Python download de opções de ações

Baixe a versão mais recente para o Mac OS X Baixe a versão mais recente do download Baixe a versão mais recente para o Windows Baixe as versões mais recentes do Python OpenPGP Chaves Públicas Os executáveis ​​de origem e binários são assinados pelo gerenciador de release usando a chave OpenPGP. Os gerentes de liberação e construtores binários desde Python 2.3 foram: Nota: Barrys ID da chave A74B06BF é usado para assinar o Python 2.6.8 e 2.6.9 versões. Sua ID de chave EA5BBD71 foi usada para assinar todas as outras versões do Python 2.6 e 3.0. Sua ID chave ED9D77D5 é uma chave v3 e foi usada para assinar lançamentos antigos. Você pode importar as chaves públicas do gerenciador de release, baixando o arquivo de chave pública aqui e depois executando ou agarrando as chaves individuais diretamente da rede do servidor de chaves executando este comando: Nas páginas de download específicas da versão, você deverá ver um link para Tanto o arquivo para download quanto um arquivo de assinatura destacada. Para verificar a autenticidade do download, pegue os dois arquivos e, em seguida, execute este comando: Note que você deve usar o nome do arquivo de assinatura, e você deve usar o que for apropriado para o download que você está verificando. (Estas instruções são voltadas para usuários de linha de comando GnuPG e Unix. Contribuições de instruções para outras plataformas e aplicativos OpenPGP são bem-vindas.) Outros Itens Úteis Procurando por módulos Python de terceiros. O Índice de Pacotes tem muitos deles. Você pode visualizar a documentação padrão on-line, ou pode baixá-la em HTML, PostScript, PDF e outros formatos. Consulte a página de Documentação principal. Estão disponíveis informações sobre ferramentas para desembalar os arquivos de arquivo fornecidos em python. org. Dica . Mesmo se você baixar um binário pronto para a sua plataforma, faz sentido também baixar a fonte. Isso permite navegar na biblioteca padrão (o subdiretório Lib) e nas coleções padrão de demos (Demo) e ferramentas (Ferramentas) que acompanham. Há muito que você pode aprender com a fonte Há também uma coleção de pacotes Emacs que o Emacsing Pythoneer pode achar útil. Isso inclui os principais modos de edição Python, C, C, Java, etc Python interfaces depurador e muito mais. A maioria dos pacotes são compatíveis com Emacs e XEmacs. Deseja contribuir Deseja contribuir Veja o Python Developers Guide para aprender sobre como o desenvolvimento do Python é gerenciado. Eu estou interessado em fazer análise econométrica sobre derivados financeiros. O principal hangup que tenho enfrentado é que não existem bons recursos livres (pelo menos que eu sei de) para dados históricos de opções. Por essa razão eu quero criar meu próprio banco de dados pessoal de preços de opções históricas. Eu quebrei este projeto para baixo em três obstáculos principais: Descobrir como obter dados de opções dentro de python Escolha um formato de armazenamento de dados Automatize a coleção de dados diários Obtendo dados de opções em python Durante o verão eu tive algum tempo livre e teamed acima com meu Pai para criar um modelo de investimento. Embora seja um modelo muito simples, este post é sobre a construção de um banco de dados para que eu não vou entrar em detalhes aqui. Basta dizer que eu precisava encontrar uma maneira de obter dados de opções do yahoo Finanças. Este foi um desafio único, porque ao contrário de dados de equidade ou dados de outras fontes como FRED, dados de opções não tem um conveniente download para csv botão em qualquer lugar do site. Na época eu estava lendo o excelente livro Python para análise de dados por Wes McKinney e tenho uma idéia de como implementar um rastreador da web básica para analisar o html no yahoo e retornar os dados em um formato amigável python. Longa história curta, eu escrevi algum código para fazer exatamente isso e ele fez o seu caminho para a versão 0.9 da biblioteca pandas (se você arent familiarizado com pandas e você trabalha com dados em python você deve definitivamente check it out). Agora, apenas estes poucos comandos são necessários para obter dados de opções do yahoo Finanças: Os chamados e coloca objetos são pandas DataFrames que contêm as mesmas informações que você iria encontrar na página de Finanças yahoo para opções da Apple Inc.. Escolhendo o formato de arquivo Na escolha de um formato de arquivo eu tinha duas considerações principais: tamanho do arquivo e velocidade em que ele pode ser escrito / ler. Para