Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade est une bibliothèque de négociation Algorithmique Python centrée sur le backtesting et le support pour le trading de papier et le trading en direct. Disons que vous avez une idée pour une stratégie de trading et youd comme pour l'évaluer avec des données historiques et voir comment il se comporte. PyAlgoTrade vous permet de le faire avec un minimum d'effort. Caractéristiques principales Entièrement documenté. Événement. Prend en charge les commandes Market, Limit, Stop et StopLimit. Prend en charge les fichiers Yahoo Finance, Google Finance et NinjaTrader CSV. Supporte tout type de données de séries chronologiques au format CSV, par exemple Quandl. Bitcoin trading support via Bitstamp. Indicateurs techniques et filtres comme SMA, WMA, EMA, RSI, bandes de Bollinger, exposant de Hurst et d'autres. Des mesures de performance comme le ratio Sharpe et l'analyse de retrait. Gestion des événements Twitter en temps réel. Profiler d'événements. Intégration TA-Lib. Très facile à mettre à l'échelle horizontalement, c'est-à-dire à utiliser un ou plusieurs ordinateurs pour revoir une stratégie. PyAlgoTrade est libre, open source, et il est sous licence Apache, Version 2.0.Algorithmic Trading Qu'est-ce que Algorithmic Trading? Algorithmic Trading, également appelé Algorithmic trading, est un système commercial qui utilise des modèles mathématiques avancés et complexes Et des formules pour prendre des décisions à haute vitesse et des transactions sur les marchés financiers. Le trading algorithmique implique l'utilisation de programmes informatiques rapides et d'algorithmes complexes pour créer et déterminer des stratégies de trading pour un rendement optimal. BREAKING DOWN Trading Algorithmique Certaines stratégies d'investissement et stratégies de négociation comme l'arbitrage. La propagation d'intermarche, la mise en marché et la spéculation peuvent être améliorées grâce à la négociation algorithmique. Les plateformes électroniques peuvent exploiter complètement les stratégies d'investissement et de négociation par le biais de la négociation algorithmique. En tant que tels, les algorithmes sont capables d'exécuter des instructions de négociation dans des conditions particulières de prix, de volume et de calendrier. L'utilisation de la négociation algorithmique est le plus couramment utilisé par les grands investisseurs institutionnels en raison de la grande quantité d'actions qu'ils achètent tous les jours. Des algorithmes complexes permettent à ces investisseurs d'obtenir le meilleur prix possible sans affecter de manière significative le cours des actions et l'augmentation des coûts d'achat. Arbitrage est la différence des prix du marché entre deux entités différentes. L'arbitrage est couramment pratiqué dans les entreprises mondiales. Par exemple, les entreprises peuvent profiter de fournitures ou de main-d'œuvre moins chères d'autres pays. Ces entreprises sont en mesure de réduire les coûts et d'augmenter les profits. L'arbitrage peut également être utilisé dans le négoce des futures SampP et des titres SampP 500. Il est typique pour les futures SampP et SampP 500 stocks de développer des différences de prix. Lorsque cela se produit, les actions négociées sur les marchés du NASDAQ et de la Bourse de New York sont soit en retard, soit en avance sur les futurs SampP, ce qui offre une occasion d'arbitrage. Trading algorithmique à haute vitesse peut suivre ces mouvements et profiter des différences de prix. Trading avant le rééquilibrage du fonds d'indice Les épargnes de retraite comme les fonds de pension sont principalement investies dans des fonds communs de placement. Les fonds indiciels des fonds communs de placement sont régulièrement ajustés pour correspondre aux nouveaux cours des fonds sous-jacents aux actifs. Avant cela, les instructions de négociation préprogrammées sont déclenchées par des stratégies algorithmiques de négociation soutenue, qui peuvent transférer les bénéfices des investisseurs aux négociants algorithmiques. Réversion moyenne La réversion moyenne est la méthode mathématique qui calcule la moyenne des prix des hauts et des bas temporaires des titres. Le trading algorithmique calcule cette moyenne et le bénéfice potentiel du mouvement du prix des titres, car il s'éloigne ou va vers le prix moyen. Les épargnants profitent de la négociation de la propagation bid-ask le plus rapidement possible plusieurs fois par jour. Les mouvements des prix doivent être inférieurs à la marge de sécurité. Ces mouvements se produisent en quelques minutes ou moins, donc le besoin de décisions rapides, qui peuvent être optimisés par des formules de trading algorithmique. D'autres stratégies optimisées par le trading algorithmique comprennent la réduction des coûts de transaction et d'autres stratégies concernant les pools sombres.
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