Python Forex Sitater

Bare hvis du vil ha data fra Yahoo. Her er en enkel funksjon. Dette skraver ikke data fra en vanlig side. Jeg trodde jeg hadde en link til siden som beskriver dette i kommentarene, men jeg ser det ikke nå - det er en magisk streng som er lagt til URL-adressen for å be om bestemte felt. Her fant jeg lenken som beskriver den magiske strengen: cliffngana13 svarte 23. februar kl. 16:11 Det er også en Yahoo data fetcher innebygd i Python Pandas biblioteket (link) (og Federal Reserve og FamaFrench databiblioteket også). De nåværende spesifikasjonene kan bli avskrevet til fordel for et mer robust datasøkingssystem, men jeg tror Pandas er veien å gå for disse tingene. ndash ely 27 juli 12 kl 17:24 Jeg foreslår at du bruker HTMLParser for å få verdien av metatagger google steder i sin HTML Med kode som dette: Besvart Apr 9 14 kl 17:40 Bortsett fra det, bør du se en web tjeneste som gir dataene i JSON-format. Ellers må du implementere parsing etc. på egen hånd. Screenscrapping yahoo for å få aksjene er usannsynlig den rette veien til suksess. besvart 22. februar kl. 17:43 Du kan starte med å se på Google Finance APIs. selv om jeg ikke ser en Python API eller wrapper. Det ser ut til at de eneste alternativene for å få tilgang til dataene, er Java og JavaScript. Du kan også bruke cURL hvis du er kjent med den og den er tilgjengelig på systemet ditt. Besvart 22. februar kl 11:45. Et annet godt sted å starte, er Google Finances egen API: code. googleapisfinance. Du kan se på deres finansieringsgrensesnitt for noen eksempler. besvart feb 22 11 kl 17:46 Bare for å spare deg et klikk, er 39 API-APIene for Google Finance ikke lenger tilgjengelige39. ndash RolfBly 21 jan kl 20:44 Ditt svar 2017 Stack Exchange, IncLearn Quant ferdigheter Hvis du er handelsmann eller investor og ønsker å skaffe seg et sett med kvantitative handelsferdigheter, er du på rett sted. Trading med Python-kurset vil gi deg de beste verktøyene og rutene for kvantitativ handelsforskning, inkludert funksjoner og skrifter skrevet av ekspertkvantitative handelsfolk. Kurset gir deg maksimal effekt for din investerte tid og penger. Det fokuserer på praktisk anvendelse av programmering til handel i stedet for teoretisk datavitenskap. Kurset vil betale seg raskt, ved å spare tid i manuell behandling av data. Du vil bruke mer tid på å forske på strategien og gjennomføre lønnsomme handler. Kursoversikt Del 1: Grunnleggende Du lærer hvorfor Python er et ideelt verktøy for kvantitativ handel. Vi vil starte med å sette opp et utviklingsmiljø og vil da introdusere deg til de vitenskapelige bibliotekene. Del 2: Håndtere data Lær hvordan du får data fra ulike gratis kilder som Yahoo Finance, CBOE og andre nettsteder. Les og skriv flere dataformater, inkludert CSV - og Excel-filer. Del 3: Forsker strategier Lær å beregne PL og tilhørende resultatmålinger som Sharpe og Drawdown. Bygg en handelsstrategi og optimaliser ytelsen. Flere eksempler på strategier diskuteres i denne delen. Del 4: Going live Denne delen er sentrert rundt Interactive Brokers API. Du lærer hvordan du får realtids lagerdata og plasserer livebestillinger. Massevis av eksemplskode Kursmaterialet består av notatbøker som inneholder tekst sammen med interaktiv kode som denne. Du vil kunne lære ved å samhandle med koden og endre den til din egen smak. Det vil være et godt utgangspunkt for å skrive egne strategier Mens noen emner blir forklart i detalj, for å hjelpe deg med å forstå de underliggende konseptene, vil du i de fleste tilfeller ikke trenger å skrive din egen lavnivåkode på grunn av støtte fra eksisterende åpne - kilder biblioteker. TradingWithPython bibliotek kombinerer mye av funksjonaliteten som diskuteres i dette kurset