testar isso, eu escrevi um script simples que gerou uma matriz aleatória 4000 por 4000 numpy e funções definidas para escrever e ler esses dados em diferentes formatos de arquivo. Os formatos que eu escolhi para trabalhar com csv, hdf5 (.h5), e MatLab (.mat). Abaixo está o script que eu usei para executar o teste: Depois que eu tinha esse código eu simplesmente disparou iPython e executou o arquivo (filetest. py) e usou a magia timeit para ver quanto tempo levou cada um dos três métodos para ler e escrever os dados. Os resultados de temporização, juntamente com os tamanhos de arquivo final são resumidos na tabela abaixo: É fácil ver que o tipo de arquivo hdf5 é o melhor para escolher para meus propósitos. Gostaria de observar aqui que a razão para o formato de arquivo hdf5 é 1/2 do tamanho do arquivo. mat, é porque o dtype no arquivo. h5 é um flutuante de 32 bits, enquanto o dtype. mat é um flutuante de 64 bits. No entanto, para as opções de ações que geralmente só têm / cuidado sobre os dados de duas casas decimais para que a precisão de 32 bits é abundante. Automatizando a recuperação de dados O último passo para obter esse banco de dados foi automatizar o processo de recuperação de dados. Para fazer isso, usei o popular cron de programação do UNIX. Eu corro OSX 10.8 Mountain Lion, e por padrão em 10.8 a ferramenta cron está desativada. Para corrigir isso, eu simplesmente executei o seguinte comando no terminal: Este comando cria o arquivo / etc / crontab (se ele já não existir) e fica pronto para ser usado pelo cron. Eu não vou dar uma explicação detalhada sobre como usar cron aqui (como eu ainda sou bastante novo em mim), mas googling para ele lhe dará muitos exemplos e tutoriais. Vou, no entanto dar a linha no meu arquivo crontab que executa o script: O próximo passo foi escrever o script que eu teria chamada cron. Isso aparece abaixo. Eu tenho cron executar este script em uma hora especificada cada dia de semana e preencher o arquivo hdf5. O arquivo resultante terá uma estrutura aninhada como esta: A notação CTICKmm-yy representa uma opção de chamada (C), um determinado ticker (TICK) ea expiração da opção (mm-yy). Dentro de cada conjunto de dados existem três colunas: preço de exercício, último preço no contrato de opção e volume no último dia de negociação. Depois de executar este script por uma noite, o arquivo de dados hdf5 resultante foi 7.648648 MB. Se eu fosse permitir que este arquivo para executar cada dia útil por um ano, o tamanho do arquivo final seria menos de 2 GB. Não é ruim Se você quiser mais informações sobre como eu coletar nomes de ticker ou o que a funcionalidade Opções está em pandas 0.10 ou anterior deixar um comentário e eu vou fazer o meu melhor para responder. Incrível Eu tenho querido fazer algo como isto, desde que eu também quero backtest algumas das minhas estratégias. Você provavelmente deve alterar 39 de opções de importação de opções39 para 39 de opções de importação de pandas. io. data39, mas diferente do seu script funciona muito bem. Você estaria disposto a compartilhar os dados de opção que você coletou até agora, eu poderia retribuir o favor, agindo como um backup para executar o script no caso de você perder a conectividade por alguns dias. Eu estava pensando em testar aproximadamente usando os preços gerados usando Black8211Scholes, mas os dados reais é obviamente melhor. Que bom que você gosta do roteiro. Na verdade, eu parei de executar o arquivo todas as noites, então não tenho dados demais. Caso contrário, ficaria feliz em compartilhá-lo com você. Com relação às declarações de importação. Eu sou o autor da classe Options em pandas. No momento de escrever este blog post algumas das funcionalidades que eu uso no script hadn39t foi mesclado em uma versão lançada de pandas, então eu chamei a minha versão local (em um arquivo chamado opções) em que eu baseei a versão pandas FYI: There São realmente algumas mudanças API acontecendo com a classe Opções dentro de pandas agora. Se as mudanças acontecerem da mesma maneira que um dos outros contribuintes sugeriu, grande parte do código neste script pode ser obsoleto. Pelo menos ele ainda deve começar as pessoas começaram Estou no processo de criação de um grande banco de dados de derivativos. A análise de weblinks está pronta. Onde eu sou um pouco perdido é como criar o banco de dados de todas as opções individuais de tal forma que permite cálculos como SKEW, etc sem manualmente escolher as opções individuais cada vez para fazer o cálculo. Como fazer