Thư viện chứng khoán Python

Python chắc chắn là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong giao dịch thuật toán. Điều đó chủ yếu nhờ vào sự đơn giản của nó và một bộ sưu tập lớn các thư viện linh hoạt bao gồm mọi thứ mà một định lượng sẽ cần để phân tích dữ liệu, định giá tối ưu hoặc học máy.

Về cốt lõi, giao dịch theo thuật toán bao gồm đối chiếu và phân tích dữ liệu, học máy, học sâu, trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cho dù bạn là người mới bắt đầu học giao dịch theo thuật toán hay một chuyên gia đang tìm cách tạo bot Python của riêng mình, thì đây là những thư viện Python tốt nhất để thực hiện điều này

PyAlgoThương mại

PyAlgoTrade là một thư viện giao dịch theo thuật toán Python được thiết kế để kiểm tra lại các chiến lược giao dịch và nó hỗ trợ giao dịch trên giấy và trực tiếp cho các lệnh Thị trường, Giới hạn, Dừng và Dừng-Giới hạn

Đây có lẽ là một trong những thư viện Python hiệu quả nhất cho các nhà giao dịch thuật toán vì nó đánh giá các ý tưởng giao dịch và vạch ra dữ liệu lịch sử

Nó cho phép truy cập dữ liệu từ bất kỳ CSV dữ liệu chuỗi thời gian nào, bao gồm CSV của Yahoo Finance, Google Finance, Quandl và NinjaTrader. Người dùng có thể kiểm tra lại các chiến lược hướng sự kiện khác nhau, bao gồm các sự kiện Twitter thời gian thực và số liệu hiệu suất

Do PyAlgoTrade được tích hợp hoàn toàn với TA-Lib của Python nên các nhà giao dịch có quyền truy cập vào hơn 100 chỉ số kỹ thuật. Tuy nhiên, nó không hỗ trợ các mô-đun Pandas-object và pandas

máy ảnh

Keras là một thư viện mạng thần kinh mã nguồn mở bằng ngôn ngữ lập trình Python. Nó được coi là một trong những thư viện Python tốt nhất để giao dịch thuật toán do tính đơn giản tuyệt đối của nó

Nói chung, nó cung cấp cách đơn giản nhất để lập trình mạng thần kinh và các mô hình học sâu khác. Nó có một số tiện ích tốt nhất để biên dịch mô hình, xử lý tập dữ liệu và tạo trực quan hóa biểu đồ

Nguyên tắc thiết kế trung tâm của Keras là tính mô đun, giúp nó trở nên linh hoạt và lý tưởng cho nghiên cứu đổi mới

Nhà giao dịch có thể dễ dàng dự báo giá bằng mạng thần kinh nhân tạo bằng cách tạo thuật toán giao dịch trên Keras với năm bước đơn giản

1. Xác định các lớp khác nhau và các kết nối của chúng trong mô hình - dù là mô hình Chức năng hay Tuần tự - và sau đó xác định luồng dữ liệu
2. Biên dịch mạng, tốt nhất là sử dụng mô hình của Keras. phương thức biên dịch()
3. Lắp mạng - về cơ bản khắc sâu mô hình vào dữ liệu
4. Đánh giá mạng để xác định lỗi
5. Và cuối cùng, sử dụng model.predict() để đưa ra dự đoán với dữ liệu mới

Mạng lưới thần kinh có thể được tạo và định cấu hình bằng các mô-đun trừu tượng do Keras cung cấp mà không cần quan tâm nhiều đến các phụ trợ cơ bản

Theo thiết kế, người dùng có thể chuyển đổi giữa các chương trình phụ trợ khác nhau trong Keras, từ Theano, TensorFlow, Apache MXNet, CNTK (Bộ công cụ nhận thức của Microsoft) và PlaidML

Lưu ý rằng Keras cũng hỗ trợ hầu hết tất cả các loại mạng thần kinh từ được kết nối đầy đủ, gấp, gộp, nhúng, tích chập, lặp lại, v.v. , có thể được kết hợp cho các mô hình phức tạp hơn

gấu trúc

Pandas là một thư viện học máy bằng Python. Nó lấy tên từ "dữ liệu bảng", một thuật ngữ chỉ dữ liệu có cấu trúc, đa chiều và nó chủ yếu được sử dụng để phân tích, lập mô hình và thao tác dữ liệu, đặc biệt là cho các bảng số và chuỗi thời gian

Tính năng đặc biệt nhất của Pandas là khả năng đơn giản hóa việc tính toán dữ liệu phức tạp chỉ bằng một hoặc hai lệnh

Bạn có thể đơn giản hóa các thao tác dữ liệu với các khung dữ liệu như các giá trị, cột bị thiếu, v.v. Dữ liệu có thể được tổng hợp và hợp nhất dễ dàng với các chức năng nhóm, agg và hợp nhất. Nó cũng hỗ trợ lặp lại, lập chỉ mục lại, nối, tổng hợp, sắp xếp và trực quan hóa

Ngoài việc đơn giản hóa dữ liệu phức tạp, Pandas còn dễ sử dụng và cho phép bạn dễ dàng đọc dữ liệu ở các định dạng khác nhau - CSV và tệp văn bản, cơ sở dữ liệu Microsoft Excel và SQL

