Python Forex Zitate

Nur für den Fall, dass Sie Daten von Yahoo ziehen möchten. Hier ist eine einfache Funktion. Dies kratzt die Daten nicht von einer normalen Seite ab. Ich dachte, ich hätte einen Link zu der Seite, die dies in den Kommentaren beschreibt, aber ich sehe es jetzt nicht - da ist ein Zauberstring an die URL angehängt, um bestimmte Felder anzufordern. Hier habe ich den Link gefunden, der die magische Zeichenfolge beschreibt: cliffngana13 beantwortet Feb 23 11 um 16:11 Es gibt auch einen Yahoo-Daten-Abruf, der in der Python-Pandas-Bibliothek (Link) eingebaut ist (und auch Federal Reserve und FamaFrench Datenbibliothek). Die aktuellen Spezifikationen können zugunsten eines robusteren Datenabfragesystems veraltet werden, aber ich denke, Pandas ist der Weg, um für dieses Zeug zu gehen. Ndash ely Ich schlage vor, mit dem HTMLParser, um den Wert der Meta-Tags google Orte in seinem HTML-Code mit Code wie folgt: beantwortet Apr 9 14 um 17:40 Abgesehen davon, dass Sie sollten besser aussehen ein paar Web Service, der die Daten im JSON-Format zur Verfügung stellt. Ansonsten musst du selbst Parsing etc. implementieren. Screenscrapping yahoo für das Erhalten der Aktien ist unwahrscheinlich der richtige Weg zum Erfolg. Beantwortet Feb 22 11 um 17:43 Sie können mit Blick auf die Google Finance APIs beginnen. Obwohl ich keine Python API oder Wrapper sehe. Es sieht so aus wie die einzigen Optionen für den Zugriff auf die Daten sind direkt Java und JavaScript. Sie können auch cURL verwenden, wenn Sie mit ihm vertraut sind und es auf Ihrem System verfügbar ist. Antwortete am 22. Februar 11 um 17:45 Ein weiterer guter Ort zu starten ist Google Finanzen eigene API: code. googleapisfinance Sie können ihre Finanz-Gadgets für einige Beispiel-Code zu suchen. Antwortete am 22. Februar 11 um 17:46 Nur um dir einen Klick zu holen, sind die Google Finance APIs nicht mehr verfügbar39. Ndash RolfBly Jan 21 at 20:44 Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncLearn Quant Fähigkeiten Wenn Sie ein Händler oder ein Investor sind und möchten eine Reihe von quantitativen Trading-Fähigkeiten zu erwerben, sind Sie an der richtigen Stelle. Der Trading With Python Kurs wird Ihnen die besten Werkzeuge und Praktiken für quantitative Handelsforschung, einschließlich Funktionen und Skripte von Experten quantitative Händler geschrieben. Der Kurs gibt Ihnen maximale Wirkung für Ihre investierte Zeit und Geld. Es konzentriert sich auf die praktische Anwendung der Programmierung auf den Handel statt der theoretischen Informatik. Der Kurs bezahlt sich schnell, indem er Ihnen Zeit in der manuellen Verarbeitung von Daten rettet. Sie werden mehr Zeit damit verbringen, Ihre Strategie zu erforschen und profitable Trades zu realisieren. Kursübersicht Teil 1: Grundlagen Sie lernen, warum Python ein ideales Werkzeug für den quantitativen Handel ist. Wir werden mit der Gründung einer Entwicklungsumgebung beginnen und dann die wissenschaftlichen Bibliotheken vorstellen. Teil 2: Umgang mit den Daten Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen freien Quellen wie Yahoo Finance, CBOE und anderen Websites erhalten können. Lesen und Schreiben von mehreren Datenformaten einschließlich CSV - und Excel-Dateien. Teil 3: Erforschung von Strategien Lernen Sie, PL und begleitende Performance-Metriken wie Sharpe und Drawdown zu berechnen. Bauen Sie eine Handelsstrategie und optimieren Sie ihre Leistung. Mehrere Beispiele von Strategien werden in diesem Teil diskutiert. Teil 4: Going live Dieser Teil konzentriert sich auf Interactive Brokers API. Sie werden lernen, wie Sie Echtzeit-Bestandsdaten erhalten und Live-Aufträge abgeben können. Viel Beispiel Code Das Kursmaterial besteht aus Notebooks, die Text zusammen mit interaktiven Code wie diesen enthalten. Sie können lernen, indem Sie mit dem Code interagieren und es nach Ihren eigenen Vorlieben ändern. Es wird ein guter Ausgangspunkt für das Schreiben Ihrer eigenen Strategien sein Während einige Themen im Detail erklärt werden, um Ihnen zu helfen, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal Ihren eigenen Low-Level-Code schreiben, wegen der Unterstützung durch bestehende offene - source-Bibliotheken. TradingWithPython Bibliothek kombiniert viel von der Funktionalität, die in diesem