tais referências genéricas. Estou um pouco perdido aqui e quer classificar que primeiro antes de ir em frente com a criação de dados. Eu acredito que a ordem correta na tupla de retorno é puts, chama aapl. getoptionsdata (). Hey Martin, você está certo. Quando eu inicialmente adicionado as opções de recolha de código para pandas, eu tinha getoptionsdata retornar chamadas primeiro. Não tenho certeza quando / por que alguém mudou. Eu atualizei o código no post para usar o correto coloca, chamadas ordenando agora. Eu acho que seria muito útil ser capaz de baixar os preços das opções. Para começar com eu estava usando o script que você forneceu acima (praticamente). Eu tenho pandas 0.13.1, mas parece completamente quebrado. Os erros ocorrem com a seguinte linha: rawcalls option. getforwarddata (months100, callTrue, putFalse, nearFalse, abovebelow6). Desde que eu quero obter todos os dados de opção eu acho que tenho que usar o método getforwarddata. Os outros métodos parecem apenas suporte recebendo um mês específico. O erro é bastante longo, mas as últimas linhas são: Arquivo quot / usr / local / lib / python2.7 / dist-packages / pandas / io / parsers. pyquot, linha 1653, em nextline raise StopIteration StopIteration Alguém sabe como Corrigir isso Também estou executando o Ubuntu Linux. Acho que a versão 0.11 do Pandas estava funcionando um pouco, embora não conseguiria todos os preços das opções. Eu não tenho certeza de como usar pip para downgrade neste momento ou então estou provavelmente preso tentando obter a versão 0.13.1 funcionando. Hey Anônimo (desculpe don39t sabe o seu nome, ou se é Anónimo - que é impressionante) Lamentamos que estas funções aren39t funcionando corretamente. Eu escrevi este código cerca de um ano atrás e no momento em que isso funcionou sem problemas. Pandas está em grande desenvolvimento e parece que desde o tempo que eu escrevi este código, o api passou por algumas mudanças de quebra. Infelizmente, eu não tenho tempo agora para passar e alterar o código deste post para que ele funciona com 0,13. Posso dizer que toda a funcionalidade descrita neste post ainda existe com v0.13, mas algumas assinaturas do método podem ter sido alteradas. Eu acredito que o docstrings para cada método da classe Options deve ser detalhado o suficiente para dar-lhe uma boa idéia sobre o que precisa mudar. Você pode encontrá-los aqui: github / pydata / pandas / blob / mestre / pandas / io / data. pyL545-L905 Se você está se sentindo para ele e acabam fazendo as mudanças necessárias, por favor me avise e vou atualizar o Código aqui para refletir. P. S. Se você experimentá-lo e está tendo um momento difícil, poste aqui novamente e I39ll tentar dar alguma orientação. Eu estive ocupado com outro projeto, mas basicamente eu só fiz algumas mudanças para fazer as coisas correrem. Para simplificar, fiz as alterações no arquivo data. py. Eu acho que os índices inmonth e inyear foram calculados errado. Além disso, em alguns casos o frame retorna None. Nenhum retorno causou a queda. Se alguém tem o tempo o código deve ser atualizado para apenas consulta para opções de dados que realmente existe no intervalo de tempo mês passado. Não tenho certeza como analisar essas informações a partir do HTML. Agora, ele irá consultar o Yahoo para cada mês de dados, mesmo quando não há opções disponíveis para esse mês / ano para o método getforwarddata. Aqui está a saída diff do linux para as alterações que eu fiz: diff pandas / io / data. py pandas.01 / io / data. py 25d24 lt DEBUG Verdadeiro 538,541d536 lt lt if (len (data) 0): lt return Nenhum lt 590,595c585 lt try: lt self. symbol symbol. upper () lt except: lt msg quotsymbol deve ser uma stringquot válida lt raise ValueError (msg) lt --- gt self. symbol symbol. upper () 860,866c850,861 lt lt (Em meses): lt anos (m-1) / 12 lt m lm - anos12 lt inua. append (anosCURYEAR) lt inmonthsimon --- gt injares CURYEAR (meses 1) gt gt Descobrir como Muitos itens em inmonths passam de 12 gt tochange 0 gt para i no intervalo (meses): gt if inmonthsi gt 12: gt inmonthsi - 12 gt para trocar 1 gt gt Alterar os itens correspondentes na lista inyears. Gt for i in range (1, tochange 1): gt inyears-i 1 875,878c870,873 lt para i no intervalo (meses): lt m2 inmonthsi lt y2 inyearsi lt se DEBUG: print quotGetting s: s / squot (self. Simbolo, m2, y2) --- gt para mon na gama (meses): gt m2 inmonthsmon gt y2 inyearsmon gt 892,895d886 lt se quadro é None: lt if DEBUG: print 39. não dados39 lt continue lt Oi, Obrigado por sua ótimo