퀀트 스타트 외환 거래

QSForex는 현재 알파 상태에있는 외환 외환 시장에서 사용하기위한 오픈 소스 이벤트 구동 백 테스팅 및 라이브 거래 플랫폼입니다. Forex Trading Diary 시리즈의 일부로 체계적인 거래 커뮤니티에 강력한 외환 전략 구현 및 테스트를 가능하게하는 견고한 거래 엔진입니다. 이 소프트웨어는 허용되는 MIT 라이센스하에 제공됩니다. 오픈 소스 - QSForex는 매우 허용적인 오픈 소스 MIT 라이센스에 따라 출시되었습니다. 이 라이센스는 연구 및 상업적 응용 프로그램에 제한없이 무상으로 제공됩니다. 무료 - QSForex는 완전히 무료로 다운로드하거나 사용할 필요가 없습니다. 공동 작업 - QSForex는 오픈 소스이므로 많은 개발자가 소프트웨어를 개선하기 위해 협력합니다. 새 기능이 자주 추가됩니다. 버그는 신속하게 결정되고 고쳐집니다. 소프트웨어 개발 - QSForex는 Python 프로그래밍 언어로 작성 되었기 때문에, 플랫폼 지원 QSForex는 대부분의 계산 코드에 대한 단위 테스트 스위트를 포함하고 있으며 새로운 기능에 대한 새로운 테스트가 끊임없이 추가됩니다. 이벤트 기반 아키텍처 - QSForex는 백 테스팅 및 실시간 거래 모두에서 이벤트 주도형으로 완전히 전환되어 QSForex는 일간 틱 - 해상도 다중 일 다중 통화 쌍 백 테스팅 기능을 제공합니다. Trading - QSForex는 현재 라이브 intraday를 지원합니다. 성능 메트릭 - QSForex는 현재 Matplotlib 및 Seaborn 시각화 라이브러리를 통해 기본 성능 측정 및 형평성 시각화를 지원합니다. 설치 및 사용. API 인증 자격 증명을 얻기 위해 계정을 방문하고 설정합니다. 라이브 거래를 수행해야합니다. 이 git 저장소를 터미널에서 다음 명령을 사용하여 컴퓨터의 적절한 위치에 클론 복제하십시오. 현재 마스터 브랜치의 zip 파일을 다운로드 할 수 있습니다. 응용 프로그램 루트 디렉토리의 파일에있는 설정 또는 각 설정에 대한 호출을 덮어 쓰면 특정 설정을 하드 코딩 할 수 있습니다. QSForex 코드에 대한 가상 환경 virtualenv를 만들고 pip를 사용하여 요구 사항을 설치합니다. 예를 들어 Unix 기반 시스템 Mac 또는 Linux에서는 터미널에 다음 명령을 입력하여 다음과 같은 디렉토리를 만들 수 있습니다. 패키지를 설치할 새 가상 환경을 만듭니다. QSForex git 저장소를 다음과 같은 예제 디렉토리에 다운로드했다고 가정합니다. 프로젝트 qsforex 아래 디렉토리를 QSForex를 설치 한 곳으로 변경 한 다음 패키지를 설치하려면 다음 명령을 실행해야합니다. NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn 및 Matplotlib를 컴파일해야하므로 시간이 오래 걸립니다. 이 작업에 필요한 많은 패키지가 있으므로 자세한 내용은이 두 기사를 참조하십시오. qsforex 가져 오기를 호출하려면 site-packages 디렉토리에서 QSForex 설치 디렉토리로 심볼릭 링크를 만들어야합니다. 코드 내에서 이렇게하려면 다음과 비슷한 명령이 필요합니다. 변경하십시오. qsforex를 설치 디렉토리 및. venv qsforex lib python2 7 사이트 패키지를 virtualenv 사이트 패키지 디렉토리에 복사합니다. 이제 다음 명령을 올바르게 실행할 수 있습니다. 이 단계에서는 연습 또는 라이브 거래를 수행하기 만하면 Python을 사용할 수 있습니다. 기본 TestStrategy 거래 전략 이것은 매 5 번째 틱마다 통화 쌍을 단순히 구매하거나 판매합니다. 테스트 용으로 만 사용됩니다 - 실제 거래 환경에서는 사용하지 마십시오. 보다 유용한 전략을 만들고 싶다면 간단히 a 설명적인 이름 (예 : MeanReversionMultiPairStrategy)을 확인하고 calculateignals 메소드가 있는지 확인하십시오. 이 클래스를 페어 목록과 이벤트 대기열과 같이 전달해야합니다. 자세한 내용을보십시오. 모든 백 테스트를 수행하려면 생성해야합니다 시뮬레이트 된 외환 데이터 또는 역사적인 틱 데이터 다운로드 소프트웨어를 간단하게 사용하려는 경우 예제 백 테스트를 생성하는 가장 빠른 방법은 일부 시뮬레이션 데이터를 생성하는 것입니다. QSFo에서 ​​사용하는 현재 데이터 형식 rex는 DukasCopy Historical Data Feed에서 제공 한 것과 같습니다. 일부 히스토리 데이터를 생성하려면 CSVDATADIR 설정이 히스토리 데이터를 저장하려는 디렉토리로 설정되어 있는지 확인하십시오. 스크립트 디렉토리 그것은 하나의 명령 행 인자를 기대합니다. 이 경우 BBBQQQ 형식의 통화 쌍입니다. 예를 들어, 이 단계에서는 스크립트가 하드 코드되어 2014 년 1 월에 한 달의 데이터를 생성합니다. 즉, 개별 파일 , 형식의 예 : 해당 월의 모든 영업일에 CSVDATADIR에 표시됩니다. 데이터 출력의 월 연도를 변경하려면 파일을 수정하고 다시 실행하십시오. 이전 데이터가 생성 된 지금은 백 테스트 수행 백 테스트 파일 자체는 저장되지만 Backtest 클래스 만 포함합니다. 실제로 백 테스트를 실행하려면이 클래스를 인스턴스화하고 필요한 모듈을 제공해야합니다. 이것이 어떻게 수행되는지 보는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. 파일에서 예제 Moving Average Crossover 구현을보고 이것을 템플릿으로 사용하기 이것은 다음에서 찾을 수있는 MovingAverageCrossStrategy를 사용합니다. 여러 통화 쌍 사용을 보여주기 위해 GBP USD와 EUR USD를 기본값으로 거래합니다. CSVDATADIR에있는 데이터를 사용합니다 . 예제 테스트를 실행하려면 다음을 실행하기 만하면됩니다. 이것은 약간의 시간이 걸릴 것입니다. 우분투 데스크탑 시스템에서는 집에서 실행하는 데 사용한 기록 데이터가 5 ~ 10 분 정도 걸립니다. 이 계산의 많은 부분이 끝에 있습니다 실제 backtest의 경우, drawdown이 계산 될 때 코드가 끊어지지 않았 음을 기억하십시오. 완료 될 때까지 남겨 두십시오. backtest의 실적을보고 싶다면 단순히 주식 곡선을보기 위해 사용할 수 있습니다. 즉 틱 - 틱 (tick-to-tick) 리턴과 드로우 다운 커브입니다. 그리고 그 것입니다. 이 단계에서는 Duka에서 다운로드 한 실제 데이터를 사용하여 실제 데이터를 수정하거나 추가하여 자신의 백 테스트를 시작할 준비가되었습니다. sCopy. 설치에 대한 질문이 있으시면 언제든지 이메일을 보내 주시기 바랍니다. 코드베이스로 인해 발생할 것으로 생각되는 버그 나 기타 문제가 있으면 여기에서 Github 문제를 자유롭게 열어보십시오. C 저작권 2015 Michael Halls-Moore. Permission은이 소프트웨어의 사본을 얻는 모든 사람에게 무료로 제공되며 관련 문서는 소프트웨어를 사용, 제한, 복사, 수정, 위의 저작권 고지 및이 허락 고지는 모든 사본에 포함되어야합니다. 이 소프트웨어는 다음과 같은 조건을 충족해야합니다. 소프트웨어의 상당 부분을 의미합니다. 소프트웨어는 상품성, 특정 목적에의 적합성 및 특정 목적에의 적합성에 대한 보증을 포함하여 (단, 이에 한하지 않음) 명시 적이거나 묵시적인 어떤 종류의 보증도없이 제공됩니다. 