Forex python api

Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo.
O curso Trading With Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos.
Visão geral do curso.
Parte 1: princípios Você vai aprender por que a Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas.
Parte 2: Manipulação dos 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: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o P & L e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
Parte 4: Indo ao vivo! Esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá como obter dados em estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo.
Muitos códigos de exemplo.
O material do curso consiste em "cadernos" que contêm texto junto com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina uma grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para usar e será usada ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer:
Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque.

Jon V.
BigData. Iniciantes. Negociação.
BigData. Iniciantes. Negociação.
Colocando seu primeiro comércio Forex com o Python.
Atualização: atualizei o código para que ele funcione com a nova API da Oanda. Venha aqui.
Tempo para conversar sobre corretores, como colocar um comércio com programação e, o mais importante, como não ser enganado.
Um corretor não é mais do que uma empresa que lhe permite comercializar (comprar ou vender) ativos em um mercado através da plataforma. O que é muito importante para algotrading é:
O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos. Você pode ter uma conta de demonstração para executar seu ambiente de teste e experimentar. O spread é tão pequeno quanto possível.
No nosso caso, nós realmente não nos importamos com a propagação, pois não estaremos fazendo a venda de alta freqüência em breve.
Embora os corretores estejam regulamentados, ocorreram incidentes nos últimos dois anos, os corretores dobraram devido a certas condições. Seja muito cauteloso se.
Não há comentários sobre o corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor lhe oferecer uma alavanca louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho.
O que poderia acontecer é que você comece a ganhar algum dinheiro e você não pode removê-los. A sério. Situação super estressante.
Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha!
Estou usando o Oanda como corretor (não estou afiliado a eles) e eles oferecem uma API bastante decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita.
Depois de iniciar sessão na sua conta de demonstração, vá para Gerenciar acesso à API. Lá, você pode encontrar sua chave de API que vamos usar em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE.
O código para isso é e todas as outras postagens estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo facilmente.
Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova API (melhorada). Esta publicação foi atualizada para usar a nova API, mas se (por qualquer motivo) você quiser verificar o código antigo, está aqui. Você é sortudo!
Conectando-se a Oanda precisa de um arquivo conf - o qual você pode gerar usando um script que o Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Porque você iria querer aquilo? Em primeiro lugar, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se livre para usar qualquer um dos métodos.
Agora, prepare-se para se surpreender. O código é direto. Inicializamos a API:
e agora vamos fazer um pedido (comprar 5000 unidades de EURUSD)
Verifique se o preço atual é tão fácil!
Super fácil. Não se preocupe com o que é EURUSD ou com quantas unidades estamos comprando ou qual é a ordem do mercado. Por enquanto, colocamos nossa primeira troca de nosso laptop e vamos construir nossa própria API para fazer negócios. Coisas emocionantes!
Você pode ler a documentação da Oanda aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca do Python aqui. Tons de exemplos estão disponíveis na página do Github da Oanda aqui.
Próxima, conectando-se a um verdadeiro sistema algotrading AO VIVO, correndo do meu RaspberryPI em casa.
Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falaremos mais sobre Forex e estratégias.
Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo.
Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque seguiu quaisquer conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, não pode culpar este blog aleatório (e / ou eu). Aproveite a seu próprio risco.

Forex python api
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Dados históricos do Forex em Python.
Está procurando horas, então seja gentil.
Precisa de soluções para obter dados históricos de Forex em Python.
Para estocas é fácil:
Tentei o google, yahoo, fred e oanda. Nada parece funcionar.
Dê um exemplo de código sobre como solicitar os dados. (Na maioria dos casos, uma linha deve estar bem).
Você só precisa de valores históricos da moeda?
Tente usar o módulo forex_python com a classe datetime (do módulo datetime). Estou usando python 3, mas duvido que seja demais.
Estas taxas de câmbio são os dados das 3h (CET) do Banco Central Europeu, desde 1999.
em 18/10/01, 1 USD == 0,69 GBP,
em 26 de junho de 2006, 1 GBP == 1.82 USD.
Talvez você não esteja faltando o suficiente :) Muito bonito, ele escreveu isso alguns meses atrás. É certo que este não é o melhor código (primeiro projeto de código aberto), no entanto, está atualmente em desenvolvimento e continuamente melhorando. A próxima versão será muito mais eficiente e limpa.
Projetado para armazenar todos os dados históricos da FXCM localmente na Mariadb.
ou se você quer apenas as ferramentas básicas para que você comece e crie a sua própria.
Python-forexconnect.
É necessária uma conta Demo ou Live FXCM para obter os dados.
(cit .:) Na maioria dos casos, uma linha deve estar bem?
Não pode estar mais errado nisso.
Não há nada como dados históricos FOREX. Cada mediador comercial da FX (Broker) cria seus próprios termos comerciais e amp; Condições. Mesmo o mesmo Broker pode fornecer vários preços (ou inconsistentes, se desejar) preços-feeds para a mesma troca de pares de moedas, de modo que cada "produto" T e C possam ser atendidos.
FOREX eco-system é um mercado descentralizado, multi-agente / multi-papel, principalmente distribuído, global.
Então prefira esquecer de um SLOC, um mágico one-liner para obter uma resposta universalmente válida de alguma API divina inexistente. Não existe tal.
Sim, pode receber dados FX - mas cada Broker fornece uma imagem diferente:
Sim, pode-se integrar o processo localhost contra um serviço API distinto de um Broker específico, para um tipo particular de conta de negociação (ref. Os respectivos T & amp; C para o contexto detalhado de tal feed de dados).
Alguns corretores publicam seus dados de tiques locais, outros não. Algumas agências de pesquisa podem ajudá-lo em alguns esforços motivados pela pesquisa e compartilhar segmentos selecionados dos dados de tiques para um determinado par CCY. Mas há zero consolidação global. Simplesmente não tem razão para agregar esse serviço, que tem valor acrescentado zero.
Se a modelagem quantitativa de uma pessoa in-vitro tiver algum sentido, esse modelo deve ser validado em relação ao mesmo mercado, onde o comércio deverá ocorrer in vivo.
Então, você precisa de um dado dado do Mediador de acesso ao mercado (o corretor para solicitar isso), onde seu serviço está indo para operar in vivo.