trabalho. Parece que ele está quebrado - talvez uma mudança de esquema / esquema no yahoo (it39s que tableloc 13 na chamada para getoptiondata ()) I39ll depurá-lo quando eu tenho tempo, aqui os detalhes até agora: Conectado ao depurador pydev (compilação 135.1057 ) Traceback (última chamada mais recente): Arquivo quot / usr / share / pycharm / helpers / pydev / pydevd. pyquot, linha 1733, em debugger. run (setup39file39, None, None) Arquivo quot / usr / share / pycharm / helpers /pydev/pydevd. pyquot, linha 1226, em executar pydevimports. execfile (arquivo, globals, locais) executar o script Arquivo quot / home / chris / develop / src / trading / options. pyquot, linha 5, em puts, chama aapl. getoptionsdata (expirydate (2017, 1, 16)) Arquivo quot / usr / lib / python2.7 / dist-packages / pandas / io / data. pyquot, linha 630, em getoptionsdata self. getcalldata) /python2.7/dist-packages/pandas/io/data. pyquot, linha 748, em getputdata return self. getoptiondata (mês, ano, expiração, 13, 39puts39) Arquivo quot / usr / lib / python2.7 / dist - IndexError: Localização da tabela 13 inválido, 3 tabelas encontradas a partir da importação de pandas. io. data Opções da data de importação de data / hora aapl Opções (por exemplo, pacotes / pandas / io / data. pyquot, linha 673, em getoptiondata quot foundquot. format (tableloc, 39AAPL39, quotyahooquot) puts, chama aapl. getoptionsdata (expirydate (2017, 1, 16)) In3: import pandas In4: pandas. version Out4: 390.13.139 Oi, obrigado pelo comentário. Este código está agora quebrado devido a alterações na API do Yahoo Finance. Acho que os desenvolvedores de pandas têm o código original que eu lhes dei. Olá Spencer desculpas para a pergunta anônima, mas, Quando você executou este programa para cada ticker em sua lista de NASDAQ e NYSE símbolos, quanto tempo foi o tempo de execução de um todo Iteração Anônimo - sem problema. Essa rotina leva muito tempo para ser executada. Provavelmente na ordem de 6-8 horas. Ele pode ser acelerado um pouco, fazendo várias solicitações de cada vez usando os módulos de enfileiramento e fila na biblioteca padrão. Eu tenho um exemplo de fazer isso com dados de equidade regular aqui: gist. github / spencerlyon2 / 8a90d9fdffd15e3ecddb Spencer - Eu sou muito novo para python e programação em geral, mas acho poderoso e fascinante com a pequena pesquisa / trabalho que eu fiz. Até agora eu coloquei um programa muito simples para fazer algo semelhante. Isso é o que eu tenho até agora: import datetime como dt importação pandas como pd import numpy como np de pandas. io. data import Opções de pandas importar DataFrame importação h5py como h5 num 0 newdatapd. DataFrame () while num lt tickers. size: Tente: itickers39Symbol39num opções Opções (i, quotyahooquot) dados options. getoptionsdata () newdatanewdata. append (dados) exceto: passe imprimir num numnum1 Na minha lista de ticker tenho 6280 símbolos ou assim, e eu achei que o getoptionsdata executa muito mais rápido do que o Método getalldata. Agora isso funciona em cerca de 3 horas. Meu objetivo é cortar isso em 1 / 6th. Ele ainda está em estágios muito básicos, mas ele funciona e reúne os dados para tickers que contêm. Se você tem algumas dicas ou sugestões para melhorar o desempenho I39m todas as orelhas. Eu sei que uma estrutura de loop não pode ser o mais eficiente, mas tudo para mim é tentativa e erro. Se isso é trivial e / ou uma pergunta idiota, peço desculpas, Novamente, sou novo e aprendizado. Eu imagino que o gargalo (parte mais lenta) deste programa é recuperar os dados da web. Usando a fila e threading ferramentas na biblioteca padrão como eu fiz no exemplo que eu postei um link para é provavelmente a melhor maneira de acelerar esta parte. Outra opção relativamente simples para fazer a recuperação de dados paralelos é escrever uma função que obtém os dados para uma única lista. Então você pode usar algo como IPython paralelo para mapear a função sobre a lista de tickers em paralelo. Um exemplo de usar o mapa em paralelo pode ser encontrado aqui: ipython. org/ipython-doc/2/parallel/paralleldemos A propósito, o único loop aqui certamente não é o que leva este código muito tempo para ser executado - então não se preocupe sobre isso. I39m desculpe, mas eu haven39t visitou este código em particular em mais de 2 anos. Pandas move-se rapidamente, então não surpreende que o código neste post não funcione. Eu don39t atualmente tem tempo para depurar o script, mas eu sugeriria olhar para a documentação pandas para os recursos de