어떠한 경우에도 저자 또는 저작권 보유자는 소프트웨어, 사용 또는 기타 거래로 인해 발생했거나 발생했거나 발생했거나 또는 기타 거래로 인해 발생하는 계약, 불법 행위 또는 기타 행위에 관계없이 청구, 손해 또는 기타 책임에 대해 책임을지지 않습니다 THEFFTWARE. Forex Trading Disclaimer. 마진에 대한 외환 거래는 높은 수준의 위험을 지니고 있으며 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 과거 실적은 미래 결과를 나타내는 것이 아닙니다. 레버리지가 높을수록 귀하뿐만 아니라 귀하도 어려움을 겪을 수 있습니다. 외환에 투자하기로 결정하면 투자 목표, 경험 수준 및 위험 식욕을 신중하게 고려해야합니다. 초기 투자의 일부 또는 전부를 상실 할 가능성이 있으므로 투자 할 여력이없는 돈을 투자하면 안됩니다 잃어버린 당신은 의심의 여지가 있다면 외환 거래와 관련된 모든 위험을 인식하고 독립적 인 재무 고문에게 조언을 구해야합니다. 선구자 Tomorrow 's Trading에 참여하십시오. 어떻게 작동합니까? 브라우저 IDE의 작성 알고리즘, 템플릿 전략 및 무료 데이터 사용. 무료 데이터에 대한 전략을 테스트하고 테스트하십시오. 배포 준비가 완료되면 브로커리지에 게시됩니다. 여러 프로그래밍 언어의 코드 Equity, FX, CFD, Options 또는 Futures Markets에서 전략을 분석하기 위해 백 테스팅을 실행하기 위해 수백 대의 서버 클러스터를 활용할 수 있습니다. QuantConnect는 클라우드 컴퓨팅과 개방형 데이터 액세스를 결합한 차세대 거래의 혁명입니다. 탁월한 속도. Harness our 데스크톱 컴퓨터의 기관용 서버 팜 사용자는 이전에 해본 적이없는 것보다 빠르게 아이디어를 반복 할 수 있습니다. 대규모 데이터 라이브러리. 미국 주식, 옵션, 선물, 기초, CFD 및 Forex를 포괄하는 방대한 무료 400TB 틱 해상도 데이터 라이브러리를 제공합니다. 1998.World Class Execution. Our 라이브 거래 알고리즘은 Equinix NY7의 시장 서버 옆에 공동으로 배치되어 시장에 신속하고 안전하게 실행됩니다. Hav 몇 가지 훌륭한 아이디어를 테스트 해보십시오. 알고리즘을 시작하십시오. 전문가 수준의 품질, 개방형 데이터 라이브러리. 신중하게 큐 레이팅 된 데이터 라이브러리를 사용하여 글로벌 시장에 걸친 진드기에서 일일 해상도로 데이터를 설계하십시오. 데이터는 거의 매일 업데이트되므로 최신 우리는 29,000 개가 넘는 주식을 거래하는 모든 기호에 대해 1998 년 1 월으로 돌아가는 주식 틱 데이터를 제공합니다. QuantQuote가 가격을 제공합니다. 또한 900 개의 지표에 대해 가장 인기있는 8,000 개의 기호에 대한 Morning Star Fundamental 데이터가 있습니다 FXCM과 OANDA Data가 제공하는 모든 주요 경제를 다루는 100 개의 통화 쌍과 70 개의 CFD 계약을 제공합니다. 2007 년 4 월부터 시작하여 매일 업데이트됩니다. 우리는 2009 년 1 월부터 선물 틱 거래 및 견적 데이터를 제공합니다. CME, COMEX 및 GLOBEX에서 거래되는 모든 계약은 매주 업데이트되며 AlgoSeek에서 제공합니다. 모든 옵션에 대해 옵션 거래 및 시세를 분당 해상도로 제공합니다 2007 년부터 ORPA에서 거래되어 수백만 건의 계약을 처리합니다. 데이터는 48 시간 이내에 업데이트되며 AlgoSeek. Team Collaboration에서 제공합니다. 커뮤니티에서 새로운 친구를 찾고 팀 코딩 기능과 공동 작업 프로젝트를 공유하고 코드를 즉시 볼 수 있습니다. 유형 라이브 액세스를 허용하고 라이브 알고리즘을 함께 제어 할 수 있습니다. 내부 인스턴트 메시징을 사용하여 잠재 팀 구성원을 찾아 힘을 합칩니다. 안전한 지적 재산입니다. 우리의 초점은 최상의 알고리즘 거래 플랫폼을 제공하고 귀중한 지적 재산을 보호하는 것입니다. 항상 인프라 및 기술 제공 업체가 될 것입니다. 실시간 거래 준비가 완료되면 귀하가 선택한 브로커를 통해 행복하게 도움을 드리겠습니다. 최고의 브로커를 통해 수행하십시오. 최상의 실행 및 최저 수수료를 제공하기 위해 세계 최고의 브로커와 통합했습니다. 이벤트 구동 전략. 알고리즘을 쉽게 설계 할 수 없었습니다. 필요한 기능은 두 가지뿐입니다. 우리는 다른 모든 것을 처리합니다. 전략을 초기화하고 요청한 데이터 이벤트를 처리합니다. 웹 기반 전체 C 컴파일러 및 자동 완성으로 새로운 지표, 클래스, 폴더 및 파일을 만들 수 있습니다. 가능한 알고리즘 설계 경험. 잠재력 활용. 사용자가 투명 전략 전략 대시 보드에서 헤지 펀드 고객에게 제시 한 전략을 가질 수 있습니다. 전략은 QuantConnect의 백 테스팅 및 라이브 거래로 검증되어 중립적 인 제 3 자 검토 기능을 제공합니다. 흥미로운 헤지 펀드는 QuantConnect를 통해 직접 연락하여 전략에 대한 고용이나 자금을 제공 할 수 있습니다. 우리 커뮤니티에 가입하십시오. 우리는 커뮤니티에서 가장 밝은 정신을 가진 컨버스를 통해 세계 최대의 양적 거래 커뮤니티 중 하나를 구축, 공유 및 논의합니다. 우리는 과학, 수학 및 금융의 새로운 영역을 탐구합니다. 해머 거래 시스템은 사용자 정의 I 몇 주 전에 웨비나에 귀를 기울이기로 결정했는데 9 월 3 일에 빅트 캣 (Big Mike 's Trading)에서 퀀트 트랫 (quantstrat)을 사용하기로했습니다. 링크를 참조하십시오. Trend Turn Trade Profit 시스템 이것은 그의 시스템입니다. SMA30 위의 SMA10으로 상승 추세를 정의하십시오. SMA10 아래에 SMA5로 풀백을 정의하십시오. 낮은 그림자의 20보다 작은 상단 그림자를 가진 양초로 망치를 정의하십시오. 50보다 낮은 섀도우의 몸체 망치의 높이에 망치의 낮은 위치에 정지 손실이 설정되고 범위의 1/3이되도록 설정하십시오. 이윤 목표는 거리의 1 5 ~ 1 7 배 사이입니다 엔트리 및 ​​스탑 가격. 또한 여기에서 테스트되지 않은 것은 낙관적 인 패턴이었는데, 낙후 된 조건이 뒤따른 2 일 바 패턴과 그 다음날의 영업이 끝난 하루가 종가보다 낮았다. 낮과 낮의 마감은 그보다 더 높았다. 전날은 열리고 패턴은 낮게 설정되었고 이익 목표는 같은 장소에서 이루어졌습니다. 이 시스템은 약 70 배의 시간 동안 정확한 승리를 거둔 것으로 광고되었습니다. 손실, 그래서 그것을 조사하기로 결정했습니다. 이 게시물의 위쪽에, 다른 사람의 시스템을 조사하는 것 외에도, 그것은 내가 quantstrat와 함께 더 미묘한 명령을 만드는 방법을 보여줄 수있게됩니다. 내 의견으로는, quantstrat를위한 베스트 셀러 포인트 , 그것이 당신이 원하는 모든 것을 할 수있는 프레임 워크를 제공한다는 것입니다. 사소한 일을하지 않는 방법을 알고 있다면, 이 전략에서 가져 오는 현저한 일은 약간의 미묘한 차이로 흥미있는 커스텀 주문을 만드는 것이 가능하다는 것입니다 이 전략에 대한 구문은 다음과 같습니다. 추세에서 SMA10 SMA30을 뒤집어서 거래에서 벗어나게하는 전략에 하나의 추가 규칙을 추가했습니다. 먼저 진입 및 퇴장 규칙을 자세히 살펴 보겠습니다. 여기에 사용 된 규칙은 다음과 같은 몇 가지 새로운 개념을 사용합니다. 이전 블로그 게시물에서 사용하지 않았 음 첫째로, orderset의 인수는 한 주문 내에서 하나의 취소 된 다른 메커니즘으로 모든 주문을 넣습니다. 