Los rápidos aumentos en la disponibilidad de la tecnología han puesto a prueba sistemática y algorítmica trading al alcance del retail trader. A continuación encontrará una lista seleccionada de trading plataformas y marcos, agentes de bolsa, proveedores de datos y otros útiles trading bibliotecas para aspirantes a comerciantes de Python que he encontrado en mi algoritmo trading viaje.
Nube Trading Plataformas
La mejor manera de empezar con algorítmica trading para la mayoría es usar una línea trading plataforma. Estas plataformas se encargan de gran parte de la infraestructura y la plomería para que pueda concentrarse en la investigación.
1. QuantConnect
Este año, el ya excelente QuantConnect pasa del n.º 2 al primer puesto debido al impulso obtenido por la migración de la comunidad Quantopian a QuantConnect.
QuantConnect es una empresa de infraestructura. Pretenden ser el Linux de trading plataformas QuantConnect permite a los comerciantes probar su estrategia con datos gratuitos y luego pagar una tarifa mensual por un sistema alojado para trade En Vivo. Se llevan el primer puesto como la mejor algorítmica intradía trading plataforma.
Si está interesado en probar QuantConnect, use este enlace para Hazles saber que te envié.
Profesionales de QuantConnect
- Madura con excelente fiabilidad.
- Excelentes recursos educativos y comunidad.
- Amplia variedad de mercados y conjuntos de datos alternativos.
Contras de QuantConnect
- La ejecución de múltiples estrategias correlacionadas no es sencilla.
- Bastante abstracto, por lo que el código de aprendizaje no se transfiere a otras plataformas.
Información adicional de QuantConnect
2. Cohete cuántico
QuantRocket pasa del n.° 3 al n.° 2 este año debido a la mejora continua de su plataforma Moonshot.
QuantRocket es una plataforma basada en Python para investigar, realizar pruebas retrospectivas y ejecutar análisis cuantitativos automatizados trading estrategias. A través de Interactive Brokers (IB), proporciona herramientas de recopilación de datos, múltiples proveedores de datos, un entorno de investigación, múltiples backtesters y en vivo y en papel. trading. También incluye herramientas de programación, notificación y mantenimiento para permitir que sus estrategias se ejecuten de forma totalmente automatizada.
QuantRocket se instala mediante Docker y se puede instalar localmente o en la nube. Es otro fantástico algoritmo intradía. trading plataforma.
Profesionales de QuantRocket
- Integrado en vivo-trading plataforma con fuentes de datos integradas, programación y supervisión.
- Admite mercados internacionales e intradiarios trading.
Contras de QuantRocket
- Sin papel trading o vivir trading sin pagar una cuota de suscripción.
- La investigación de backtesting no es tan flexible como algunas otras opciones.
Información adicional de QuantRocket
3. Tradológicas
Tradologics es un nuevo participante en el espacio y ocupa el puesto número 2 este año debido a su enfoque innovador al estilo de AWS que brinda a los comerciantes de algoritmos la flexibilidad que tanto necesitan.
tradológicos es un basado en la nube trading plataforma fundada por Ran Aroussi, el creador de finanzas, cuya arquitectura es asincrónica y basada en eventos, lo que significa que los datos se envían a usted a medida que están disponibles y son relevantes. Puede pensar en Tradologics como LEGO® para comerciantes algorítmicos que buscan construir algoritmos intradía trading software. Al igual que con LEGO®, puedes elegir las piezas que necesitas para construir el trading sistema que se adapte a sus necesidades específicas. Todos los componentes tienen una relación de muchos a muchos, lo que le permite hacer algunas cosas que antes no podía hacer en línea. trading plataformas Puede automatizar la estrategia en corredores interactivos o en cualquier corredor de su elección.
Pros de Tradologics
- Flexible y conveniente.
- El modelo de pago por uso mantiene los costos bajos.
Contras de la tradición
- Todavía está en versión beta y puede ser confuso a veces.
- Algunas funciones que esperarías no están disponibles todavía.
Información adicional de Tradologics
Local Trading Marcos
Después de años de usar una plataforma en línea, es posible que desee más flexibilidad. Por ejemplo, necesitaba un marco local para usar inteligencia artificial para administrar mi cartera de algoritmos trading estrategias. Soy un nerd de corazón y me gusta jugar; así que, de nuevo, recomendaría a la mayoría que no siguiera este camino.
1. retrotrader
Llegar al primer puesto nuevamente para 2022 es backtrader. Todavía lo considero la navaja suiza de Python para algoritmos trading.