Scikit-Tìm hiểu

Scikit-Learn là một thư viện học máy được xây dựng trên NumPy, SciPy và Matplotlib. Một số thuật toán cốt lõi của nó được viết bằng Cython để cải thiện hiệu suất cho các hoạt động cấp cao khác nhau

Sự phổ biến của nó chủ yếu bắt nguồn từ tính dễ sử dụng và một số kỹ thuật học máy mà nó triển khai để thực hiện học tập có giám sát và không giám sát

Scikit-Learn cung cấp các công cụ đơn giản và hiệu quả để phân tích dữ liệu dự đoán, rất hữu ích cho giao dịch thuật toán

Nó có một loạt các công cụ để học máy và lập mô hình thống kê, đồng thời việc tạo một mô hình dự đoán có thể được thực hiện chỉ trong sáu bước

1. Phân loại để xác định danh mục được liên kết với dữ liệu
2. Hồi quy liên quan đến việc tạo một mô hình cố gắng hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra
3. Phân cụm bằng cách tự động nhóm các đối tượng tương tự thành các bộ
4. Giảm kích thước để giảm số lượng biến ngẫu nhiên được phân tích
5. Lựa chọn mô hình với các công cụ so sánh, xác thực và chọn các tham số và mô hình tốt nhất cho thông tin đầu vào của bạn
6. Tiền xử lý để chuẩn hóa tập dữ liệu

Nặng nề

Numerical Python (Numpy) là một thư viện cơ bản để thực hiện các phép tính số với Python. Nó là vô giá trong việc quản lý các mảng dữ liệu với một số lượng lớn các chức năng để tạo các đối tượng Ndarray. Một số thư viện mạng thần kinh và máy học khác sử dụng Numpy trong các hoạt động của họ

Trong giao dịch thuật toán, Numpy được sử dụng để tối đa hóa tốc độ của logic mô phỏng cốt lõi. Nó cung cấp một cấu trúc dữ liệu chung cho phép phân tích và trao đổi dữ liệu giữa các thuật toán khác nhau. Các cấu trúc dữ liệu mà nó thực hiện là các vectơ đa chiều và các mảng dữ liệu chuyên sâu

Thư viện cũng cung cấp toàn bộ kho hàm để thực hiện các phép tính toán học phức tạp, chẳng hạn như hàm lượng giác (np.sin(), np.arctan(). ) hoặc các hàm số mũ và logarit (np.exp(), np.log(). )

Python không được tối ưu hóa cho các phép tính số;

Các tính toán phức tạp hơn và tính toán lượng lớn dữ liệu không hiệu quả trong Python. Để bù đắp cho thiếu sót này, các thư viện như NumPy được sử dụng. NumPy đơn giản hóa việc sử dụng mảng và cho phép hoạt động mảng đa chiều

TA-Lib

Đúng như tên gọi, thư viện Phân tích Kỹ thuật (TA-Lib) là thư viện Python mã nguồn mở dành riêng để thực hiện phân tích kỹ thuật trên dữ liệu tài chính bằng cách sử dụng các chỉ báo kỹ thuật

Thư viện thường được coi là tiêu chuẩn vàng cho phân tích kỹ thuật vì nó chứa hơn 150 chỉ báo kỹ thuật và có các mô-đun để nhận dạng mô hình nến

Xây dựng bot giao dịch Python với TA-Lib khá đơn giản. Bạn sẽ cần nhập các thư viện Python cần thiết - yFinance để tải xuống dữ liệu cổ phiếu lịch sử, Pandas để tải dữ liệu vào khung dữ liệu và Matplotlib để lập biểu đồ

Sau khi tải xuống và lưu trữ dữ liệu vào khung dữ liệu, bạn có thể tạo bất kỳ chỉ báo kỹ thuật nào cho dữ liệu

Hơn 150 chỉ báo có thể được phân loại thành bảy nhóm - nghiên cứu chồng chéo, chỉ báo xung lượng, chỉ báo khối lượng, chỉ báo biến động, biến đổi giá, chỉ báo chu kỳ và nhận dạng mẫu

Phần kết luận

Giao dịch thuật toán như chúng ta biết ngày nay sẽ không thực sự tồn tại nếu không có Python. Đây là ngôn ngữ kịch bản được ưa thích nhất để phân tích dữ liệu phức tạp và lập mô hình tài chính

Các thư viện rộng lớn và đa dạng của nó cung cấp một bộ mã làm sẵn phong phú giúp dễ dàng xây dựng các mô hình học máy mà không cần viết mã cho bất kỳ mô hình nào trong số này từ đầu

Thật lý tưởng cho dù bạn muốn tạo một chỉ báo kỹ thuật đơn giản hay lập mô hình tin tức cơ bản theo thời gian thực và kỹ thuật phức tạp

Làm cách nào để lấy dữ liệu chứng khoán từ Python?

Thư viện Python nào được sử dụng trong tài chính?

Python nào tốt nhất cho tài chính?

Python có thể được sử dụng để lập mô hình tài chính không?