그런 다음 구문은 표시기 지정에 대한 시장 데이터 구문과 유사하게 작동합니다. EG 이름 SMA , 인수 목록 x quote Cl mktdata 등, 이번에는 시장 데이터에서 Cl mktdata 또는 HLC mktdata 등의 특정 열을 지정하지만 타임 스탬프 구문이 필요합니다 그래서 시간에 특정 수량이 참조되고있다. 알콜 소비 주문에 대해, 시장 위에서 팔고 싶거나, 시장 아래에서 살 때, 주문의 올바른 유형은 주문 유형 인수가 제한 주문이다. stop-losses 또는 trailing stop은 여기에 나와 있지 않다. 왜냐하면 시장 아래에서 팔리거나 시장에서 사고하기를 원하기 때문에 올바른 ordertype은 stoplimit order이다. 마지막으로, SMA exit를 추가 한 규칙은 실제로 내가 원하는 전략의 성능을 향상시킨다. 이 시스템에 의심의 이익을주십시오. 결과는 나왔다. 전략은 1에서 pctATR까지 활용되었다. 나는 02에서 04 사이의 테스트를했다. 간단히 말해, 무역 통계를 보면, 이 시스템은 광고 된 것과는 거리가 멀다. 실제로는 여기에 주식 곡선이있다. 지난 몇 년 동안 놀라운 것은 아니지만 웹 세미나에서 무료로 제공한다고 생각하는 이유입니다. 그러나 전반적으로 지난 몇 년 동안 SP는이 전략을 따라 잡았습니다. , 그것은 내 생각에 매우 인상적이지 않은 시스템입니다. 그리고 나는 그것에 대한 다른 측면을 더 탐구하지 않을 것입니다. 그러나, 퀀트 스트릿의 미묘한 특징을 보여주기위한 연습으로, 이것은 가치있는 노력이라고 생각합니다. 읽기에 감사합니다. 업데이트 R-bloggers 구독하여 최신 R 게시물이있는 전자 메일을받을 수 있습니다. 이 메시지는 다시 표시되지 않습니다. QSForex는 외환 외환 시장에서 사용하기위한 오픈 소스 이벤트 기반 백 테스팅 및 실시간 거래 플랫폼으로 현재 알파 상태. 그것은 cr Forex Trading Diary 시리즈의 일환으로 체계적인 거래 커뮤니티에 강력한 외환 전략 구현 및 테스트를 허용하는 강력한 거래 엔진을 제공합니다. 이 소프트웨어는 아래에서 볼 수있는 MIT 라이센스하에 제공됩니다. Open-Source - QSForex가 출시되었습니다. 연구 및 상업용 응용 프로그램 모두에서 제한없이 사용이 가능하지만 어떤 종류의 보증도 전혀 제공하지 않는 매우 관대 한 오픈 소스 MIT 라이센스에 따라 자유롭게 사용할 수 있습니다. Free - QSForex는 완전히 무료로 다운로드하거나 사용할 필요가 없습니다. 공동 작업 - As QSForex는 오픈 소스 소프트웨어를 개선하기 위해 많은 개발자가 협력하고 있습니다. 새로운 기능이 자주 추가됩니다. 모든 버그는 신속하게 결정되고 수정됩니다. 소프트웨어 개발 - QSForex는 간단한 크로스 플랫폼 지원을 위해 Python 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. QSForex에는 그것의 계산 코드와 새로운 테스트의 대다수는 새로운 특징에 대해 끊임없이 추가됩니다. itesture - QSForex는 백 테스팅과 라이브 거래 모두를 위해 완전히 이벤트 중심으로 진행되므로 연구 테스팅 단계에서 실시간 거래 구현으로 전략을 간단하게 전환 할 수 있습니다. 트랜잭션 비용 - 기본적으로 모든 백 테스팅 전략에는 스프레드 비용이 포함됩니다. 백 테스트 - QSForex QSForex는 현재 쌍의 포트폴리오에서 OANDA Brokerage API를 사용하여 라이브 일중 거래를 지원합니다. 성능 메트릭 - QSForex는 현재 Matplotlib 및 Seaborn을 통한 기본 성능 측정 및 형평성 시각화를 지원합니다. 설치 및 사용. 라이브 거래를 수행하는 데 필요한 API 인증 자격 증명을 얻기 위해 계정을 설정하고 설정합니다. 이 기사에서이 작업을 수행하는 방법을 설명합니다. 이 git 저장소를 컴퓨터의 적절한 위치에 클로닝합니다. 당신의 터미널 자식 복제본에 다음 명령을 사용하십시오. 에서 현재 master 브랜치의 zip 파일을 다운로드하십시오. 응용 프로그램 루트 디렉토리의 파일에있는 모든 설정에 대한 환경 변수 세트를 작성하십시오. 또는 각 설정에 대한 호출을 겹쳐 쓰면 특정 설정을 하드 코딩 할 수 있습니다. QSForex 코드의 가상 환경 virtualenv 및 pip를 사용하여 요구 사항 설치 Unix 기반 시스템 Mac 또는 Linux에서 터미널에 다음 명령을 입력하여 다음과 같은 디렉토리를 만들 수 있습니다. 패키지를 다음과 같은 예제 디렉토리에 QSForex git 저장소를 다운로드했다고 가정합니다. 프로젝트 qsforex 아래 디렉토리를 QSForex를 설치 한 곳으로 변경 한 다음 패키지를 설치하려면 다음 명령을 실행해야합니다. NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn 및 Matplotlib를 컴파일해야하므로 시간이 오래 걸립니다. 이 작업에 필요한 많은 패키지가 있으므로 자세한 내용은이 두 기사를 참조하십시오. qsforex 가져 오기를 호출하려면 site-packages 디렉토리에서 QSForex 설치 디렉토리로 심볼릭 링크를 만들어야합니다. 코드 내에서 이렇게하려면 다음과 비슷한 명령이 필요합니다. 변경하십시오. qsforex를 설치 디렉토리 및. venv qsforex lib python2 7 사이트 패키지를 virtualenv 사이트 패키지 디렉토리에 복사합니다. 이제 다음 명령을 올바르게 실행할 수 있습니다. 이 단계에서는 연습 또는 라이브 거래를 수행하기 만하면 Python을 사용할 수 있습니다. 기본 TestStrategy 거래 전략 이것은 매 5 번째 틱마다 통화 쌍을 단순히 구매하거나 판매합니다. 테스트 용으로 만 사용합니다 - 실제 거래 환경에서는 사용하지 마십시오. 보다 유용한 전략을 만들고 싶다면 간단히 a 설명적인 이름 (예 : MeanReversionMultiPairStrategy)을 확인하고 calculateignals 메소드가 있는지 확인하십시오. 이 클래스를 페어 목록과 이벤트 대기열과 같이 전달해야합니다. 자세한 내용을보십시오. 모든 백 테스트를 수행하려면 생성해야합니다 시뮬레이트 된 외환 데이터 또는 역사적인 틱 데이터 다운로드 소프트웨어를 간단하게 사용하려는 경우 예제 백 테스트를 생성하는 가장 빠른 방법은 일부 시뮬레이션 데이터를 생성하는 것입니다. QSFo에서 ​​사용하는 현재 데이터 형식 rex는 DukasCopy Historical Data Feed에서 제공 한 것과 같습니다. 일부 히스토리 데이터를 생성하려면 CSVDATADIR 설정이 히스토리 데이터를 저장하려는 디렉토리로 설정되어 있는지 확인하십시오. 스크립트 디렉토리 그것은 하나의 명령 행 인자를 기대합니다. 이 경우 BBBQQQ 형식의 통화 쌍입니다. 예를 들어, 이 단계에서는 스크립트가 하드 코드되어 2014 년 1 월에 한 달의 데이터를 생성합니다. 즉, 개별 파일 , 형식의 예 : 해당 월의 모든 영업일에 CSVDATADIR에 표시됩니다. 데이터 출력의 월 연도를 변경하려면 파일을 수정하고 다시 실행하십시오. 이전 데이터가 생성 된 지금은 백 테스트 수행 백 테스트 파일 자체는 저장되지만 Backtest 클래스 만 포함합니다. 실제로 백 테스트를 실행하려면이 클래스를 인스턴스화하고 필요한 모듈을 제공해야합니다. 이것이 어떻게 수행되는지 확인하는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. 