Backtrader es un marco Python rico en características para backtesting y trading. Backtrader pretende ser simple y le permite escribir reutilizable trading estrategias, indicadores y analizadores en lugar de perder tiempo construyendo infraestructura. Backtrader es fantástico para usar datos diarios, pero puede tener problemas como algoritmo intradiario trading plataforma.
Pros de Backgrader
- Código “pythonic” muy limpio que se sale de su camino.
- Soporta backtesting y live-tradinglo que permite una transición fluida del desarrollo de la estrategia al despliegue.
- Ideal para comerciantes principiantes y desarrolladores nuevos en Python.
Contras del backtrader
- Puede tener problemas al usar conjuntos de datos enormes.
- Bueno en todo pero no excelente en nada excepto por su simplicidad.
información adicional
2. Inclinarse
Lean ocupa el puesto número 2 este año, pero está alcanzando al backtrader, y es muy probable que tanto QuantConnect como su código abierto trading motor tomará los primeros lugares el próximo año.
LEAN de QuantConnect es un algoritmo de código abierto trading motor creado para facilitar la investigación de estrategias, backtesting y en vivo trading. Lean se integra con los proveedores de datos estándar y las casas de bolsa implementan algoritmos trading estrategias rápidamente.
El núcleo del motor LEAN está escrito en C#, pero funciona en los sistemas operativos Linux, Mac y Windows. Es compatible con los algoritmos de Python 3.6, C# o F#. Lean impulsa la algorítmica basada en web trading plataforma QuantConnect.
Profesionales magros
- Rápido y compatible con múltiples lenguajes de programación para el desarrollo de estrategias.
- Admite backtesting y en vivo trading.
- La mejora de Quantconnect mejora Lean y viceversa.
Contras magros
- El análisis de retorno podría mejorarse.
- A los desarrolladores de Python les puede resultar más difícil retomar, ya que la plataforma central está programada en C#.
- .NET en Linux no siempre funciona perfectamente.
Información esbelta adicional
3. VectorBT
VectorBT y VectorBT Pro (pagados) son nuevos en la lista y ocupan el tercer lugar. Será interesante ver el progreso en 2022.
VectorBT Pro utiliza un enfoque de ciencia de datos para el backtesting algorítmico. Se necesita un enfoque vectorizado ultrarrápido para ayudar a los comerciantes a comprender los fenómenos del mercado. La versión PRO amplía la biblioteca vectorbt estándar con nuevas funciones impresionantes y mejoras de sonido. Es fantástico como algorítmico intradiario. trading software y puede atravesar barras diarias y de minutos con facilidad.
Profesionales de VectorBT
- Gran cantidad de funciones e indicadores incorporados.
- El enfoque vectorizado permite un análisis estratégico interesante.
Contras de VectorBT
- Vivir trading no se admite de forma nativa.
- Debe pagar para obtener mejoras Pro.
Información adicional de VectorBT
Corredores-Agentes de Ejecución
No puedes ganar dinero a menos que trade. Aquí están los mejores algorítmicos. trading corredores que he encontrado en el camino.
1. Corredores interactivos
Interactive Brokers se mantiene en el puesto n.° 1 para los comerciantes de tiempo completo simplemente debido a la profundidad de sus ofertas y su confiabilidad, aunque la API deja mucho que desear y los comerciantes de algoritmos siguen siendo ciudadanos de segunda clase.
Además, si desea registrarse con un nuevo corretaje, use este enlace para gane hasta $1,000 en acciones de IBKR gratis.
Corredores interactivos proporciona en línea trading y soluciones de cuentas para comerciantes, inversionistas e instituciones: tecnología avanzada, comisiones y tasas de financiamiento bajas, y acceso global desde una sola cuenta de corretaje en línea. Interactive Brokers es el bróker principal utilizado por comerciantes minoristas sistemáticos y algorítmicos, y múltiples trading Las plataformas han construido la vida de Interactive Broker.trading conectores
Profesionales de Interactive Brokers
- Corredor estable que cotiza en bolsa y que ha estado en el negocio durante más de 41 años.
- Interactive Brokers ahora proporciona una API de Python.
Estafa de Interactive Brokers
- Los comerciantes minoristas sistemáticos y algorítmicos son una pequeña fracción de la base de clientes de IBKR y tradicionalmente se les ha quitado prioridad.
- La API tiene mucha hinchazón heredada.
Información adicional de Interactive Brokers
2. comerciante
Tradier ocupa el puesto n. ° 2 y es mi primera opción para los corredores de API primero debido a su facilidad de uso, profundidad de oferta y confiabilidad.
Tradier fue creado por desarrolladores para desarrolladores. Es un proveedor de servicios financieros basado en la nube y una empresa de API de corretaje que ofrece un conjunto innovador de API y módulos totalmente alojados aprovechados por una lista creciente de proveedores que buscan crear soluciones innovadoras. trading y experiencias de inversión.