Kurs als eine gebrauchsfertige Funktion besprochen wird und wird während des Kurses verwendet werden. Pandas versorgt Sie mit all der schweren Hebekraft, die bei der Datenkrümmung benötigt wird. Der ganze Code wird unter der BSD-Lizenz zur Verfügung gestellt, was seine Verwendung in kommerziellen Anwendungen erlaubt. Kursbewertung Ein Pilot des Kurses wurde im Frühjahr 2013 abgehalten, das haben die Schüler zu sagen: Matej gut entworfener Kurs und guter Trainer. Auf jeden Fall seinen Preis wert und meine Zeit Lave Jev offensichtlich wusste, seine Sachen. Tiefe der Abdeckung war perfekt. Wenn Jev so etwas wieder läuft, dann kommst du der Erste, der mich anmeldet. John Phillips Dein Kurs hat mich wirklich dazu gebracht, mich zu betrachten, um Python für die Lager-Systemanalyse zu betrachten. Ich bin ziemlich neu in Python Ich habe ein einfaches Skript gemacht, das Preis-Feeds von mt4 importiert. Meine Idee Projekt ist, dies in irgendeine Art von Wahrscheinlichkeitsindikator zu verwandeln, das heißt Geben die Wahrscheinlichkeit, neben dem Angebot und fragen, zum Beispiel: und die Wahrscheinlichkeit ändert sich innerhalb bestimmter Periode, dh zB 1 Stunde Periode, also jede Stunde wird es eine neue Wahrscheinlichkeit der Richtung geben Es sucht nach zwei Mustern: A, B , Muster A stellt ein bullisches Muster dar. Muster B stellt ein bärisches Muster dar, das grundsätzlich sucht, wie stark die Wahrscheinlichkeit ist, dass A oder B aus den beiden zurückkehrt, die eine höhere Chance hat, wieder aufzutreten. Hier ist, wo ich stecke Ich habe keine Ahnung, wie man hinlegt Das zusammen Hier ist was ich bisher habe: Hier ist nur mein MT4 Preis Feed Skript auf eigene Faust: Q: Wie man das zusammenlegt. A: Haben Sie einen realistischen Plan - am besten, bevor man das Geld auf den Tisch setzt. Das kann dich davon abhalten, sogar einen Unsinn zu machen oder auf nicht-realistische Ziele zu zielen. Niemand würde geschädigt werden, wenn der Plan das erste Arbeitsdokument ist, das von allen Beteiligten ausgearbeitet und vereinbart wurde, wie die große und coole neue störende Vision entschlossen wird. Organisieren Sie Ihre weitere Arbeit in Schritten immer Budget-Kontrollen, sei es in manweeks oder k. Man ist bereit, auf posten zu verbringen. Man sollte in der Lage sein, über die Machbarkeit und Überlebensfähigkeit der anfänglich großen amp coolen Idee zu entscheiden. Planen Sie sorgfältig in die Hauptphasen, sowohl auf der MQL45-Seite, in der Pythonschlange als auch in anderen Komponenten: X manweeks auf Systemintegrationsarchitektur, Y manweeks auf Integration Model Design, Z manweeks auf Integration Model Prototyp, U manweeks auf Integration Model Testing, V manweeks on Integration Model Release, W manweeks auf Integration Modell Produktion Ökosystem S manweeks auf Design-Zyklen auf der Suche nach besten Vorhersagen Modell T manweeks auf Design-Zyklen auf die Suche nach guten Trading-Strategien für Vorhersagen Artikel nicht zu vergessen, in den frühen Architekturentscheidungen zu überwinden: 0) Vergessen zu verwenden MQL45 Beispiele. Sie setzen sich in Gefahr in Sub-Millisekunden Domain-Schlacht mit Hunderten von Millionen USD in Kampf und Bewegung 1) Vergessen Sie, benutzerdefinierte Indikator in MQL45 MetaTrader Terminal (Blocking) 2) Vergessen Sie, DDE-Integration verwenden, einige Betriebssystem nicht unterstützen es überhaupt 3) Vergessen Sie, Pandas (auch für jedes AIML-Modell-Prototyping) zu verwenden, da Nanosekunden viel im ML-Prozess sind, Pandas ist ein tolles Spielzeug, aber nicht für die Leistung, die ein echter Handel für ML-Modell-Tuning benötigt. 4) Vergessen Sie, die Start-End-Logik zu verwenden, die AIML-Motoren müssen getrennt sein, um effizient für ihre besten Verallgemeinerungsfähigkeiten in riesigen HyperPARAM-Zustandsräumen zu trainieren. Für m in modellen: kann im Quellcode sein, aber nicht in der Realität. Ein Instrument kann etwa ein paar Drittel der CPU-Coredays-Laufzeiten in der Parameteroptimierung auf COTS-Hardware einnehmen und nehmen, also mit realistischen Zahlen hier, für die ordnungsgemäße Budgetierung der einzelnen ST-Zyklen. Jedenfalls ein kluges Programm, wenn es als finanziell machbar zugelassen ist. Kann andere Beiträge auf Low-Latency MT4-AIML-Integration für algorithmischen Handel.