파일에서 예제 Moving Average Crossover 구현을보고 이것을 템플릿으로 사용하기 이것은 다음에서 찾을 수있는 MovingAverageCrossStrategy를 사용합니다. 여러 통화 쌍 사용을 보여주기 위해 GBP USD와 EUR USD를 기본값으로 거래합니다. CSVDATADIR에있는 데이터를 사용합니다 . 예제 테스트를 실행하려면 다음을 실행하기 만하면됩니다. 이것은 약간의 시간이 걸릴 것입니다. 우분투 데스크탑 시스템에서는 집에서 실행하는 데 사용한 기록 데이터가 5 ~ 10 분 정도 걸립니다. 이 계산의 많은 부분이 끝에 있습니다 실제 backtest의 경우, drawdown이 계산 될 때 코드가 끊어지지 않았 음을 기억하십시오. 완료 될 때까지 남겨 두십시오. backtest의 실적을보고 싶다면 단순히 주식 곡선을보기 위해 사용할 수 있습니다. 즉 틱 - 틱 (tick-to-tick) 리턴과 드로우 다운 커브입니다. 그리고 그 것입니다. 이 단계에서는 Duka에서 다운로드 한 실제 데이터를 사용하여 실제 데이터를 수정하거나 추가하여 자신의 백 테스트를 시작할 준비가되었습니다. sCopy. 설치에 대한 질문이 있으시면 언제든지 이메일을 보내 주시기 바랍니다. 코드베이스로 인해 발생할 것으로 생각되는 버그 나 기타 문제가있는 경우 여기를 클릭하여 Github 문제를 자유롭게 열어보십시오. C 저작권 2015 Michael Halls-Moore. Permission은이 소프트웨어의 사본을 얻는 모든 사람에게 무료로 제공되며 관련 문서는 소프트웨어를 사용, 제한, 복사, 수정, 위의 저작권 고지 및이 허락 고지는 모든 사본에 포함되어야합니다. 이 소프트웨어는 다음과 같은 조건을 충족해야합니다. 소프트웨어의 상당 부분을 의미합니다. 소프트웨어는 상품성, 특정 목적에의 적합성 및 특정 목적에의 적합성에 대한 보증을 포함하여 (단, 이에 한하지 않음) 명시 적이거나 묵시적인 어떤 종류의 보증도없이 제공됩니다. 어떠한 경우에도 저자 또는 저작권 보유자는 소프트웨어, 사용 또는 기타 거래로 인해 발생했거나 발생했거나 발생했거나 또는 기타 거래로 인해 발생하는 계약, 불법 행위 또는 기타 행위에 관계없이 청구, 손해 또는 기타 책임에 대해 책임을지지 않습니다 THEFFTWARE. Forex Trading Disclaimer. 마진에 대한 외환 거래는 높은 수준의 위험을 지니고 있으며 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 과거 실적은 미래 결과를 나타내는 것이 아닙니다. 레버리지가 높을수록 귀하뿐만 아니라 귀하도 어려움을 겪을 수 있습니다. 외환에 투자하기로 결정하면 투자 목표, 경험 수준 및 위험 식욕을 신중하게 고려해야합니다. 초기 투자의 일부 또는 전부를 상실 할 가능성이 있으므로 투자 할 여력이없는 돈을 투자하면 안됩니다 잃어버린 당신은 의심의 여지가 있다면 외환 거래와 관련된 모든 위험을 인식하고 독립적 인 재무 고문에게 조언을 구해야한다. Forex T rading Diary 1 - OANDA API로 자동화 된 Forex 거래. 이전에 QuantStart 2014 In Review 기사에서 2015 년에 자동화 된 외환 거래에 관한 글을 쓰고 있습니다. 자신이 보통 주식 및 선물 시장에 대한 연구를 수행한다는 것을 감안할 때, 나는 그것이 일기의 스타일로 외환 시장에 진입하는 나의 경험에 대해 쓰는 것이 재미 있고 교육적인 것이라고 생각했다. 각 일기 항목은 이전의 것들 모두를 만들려고 시도 할 것이지만 또한 상대적으로 자급 자족해야한다. 일기장은 연습 및 라이브 환경에서 거래를 자동으로 실행할 수있는 기본 다중 스레드 이벤트 중심의 거래 엔진을 만드는 방법뿐만 아니라 OANDA와 함께 새로운 실제 중개 계좌를 설정하는 방법을 설명합니다. 지난 한 해 우리는 많은 시간을 보냈습니다. 주로 주식 및 ETF에 대한 이벤트 중심의 백 테스터를 보는 시간 Forex에 맞춰져 있으며 종이 거래 또는 라이브 거래에 사용할 수 있습니다. Ubuntu 14 04에 대한 다음 지침을 제공하지만 Anaconda와 같은 Python 배포판을 사용하여 Windows 또는 Mac OS X로 쉽게 변환해야합니다. Python 거래 엔진에 사용되는 유일한 추가 라이브러리는 OANDA와의 통신에 필요한 요청 라이브러리입니다 API. 이것은 외환 거래에 관한 직접적인 첫 번째 게시물이기 때문에 아래에 제시된 코드는 실제 거래 환경에 직접 적용될 수 있으므로 다음 포기를 제시하고자합니다. 마진에 대한 면책 ​​거래 외환은 높은 위험 수준을 나타냅니다. , 모든 투자자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 과거 실적은 미래 결과의 지표가 아닙니다. 높은 레버리지는 당신뿐 아니라 당신에게도 효과적 일 수 있습니다. 외환에 투자하기 전에 투자 목표, 경험 수준, 그리고 위험 식욕 당신이 당신의 초기 투자의 일부 또는 전부를 잃을 수있는 가능성이 존재하므로 당신은 uld는 당신이 잃을 여유가없는 돈을 투자하지 않습니다. 당신은 의심의 여지가있는 경우 외환 거래와 관련된 모든 위험을 인식하고 독립적 인 재무 고문에게 조언을 구해야합니다. 이 소프트웨어는있는 그대로 제공되며 명시 적 또는 묵시적 보증 (상품성 및 특정 목적에의 적합성에 대한 묵시적 보증을 포함하되 이에 국한되지 않음)은 부인되지 않습니다. 어떠한 경우에도 Regents 나 기여자는 직접적, 간접적, 우발적, 특수 적, 모범적 또는 결과적 손해에 대해 책임을지지 않습니다. 그러나 계약이나 엄격한 책임 또는 과실을 포함한 불법 행위에 관계없이 또는 사용으로 인해 발생한 대체품 또는 서비스의 사용, 데이터 또는 이익 또는 사업 중단에 대한 손실 및 모든 이론에 대한 책임 이 소프트웨어는 그러한 손해의 가능성에 대해 통보받은 경우에도 마찬가지입니다. OANDA로 계좌를 개설하십시오. 가장 먼저 떠오르는 질문은 OANDA를 선택하는 이유 p API를 가지고있는 forex 중개인을 위해 인터넷 검색을 조금 해본 결과, OANDA가 최근에 거의 모든 언어에서 쉽게 전달할 수있는 적절한 REST API를 발표했다는 것을 알게되었습니다. 개발자 API 문서를 읽은 후 연습용 계정으로 시도해보십시오. 명확히하기 위해 - 나는 OANDA와 사전 또는 기존 관계가 없으며 연습 API로 놀고있는 제한된 경험과 시장 데이터에 대한 간략한 사용법을 기반으로이 권장 사항 만 제공합니다. 이전에 펀드에 근무하는 동안 다운로드 누군가가 비슷한 현대적인 API를 가지고있는 다른 외환 브로커를 만난 적이 있다면 나는 그들에게도보기 좋게 기쁘게 생각합니다. API를 사용하기 전에 연습 계좌에 가입해야합니다 이렇게하려면 가입 링크로 가십시오. 다음 화면이 표시됩니다. OANDA 가입 화면. 그러면 로그인 자격 증명으로 로그인 할 수 있습니다. fxTrad를 선택하십시오. 로그인 화면에서 전자 거래 탭을 클릭합니다. OANDA 로그인 화면이 열립니다. 계정 ID를 적어 두어야합니다. 검은 색 아래에 나열됩니다. 기본 내 옆에있는 내 자금 헤더는 7 자리 숫자입니다. 개인용 API 토큰을 생성해야합니다. 이렇게하려면 왼쪽 하단의 기타 작업 탭 아래에서 API 액세스 관리를 클릭하십시오. 이 단계에서는 API 토큰을 생성 할 수 있습니다. 나중에 사용할 수 있도록 키가 필요할 것이므로 FXTrade Practice 응용 프로그램을 실행하면 실행 된 주문과 종이 손실을 볼 수 있습니다. 