Si está interesado en probar Tradier, use este enlace para aprovecha la promo activa.
Profesionales tradicionales
- Empresa pionera en API
- API confiable con usuarios comerciales y de aplicaciones
- Incluye opciones trading
Contras de Tradier
- Cuotas Misceláneos
- Sin cuenta de gestión de efectivo
Información adicional del comerciante
3. Alpaca
Alpaca ocupa el puesto n. ° 3 debido a la falta de opciones, pero considero que ambos son los principales corredores de API primero.
Alpaca comenzó en 2015 como una empresa de tecnología pura que creaba una solución de base de datos para datos no estructurados, inicialmente datos visuales y, en última instancia, datos de series temporales. Después de ver una creciente necesidad de vida-trading API, crearon Alpaca Securities, un corredor de bolsa primero en API.
Ventajas de la alpaca
- Corretaje API-primero
- Diseñado para comerciantes algorítmicos con costos mínimos.
- Tarifas bajas
Contras de la alpaca
- No es un corredor de servicio completo
- Algunos usuarios se han quejado de la confiabilidad de la API
Información Adicional de Alpacas
Proveedores de datos
Si no está utilizando una plataforma en línea o está realizando pruebas retrospectivas localmente, necesitará datos, y muchos. A continuación se muestran los mejores proveedores de datos que he usado. Y aunque no se enumeran a continuación, muchas de las casas de bolsa están comenzando a brindar este servicio a un precio relativamente bajo.
Además, si buscas datos gratuitos, puedes consultar:
1. polígono.io
He usado Polygon durante años debido a su confiabilidad. Hoy, ocupa el puesto número 1, ya que ahora ofrecen dos años de datos gratuitos al minuto en granularidad en acciones, forexy criptografía.
La misión de Polygon es ayudar a los desarrolladores a construir el futuro de FinTech democratizando el acceso a los datos financieros del mundo. Ofrecen datos sobre acciones de más de 20 años y amplia forex y datos criptográficos. Los datos son precisos, las API son confiables y no tengo nada negativo sobre ellas, excepto que obtener todos los historiales puede ser una molestia. Aún así, he creado un tutorial sobre cómo hacer exactamente eso en la información adicional a continuación.
Profesionales de polígonos
- Equidad, forexy datos del mercado criptográfico.
- Ahora ofrece gratis dos años de datos al minuto granularidad.
- API extremadamente confiables.
Contras de polígono
- Obtener todos los datos históricos requiere trabajo.
- El precio de suscripción es más caro que las alternativas.
Información adicional sobre polígonos
2. intrinio
Intrinio, aunque excelente, bajó un lugar este año debido a un aumento en los precios y la falta de disponibilidad de datos gratuitos.
de intrinio La misión es hacer que los datos financieros sean asequibles y accesibles. La API de Intrinio sirve cotizaciones de precios de acciones históricas y en tiempo real, finanzas de la empresa y más con más de 200 fuentes de datos financieros en todo el espectro de inversión.
Intrinio Pro
- API excepcionalmente bien diseñada y fácil de usar.
- Un conjunto diverso de fuentes de datos financieros.
Contras de Intrinio
- La descarga masiva de CSV y el acceso a la API requieren compras diferentes.
- El precio ha aumentado.
Información adicional de Intrinio
3. Enlace de datos Nasdaq
Quandl, ahora Nasdaq Data Link, sigue siendo mi primera elección para los datos fundamentales de renta variable debido a la base de datos de Sharadar.
Nasdaq Data Link es una fuente principal de datos financieros, económicos y[conjuntos de datos alternativos/datos alternativos]al servicio de los profesionales de la inversión. Más de 400 000 personas utilizan la plataforma de Quandl, incluidos analistas de los principales fondos de cobertura, administradores de activos y bancos de inversión del mundo. [alternativedatasets/alternative-data)servinginvestmentprofessionalsQuandl’splatformisusedbyover400000peopleincludinganalystsfromtheworld’stophedgefundsassetmanagersandinvestmentbanks
Ventajas del enlace de datos Nasdaq
- Es propiedad de Nasdaq y tiene una larga historia de éxito.
- Tiene más de 400 000 usuarios, incluidos los principales fondos de cobertura, administradores de activos y bancos de inversión.
Contras del enlace de datos Nasdaq
- No es tan asequible como otras opciones.
Información adicional de Nasdaq
4. Datos de Norgate
Norgate Data ocupa el puesto número 4 entre los mejores proveedores de datos. Son una empresa sólida como una roca si está buscando datos de EOD confiables.