som en ferdig til bruk-funksjon, og vil bli brukt gjennom hele kurset. Pandas vil gi deg all den kraftige løftekraften som trengs for datatrykk. Alle koden er gitt under BSD-lisensen, slik at den brukes i kommersielle forpliktelser. Kursuskarakter En pilot av kurset ble avholdt våren 2013, dette er hva studentene fikk å si: Matej godt utformet kurs og god trener. Absolutt verdt sin pris og min tid Lave Jev visste åpenbart hans ting. dybde av dekning var perfekt. Hvis Jev kjører noe slikt igjen, er jeg den første som melde meg på. John Phillips Ditt kurs fikk meg til å hoppe begynte å tenke på python for lager system analyse. Jeg er ganske ny til python Jeg har laget et enkelt skript som importerer pris feeds fra mt4 Min ide Prosjektet er å gjøre dette til en slags en sannsynlighet indikator, det er gir sannsynligheten, foruten bud og spør, for eksempel: og sannsynligheten endrer seg innen en bestemt periode, det vil si for eksempel 1 time periode, så hver time vil det gi en ny sannsynlighet for retningen. Det ser etter to mønstre: A, B Mønster A representerer et bullish mønster Mønster B representerer et bearish mønster som i utgangspunktet ser etter hvor sterk er sannsynligheten A eller B gjenoppstigende ut av de to som har en høyere sjanse til å bli igjen. Her er hvor jeg står fast. Jeg har ingen anelse om hvordan å sette det sammen. Her er hva jeg har så langt: Her er bare mitt MT4 prismateskript på egen hånd: Spørsmål: Hvordan setter du det sammen. A: Ha en realistisk plan - best før man legger pengene på bordet. Det kan redde deg fra å begynne å gjøre en tull eller fra å sikte på ikke-realistiske mål. Ingen ville bli skadet, hvis planen er det første arbeidsdokumentet utarbeidet og avtalt av alle involverte parter på hvordan den store og kule nye forstyrrende visjonen vil bli skapt. Organiser ditt videre arbeid i trinn må du alltid legge til budsjettkontroller, enten det er i manweeks eller k. en er villig til å bruke på varer. Man burde kunne avgjøre om muligheten og overlevelsesevnen til den opprinnelig store forsterkede, kjente ideen. Planlegg nøye i hovedfasene, både på MQL45-siden, python og andre komponenter: X manweeks på System Integration Architecture, Y manweeks på Integration Model Design, Z manweeks på Integration Model Prototype, U Manweeks on Integration Model Testing, V manweeks on Integration Model Release, W manweeks on Integration Modellproduksjon Økosystem S manweeks på design sykluser på å finne best Predictions Model T manweeks på design sykluser på å finne gode handelsstrategier for prediksjoner Objekter som ikke skal glemmes å overvinne i de tidlige arkitekturavgjørelsene: 0) Glem å bruke MQL45 eksempler. du setter deg i fare i sub millisekund domene kamp med hundrevis av millioner USD i kamp og bevegelse 1) Glem å bruke egendefinert indikator i MQL45 MetaTrader Terminal (blokkering) 2) Glem å bruke DDE-integrasjon, støtter noen OS ikke det i det hele tatt 3) Glem å bruke pandas (selv for noen AIML-modell prototyping), da nanosekundene har mye å gjøre i ML-prosessen, er pandas et godt leketøy, men ikke for forestillingen et ekte handelsbehov for ML-modell tuning. 4) Glem å bruke start-end-logikken, må AIML-motorer være separate, for å kunne trene korrekt for deres beste generaliseringsevner i store HyperPARAM-tilstandsrom. for m i modeller: kan være i kildekoden, men ikke i virkeligheten. Et instrument kan ta (og tar) om et par titalls CPU-coredays runtime i parameteroptimalisering på COTS-maskinvare, så teller med realistiske tall her for riktig budsjettering av hver av ST-syklusene. Uansett et smart program, hvis godkjent som økonomisk gjennomførbart. Kan like andre innlegg på Low-latency MT4-AIML-integrasjon for algoritmisk handel.