우분투 시스템을 사용하고 있다면 약간 다른 버전을 설치해야합니다. Java Java 8의 오라클 버전 오라클 버전 8을 실행하지 않으면 브라우저에서 실습 시뮬레이터가로드되지 않습니다. 시스템에서이 명령을 실행했습니다. 이제 연습 거래 환경을 시작할 수 있습니다. OANDA 대시 보드로 돌아갑니다. 녹색 강조 표시를 클릭하십시오. ed 런칭 FXTrade Practice 링크 그것은 실행을 원하는지 묻는 Java 대화 상자를 불러올 것입니다. fxTrade Practice 도구는 Mine을 왼쪽에 견적 패널이있는 EUR USD 15 분 캔들 차트로 기본값을로드합니다. OANDA fxTrade Practice screen. 이 시점에서 우리는 OANDA API에 대한 자동화 된 외환 거래 시스템을 설계하고 코딩 할 준비가되었습니다. 무역 아키텍처 개요. 작년에 창출 한 주식 및 ETF에 대한 이벤트 중심의 백 테스터 시리즈를 따라 간다면, 그러한 이벤트 중심의 트레이딩 시스템이 어떻게 작동하는지 알고 있어야합니다. 이벤트 중심의 소프트웨어에 익숙하지 않은 사람들을 위해, 필자는 기사를 통해 독서를 제안하여 그들이 어떻게 작동하는지 몇 가지 통찰력을 얻을 것을 강력하게 제안합니다. 본질적으로 전체 program is executed in an infinte while loop that only terminates when the trading system is shut off The central communication mechanism of the program is given via a queue that contains events. The queue is constantly queried to chec k for new events Once an event has been taken off the top of the queue it must be handled by an appropriate component of the program Hence a market data feed might create TickEvent s that are placed onto the queue when a new market price arrives A signal-generating strategy object might create OrderEvent s that are to be sent to a brokerage. The usefulness of such a system is given by the fact that it doesn t matter what order or types of events are placed on the queue, as they will always be correctly handled by the right component within the program. In addition different parts of the program can be run in separate threads meaning that there is never any waiting for any particular component before processing any other This is extremely useful in algorithmic trading situations where market data feed handlers and strategy signal generators have vastly different performance characteristics. The main trading loop is given by the following Python pseudo-code. As we stated above the code runs in an infinite loop Firstly, the queue is polled to retrieve a new event If the queue is empty, then the loop simply restarts after a short sleep period known as the heartbeat If an event is found its type is assessed and then the relevant module either the strategy or the execution handler is called upon to handle the event and possibly generate new ones that go back onto the queue. The basic components that we will create for our trading system include the following. Streaming Price Handler - This will keep a long-running connection open to OANDAs servers and send tick data i e bid ask across the connection for any instruments that we re interested in. Strategy Signal Generator - This will take a sequence of tick events and use them to generate trading orders that will be executed by the execution handler. Execution Handler - Takes a set of order events and then blindly executes them with OANDA. Events - These objects constitute the messages that are passed around on the events queue We o nly require two for this implementation, namely the TickEvent and the OrderEvent. Main Entry Point - The main entry point also includes the trade loop that continuously polls the message queue and dispatches messages to the correct component This is often known as the event loop or event handler. We will now discuss the implementation of the code in detail At the bottom of the article is the complete listing of all source code files If you place them in the same directory and run python you will begin generating orders, assuming you have filled in your account ID and authentication token from OANDA. Python Implementation. It is bad practice to store passwords or authentication keys within a codebase as you can never predict who will eventually be allowed access to a project In a production system we would store these credentials as environment variables with