Norgate Data proporciona actualizaciones para los datos del mercado financiero “al final del día” (no ofrece cotizaciones en vivo, cotizaciones retrasadas o datos de “ticks” intradía).
Se especializan en datos para los mercados bursátiles de EE. UU. y Australia. También agregaron recientemente datos de acciones canadienses. Los datos también están disponibles para World Futures seleccionados y Forex tarifas
El servicio se proporciona solo por suscripción (los datos históricos no están disponibles como un elemento “independiente”). El alcance de los datos históricos proporcionados para las suscripciones del Mercado de Valores depende del nivel de suscripción.
Profesionales de datos de Norgate
- Gran valor para los datos de precios de EOD.
- Datos libres de sesgo de supervivencia.
Contras de los datos de Norgate
- Los datos de precios se limitan a EOD.
- Requiere Microsoft Windows
Información adicional de datos de Norgate
Bibliotecas Populares
El ecosistema de Python está repleto de fantásticos algoritmos trading herramientas. No hay un orden específico en estos, ya que puede usarlos todos. He demostrado cómo usar la mayoría de estos en varios lugares del sitio.
pandas
Pandas es una biblioteca de código abierto con licencia BSD que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos fáciles de usar y de alto rendimiento para el lenguaje de programación Python. Fundado en el fondo de cobertura AQR, Pandas está diseñado explícitamente para manipular tablas numéricas y datos de series temporales.
¿Interesado? Puedes ver mis tutoriales de Pandas a continuación:
entumecido
NumPy es el paquete fundamental para la computación científica con Python. Contiene objetos de matriz N-dimensionales, funciones sofisticadas (de transmisión), herramientas para integrar código C/C++ y Fortran, álgebra lineal útil, transformadas de Fourier y capacidades de números aleatorios.
NumPy también se puede utilizar como un contenedor multidimensional eficiente de datos genéricos. Se pueden definir tipos de datos arbitrarios. Esto permite que NumPy se integre sin problemas y rápidamente con varias bases de datos.
Pyfolio
Pyfolio es una biblioteca de Python para el análisis de rendimiento y riesgo de carteras financieras desarrollada por Quantopian. Funciona bien con la biblioteca de backtesting de código abierto Zipline.
Alfalenos
Alphalens es una biblioteca de Python para el análisis de rendimiento de factores de stock predictivos (alfa). Quantopian produce Alphalens, que funciona muy bien con la biblioteca de backtesting de código abierto Zipline.
SciPy
SciPy (pronunciado “Sigh Pie”) es un ecosistema basado en Python de software de código abierto para matemáticas, ciencias e ingeniería. SciPy contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes, solucionadores de ODE y otras tareas comunes en ciencia e ingeniería.
tensorflow
Tensorflow es una biblioteca de software gratuita y de código abierto para el flujo de datos y la programación diferenciable en varias tareas. Es una biblioteca matemática simbólica y también se utiliza para aplicaciones de aprendizaje automático, como redes neuronales. Se utiliza tanto para la investigación como para la producción en Google. Tensflor ofrece varios niveles de abstracción para que pueda elegir el adecuado para sus necesidades. Cree y entrene modelos con Tensorflow o la API de alto nivel de Keras.
Keras
Keras es una API de redes neuronales de alto nivel escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, CNTK o Theano. Fue desarrollado con un enfoque en permitir la experimentación rápida. Pasar de la idea al resultado con la menor demora posible es clave para hacer una buena investigación.
PyTorch
Pytorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto basada en la biblioteca Torch, que se utiliza para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y visión artificial. El grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook lo desarrolla principalmente. Es un software gratuito y de código abierto publicado bajo la licencia BSD modificada.
CuantLib
El proyecto QuantLib tiene como objetivo proporcionar un marco de software integral para las finanzas cuantitativas. QuantLib es una biblioteca gratuita/de código abierto para modelado, tradingy gestión de riesgos.
TA-lib
TA-Lib es ampliamente utilizado por trading desarrolladores de software necesarios para realizar análisis técnicos de los datos del mercado financiero.
SymPy
SymPy es una biblioteca de Python para matemáticas simbólicas. Su objetivo es convertirse en un sistema de álgebra computacional (CAS) con todas las funciones, manteniendo el código lo más simple posible para que sea comprensible y fácilmente extensible. SymPy está escrito completamente en Python.
PyMC3
PyMC3 le permite escribir modelos utilizando una sintaxis intuitiva para describir un proceso de generación de datos. Ajuste su modelo usando algoritmos MCMC basados en gradientes como NUTS, ADVI para una inferencia aproximada rápida, incluido minibatch-ADVI para escalar a grandes conjuntos de datos, o procesos gaussianos para construir modelos no paramétricos bayesianos.