalysis (para a análise de sensibilidade de estratégias negociando) 01 março 2017 - adicionado o caderno de IPython para demonstrar como download Dados de mercado e lote 27 Fev 2017 - Retorno total fixo Exemplo de FX 20 de fevereiro de 2017 - Adicionado mais parâmetros para o StrategyTemplate 13 Fev 2017 - Métodos de filtragem de séries temporais editadas 11 Fev 2017 - Adicionado exemplo para traçar as intervenções do BoJ contra o local USDJPY 10 Fev 2017 - Descrição 01 Feb 2017 - Adicionado LightEventsFactory para tornar mais fácil lidar com eventos de dados econ (armazenados como arquivos HDF5) 20 Jan 2017 - Adicionado medida kurtosis para os resultados da estratégia de negociação, fixo Quandl edição 19 Jan 2017 - Exemplo de correlação de risco de entrada / saída de risco 05 Jan 2017 - Adicionado a construção de índices de retorno total (spot) para FX e exemplo 26 Dez 2017 - Problema corrigido com data downloaders econ 24 Dez 2017 - Adicionado datafactory templates para criação de indicadores personalizados 19 Dez 2017 - Refatorado Dukascopy downloader 10 Dez 2017 - Várias correções de bugs 22 Nov 2017 - Aumento de vol targeting recursos para fazer backtesting 07 de novembro de 2017 - Adicionado recurso para baixar dados tick de Bloomberg (com exemplo) 05 de novembro de 2017 - Adicionado classe de estudo de evento intradiário 02 Nov 2017 - Adicionada mais fácil análise de sensibilidade para estratégias de negociação 26 Oct 2017 - Várias correções de bugs para o Bloomberg Open API downloader 14 de outubro de 2017 - Adicionado capacidade para fazer o download paralelo de dados de mercado (Biblioteca de threads / multiprocessamento), com um exemplo para benchmarking e correções de bugs para o Bloomberg downloader 25 Set 2017 - Exemplos refatorizados em pastas diferentes / mais exemplos de sazonalidade 19 Set 2017 - Adicionado suporte para plotly choropleth map plots download fácil de dados econômicos via FRED / Bloomberg / Quandl 12 Sep 2017 - Adicionado suporte básico para PyFolio para análise estatística de estratégias 04 Set 2017 - Adicionado StrategyTemplate para backtesting (com exemplo) correções de bugs 21 Aug 2017 - Adicionado gráficos empilhados (com matplotlib várias correções de bugs 15 Aug 2017 - Added bar (Com o matplotlib adicionado mais funções do filtro da série do tempo 09 Aug 2017 - sustentação melhorada de Bokeh 07 Aug 2017 - adicionado suporte de Plotly (através do envoltório dos Cufflinks de Jorge Santos) 04 Aug 2017 - adicionado capacidade de download de FRED e exemplo para download de FRED. 29 Jul 2017 - Adicionado backtesting funções (incluindo FX simples tendência seguinte estratégia) e várias correções de bugs / comentários. 24 Jul 2017 - Adicionado funções para fazer estudos de sazonalidade simples e exemplos adicionados. 17 Jul 2017 - Criou um exemplo para mostrar como usar indicadores técnicos. 13 Jul 2017 - Mudou a localização de conf, pasta de exemplos renomeados para exemplos pythalesians. Agora pode ser instalado usando setup. py. 10 de julho de 2017 - Adicionado a capacidade de download Dukascopy FX tick dados (os dados são gratuitos para uso pessoal - verificar condições condições Dukascopy). Note que o mês passado de dados geralmente não é disponibilizado pela Dukascopy