the system and then query these envvars each time the code is redeployed This ensures that passwords and auth tokens are never stored in a version control system. However, since we are solely interested in building a toy trading system, and are not concerned with production details in this article, we will instead separate these auth tokens into a settings file. In the following configuration file we have a dictionary called ENVIRONMENTS which stores the API endpoints for both the OANDA price streaming API and the trading API Each sub dictionary contains three separate API endpoints real practice and sandbox. The sandbox API is purely for testing code and for checking that there are no errors or bugs It does not have the uptime guarantees of the real or practice APIs The practice API, in essence, provides the ability to paper trade That is, it provides all of the features of the real API on a simulated practice account The real API is just that - it is live trading If you use that endpoint in your code, it will trade against your live account balance BE EXTREMELY CAREFUL. IMPORTANT When trading against the practice API remember that an important transaction cost, that of market impact is not considered Since no trades are actually being placed into the environment this cost must be accounted for in another way elsewhere using a market impact model if you wish to realistically assess performance. In the following we are using the practice account as given by the DOMAIN setting We need two separate dictionaries for the domains, one each for the streaming and trading API components Finally we have the ACCESSTOKEN and ACCOUNTID I ve filled the two below with dummy IDs so you will need to utilise your own, which can be accessed from the OANDA account page. The next step is to define the events that the queue will use to help all of the individual components communicate We need two TickEvent and OrderEvent The first stores information about instrument market data such as the best bid ask and the trade time The second is used to transmit orders to the execution handler and thus contains the instrument, the nu mber of units to trade, the order type market or limit and the side i e buy and sell. To future-proof our events code we are going to create a base class called Event and have all events inherit from this The code is provided below in. The next class we are going to create will handle the trading strategy In this demo we are going to create a rather nonsensical strategy that simply receives all of the market ticks and on every 5th tick randomly buys or sells 10,000 units of EUR USD. Clearly this is a ridiculous strategy However, it is fantastic for testing purposes because it is straightforward to code and understand In future diary entries we will be replacing this with something significantly more exciting that will hopefully turn a profit. The file can be found below Let s work through it and see what s going on Firstly we import the random library and the OrderEvent object from We need the random lib in order to select a random buy or sell order We need OrderEvent as this is how the st rategy object will send orders to the events queue, which will later be executed by the execution handler. The TestRandomStrategy class simply takes the instrument in this case EUR USD , the number of units and the events queue as a set of parameters It then creates a ticks counter that is used to tell how many TickEvent instances it has seen. Most of the work occurs in the calculatesignals method, which simply takes an event, determines whether it is a TickEvent otherwise ignore and increments the tick counter It then checks to see if the