raspagem preço atual opção. Você pode encontrá-lo aqui pandas. pydata. org/pandas-docs/stable/remotedatayahoo-finance-options. Para listas de ticker. Eu estava obtendo-los a partir destas duas urls: Eu don39t saber muito sobre a programação, mas eu tenho um monte de arquivos de símbolo anual de intradata. co, mas eu preciso ter por exemplo ano 2017-2017 em um e mesmo arquivo. Porque eu quero gráfico para fora no meu software como um gráfico estendido É possível fazer com este scriptI tem um pequeno utilitário que eu uso para baixar um MP3 de um site em um cronograma e, em seguida, cria / atualiza um arquivo XML podcast que Ive Obviamente adicionado ao iTunes. O processamento de texto que cria / atualiza o arquivo XML é escrito em Python. Eu uso wget dentro de um arquivo Windows. bat para baixar o MP3 real no entanto. Eu preferiria ter todo o utilitário escrito em Python embora. Eu lutei embora encontrar uma maneira realmente para baixo carregar o arquivo em Python, assim porque eu recorri a wget. Então, como faço para baixar o arquivo usando Python Muitas das respostas abaixo não são uma substituição satisfatória para wget. Entre outras coisas, wget (1) preserva timestamps (2) auto-determina o nome do arquivo do url, acrescentando .1 (etc.) se o arquivo já existe (3) tem muitas outras opções, algumas das quais você pode ter colocado no seu. Wgetrc. Se você quiser qualquer um desses, você tem que implementá-los você mesmo em Python, mas é mais simples apenas invocar o wget do Python. Ndash ShreevatsaR Sep 27 at 17:22 14 Respostas Em Python 2, use urllib2 que vem com a biblioteca padrão. Esta é a maneira mais básica de usar a biblioteca, menos qualquer manipulação de erro. Você também pode fazer coisas mais complexas, como a mudança de cabeçalhos. A documentação pode ser encontrada aqui. Este won39t trabalho se houver espaços no url que você fornecer. Nesse caso, você precisará analisar o url e urlencode o caminho. Ndash Jason Sundram Apr 14 10 at 21:17 Você pode executar pedidos de instalação pip para obtê-lo. Solicitações tem muitas vantagens sobre as alternativas porque a API é muito mais simples. Isto é especialmente verdadeiro se você tem que fazer a autenticação. Urllib e urllib2 são bastante intuitivos e dolorosos neste caso. As pessoas expressaram admiração pela barra de progresso. É legal, claro. Existem várias soluções off-the-shelf agora, incluindo tqdm: Esta é, essencialmente, a implementação kvance descrita há 30 meses. Eu não tenho certeza se quero fazer o wget. py um substituto no local para o wget real. O - o já se comporta de forma diferente - é compatível com curl dessa maneira. Será uma nota na documentação ajudar a resolver o problema Ou é a característica essencial para um utilitário com esse nome para ser compatível com linha de comando ndash anatoly techtonik Jul 17 15 at 20:24 Eu concordo com Corey, urllib2 é mais completo do que urllib e deve Provavelmente será o módulo usado se você quiser fazer coisas mais complexas, mas para tornar as respostas mais completas, urllib é um módulo mais simples se você quiser apenas o básico: Funcionará bem. Ou, se você não quiser lidar com o objeto de resposta que você pode chamar ler () diretamente: Opções de Preços em Python Por Michael Halls-Moore em 7 de setembro de 2017 Desculpas por essa falta de atualizações, tenho estado ocupado trabalhando em um preço de opções Biblioteca em Python. Tenho até agora conseguiu criar o meu primeiro caminho Dependente Asian opção pricer e está finalmente me proporcionando os resultados corretos. Ele não está totalmente pronto para a implementação, pois precisa de otimização para executar em uma velocidade aceitável no meu servidor. Embora C seja a linguagem predominante para o preço de opções, eu decidi ver como eu faria a produção de uma biblioteca totalmente baseada em Python. Isso não só melhoraria minhas habilidades em Python, mas permitiria uma integração direta da biblioteca no site. A biblioteca, que estou provisoriamente nomeando PyQuant, é muito simples no momento. É composto por dois componentes principais, um conjunto de soluções de forma fechada para chamadas / puts de baunilha e os digitais e um pricer Monte Carlo básico que os preços de duplo-digitais e opções de energia. Com o tempo vou caçar ou obter soluções fechadas para todas as opções que eu sou capaz de, mas agora estou desfrutando o desenvolvimento do Monte Carlo solver. As soluções de forma fechada dependem de duas funções estatísticas - a Função de Densidade de Probabilidade