count is divisible by 5 and then randomly buys or sells, with a market order, the specified number of units It s certainly not the world s greatest trading strategy, but it will be more than suitable for our OANDA brokerage API testing purposes. The next component is the execution handler This class is tasked with acting upon OrderEvent instances and making requests to the broker in this case OANDA in a dumb fashion That is, there is no risk management or potfolio construction overlay The execution handler will simply execute any order that it has been given. We must pass all of the authentication information to the Execution class, including the domain practice, real or sandbox , the access token and account ID We then create a secure connection with one of Pythons built in libraries. Most of the work occurs in executeorder The method requires an event as a parameter It then constructs two dictionaries - the headers and the params These dictionaries will then be correctly encoded partially by urllib another Python library to be sent as an POST request to OANDAs API. We pass the Content-Type and Authorization header parameters, which include our authentication information In addition we encode the parameters, which include the instrument EUR USD , units, order type and side buy sell Finally, we make the request and save the response. The most complex component of the trading system is the StreamingForexPrices object, which handles the ma rket price updates from OANDA There are two methods connecttostream and streamtoqueue. The first method uses the Python requests library to connect to a streaming socket with the appropriate headers and parameters The parameters include the Account ID and the necessary instrument list that should be listened to for updates in this case it is only EUR USD Note the following line. This tells the connection to be streamed and thus kept open in a long-running manner. The second method, streamtoqueue actually attempts to connect to the stream If the response is not successful i e the response code is not 200 , then we simply return and exit If it is successful we try to load the JSON packet returned into a Python dictionary Finally, we convert the Python dictionary with the instrument, bid ask and timestamp into a TickEvent that is sent to the events queue. We now have all of the major components in place The final step is to wrap up everything we have written so far into a main program The goa l of this file, known as is to create two separate threads one of which runs the pricing handler and the other which runs the trading handler. Why do we need two separate threads Put simply, we are executing two separate pieces of code, both of which are continuously running If we were to create a non-threaded program, then the streaming socket used for the pricing updates would never ever release back to the main code path and hence we would never actually carry out any trading Similarly, if we ran the trade loop see below , we would never actually return the flow path to the price streaming socket Hence we need multiple threads, one for each component, so that they can be carried out independently They will both communicate to each other via the events queue. Let s examine this a bit futher We create two separate threads with the following lines. We pass the function or method name to the target keyword argument and then pass an iterable such as a list or tuple to the args keyword argum ent, which then passes those arguments to the actual method function. Finally we start both threads with the following lines. Thus we are able to run two, effectively infinite looping, code segments independently, which both communicate through the events queue Note that the Python threading library does not produce a true multi-core multithreaded environment due to the CPython implementation of Python and the Global Interpreter Lock GIL If you would like to read more about multithreading on Python, please take a look at this article. Let s examine the rest of the code in detail Firstly we import all of the necessary libraries including Queue threading and time We then import all of the above code files I personally prefer to capitalise any configuration settings, which is a habit I picked up from working with Django. After that we define the trade function, which was explained in Python-pseudocode above An infinite while loop is carried out while True that continuously polls from the even ts queue and only skips the loop if it is found empty If an event is found then it is either a TickEvent or a OrderEvent and then the appropriate component is called to carry it out In this case it is either a strategy or execution handler The loop then simply sleeps for heartbeat seconds in this case 0 5 seconds and continues. Finally, we define the main entrypoint of the code in the main function It is well commented below, but I will summarise here In essence we instantiate the events queue and define the instruments units We then create the StreamingForexPrices price streaming class and then subsequently the Execution execution handler Both receive the necessary authentication details that are given by OANDA when creating an account. We then create the TestRandomStrategy instance Finally we define the two threads and then start them. To run the code you simply need to place all the files in the same directory and call the following at the terminal. Note that to stop the code at this st age requires a hard kill of the Python process via Ctrl-Z or equivalent I ve not added an additional thread to handle looking for the that would be needed to stop the code safely A potential way to stop the code on a Ubuntu Linux machine is to type. And then pass the output of this a process number into the following. Where PROCESSID must be replaced with the output of pgrep Note that this is NOT particularly good practice. In later articles we will be creating a more sophisticated stop start mechanism that makes use of Ubuntu s process supervision in order to have the trading system running 24 7.The output after 30 seconds or so, depending upon the time of day relative to the main trading hours for EUR USD, for the above code, is given below. The first five lines show the JSON tick data returned from OANDA with bid ask prices Subsequently you can see the Executing order output as well as the JSON response returned from OANDA confirming the opening of a buy trade for 10,000 units of EUR US D and the price it was achieved at. This will keep running indefinitely until you kill the program with a Ctrl-Z command or similar. In later articles we are going to carry out some much-needed improvements, including. Real strategies - Proper forex strategies that generate profitable signals. Production infrastructure - Remote server implementation and 24 7 monitored trading system, with stop start capability. Portfolio and risk management - Portfolio and risk overlays for all suggested orders from the strategy. Multiple strategies - Constructing a portfolio of strategies that integrate into the risk management overlay. As with the equities event-driven backtester, we also need to create a forex backtesting module That will let us carry out rapid research and make it easier to deploy strategies. remember to change ACCOUNTID and ACCESSTOKEN. Just Getting Started with Quantitative Trading.