Normal e a Função de Distribuição Normal Cumulativa. Uma aproximação numérica ao CNDF pode ser encontrada em 1. Na verdade, muitas das soluções de forma fechada são dadas nesse texto, que é onde eu as obtive. Com o NPDF um CNDF eu era capaz de calcular soluções para os Vanilla Calls e Puts, bem como os gregos comuns. Delta, Gamma, Rho, Vega e Theta. Eu ainda estou trabalhando em soluções fechadas para as opções digitais. As soluções baseadas em Monte Carlo funcionam de forma diferente. Há um módulo que contém todos os objetos de pagamento para cada tipo de opção - Chamar, Colocar, Encaminhar, Chamada Digital etc. Outro módulo armazena objetos de opção. No caso da opção da baunilha, um tempo de expiração e um pay-off são requeridos. A greve é ​​encapsulada no objeto pay-off, o que garante a resseabilidade do código tanto para pagamentos quanto para opções. O módulo final inclui os motores de Monte Carlo que calculam uma ampla gama de evoluções de trajetória de estoque (com base no movimento geométrico Brownian) e usá-los para calcular um pay-off esperado da opção. O pay-off é descontado à taxa livre de risco e isso fornece o preço. Nesta fase, é computacionalmente caro re-executar o pricer Monte Carlo quando alterar uma entrada. Existem algumas maneiras de otimizar isso. O primeiro é fazer uso de SciPy. Uma biblioteca científica Python. Ele inclui muitas estratégias de otimização - dê uma olhada neste artigo sobre Performance Python. Seu desempenho comparado a C pode apenas surpreendê-lo. O segundo é realmente escrever uma biblioteca C dedicada que pode ser chamada de Python. No entanto, isso é contrário à idéia de uma biblioteca de preços Python derivados. 1 - Joshi, M. Os Conceitos e Prática de Finanças Matemáticas. Michael Halls-Moore Mike é o fundador da QuantStart e tem estado envolvido na indústria de finanças quantitativas nos últimos cinco anos, principalmente como desenvolvedor quantitativo e, mais tarde, como um consultor de comerciante de quant para hedge funds. Learn Quant habilidades Se você é Um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativa, você está no lugar certo. O curso de negociação com Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para a investigação de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes qualificados de especialistas. O curso dá-lhe o máximo de impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação para a negociação, em vez de teoria da ciência da computação. O curso irá pagar por si rapidamente, poupando-lhe tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão geral do curso Parte 1: Noções básicas Você vai aprender por que Python é uma ferramenta ideal para o comércio quantitativo. Vamos começar por criar um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, irá apresentá-lo às bibliotecas científicas. Parte 2: Manuseando os dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3: Pesquisando estratégias Aprenda a calcular PL e métricas de desempenho como Sharpe e Drawdown. Construir uma estratégia de negociação e otimizar seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Going live Esta parte está centrada em torno Interactive Brokers API. Você vai aprender como obter dados de estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo. Lotes do código do exemplo O material do curso consiste nos cadernos que contêm o texto junto com o código interativo como este. Você será capaz de aprender por interagir com o código e modificá-lo para o seu próprio gosto. Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias Enquanto alguns tópicos são explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você não precisará escrever seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte existente Bibliotecas de fontes. TradingWithPython biblioteca combina grande parte da funcionalidade discutida neste curso como um ready-to-use funções e será usado durante todo o curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário em dados crunching. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo o seu uso em aplicações comerciais Classificação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2017, isso é o que os alunos têm a dizer: Matej curso bem desenhado e bom treinador. Definitivamente vale seu preço e meu tempo Lave Jev obviamente conhecia suas coisas. Profundidade de cobertura foi perfeito. Se Jev executar algo assim novamente, eu serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me pôs em marcha considerando python para análise de sistema de estoque.