QuantStart.
Junte-se ao portal de membros privados da Quantcademy que atende à comunidade de comerciantes de varejo de varejo em rápido crescimento. Você encontrará um grupo bem informado de mentalistas quant pronto para responder suas perguntas comerciais mais importantes.
Confira meu ebook sobre o comércio de quant, onde eu ensino você como criar estratégias de negociação sistemáticas lucrativas com ferramentas Python, desde o início.
Dê uma olhada no meu novo ebook sobre estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas bayesianas, com Python e R.
Por Michael Halls-Moore em 5 de fevereiro de 2014.
Um tempo atrás, discutimos como configurar uma conta demo Interactive Brokers. Interactive Brokers é uma das principais corretoras utilizadas pelos comerciantes algorítmicos de varejo devido aos requisitos de saldo da conta mínima relativamente baixos (10.000 USD) e à API (relativamente) direta. Neste artigo, faremos uso de uma conta de demonstração para automatizar negócios contra a Interactive Brokers API, via Python e o plugin IBPy.
Divulgação: não tenho afiliação com Interactive Brokers. Eu usei-os antes em um contexto de fundo profissional e, como tal, estou familiarizado com o software deles.
A Interactive Brokers API.
Interactive Brokers é uma grande empresa e, como tal, atende a uma ampla gama de comerciantes, que vão desde retomadas discricionárias até instituições automáticas. Isso levou sua interface GUI, Trader Workstation (TWS), a possuir uma quantidade significativa de "sinos e assobios".
Além do TWS, há também um componente leve chamado IB Gateway, que fornece o mesmo acesso aos servidores IB, embora sem a funcionalidade adicional da GUI. Para os nossos fins de negociação automatizada, na verdade não precisamos da TWS GUI, mas acho que para este tutorial é demonstrativo fazer uso dela.
A arquitetura subjacente é baseada em um modelo de cliente / servidor que oferece feeds de execução e de dados de mercado (histórico e em tempo real) através de uma API. É essa API que vamos utilizar neste tutorial para enviar pedidos automatizados, via IBPy.
O IBPy foi escrito para "embrulhar" a API Java nativa e torná-lo direto para ligar do Python. As duas bibliotecas principais nas quais estamos interessados ​​no IBPy são ib. ext e ib. opt. O último é de nível superior e faz uso da funcionalidade no primeiro.
Na implementação a seguir, vamos criar um exemplo extremamente simples, que simplesmente enviará um pedido de mercado único para comprar 100 unidades do estoque do Google, usando roteamento de pedidos inteligentes. O último é projetado para alcançar o melhor preço na prática, embora em determinadas situações possa ser subóptimo. No entanto, para os fins deste tutorial, será suficiente.
Implementação em Python.
Antes de começar, é necessário ter seguido as etapas no tutorial anterior na configuração de uma conta Interactive Brokers. Além disso, é necessário ter um espaço de trabalho anterior do Python para que possamos instalar o IBPy, o que lhe permitirá amarrar outros aspectos do seu código juntos. O tutorial sobre a instalação de um ambiente de pesquisa Python criará o espaço de trabalho necessário.
Instalando o IBPy.
IBPy é um wrapper Python escrito em torno da API baseada em Java Interactive Brokers. Faz o desenvolvimento de sistemas de negociação algorítmica em Python um pouco menos problemático. Ele será usado como base para toda a comunicação subseqüente com Interactive Brokers até considerarmos o protocolo FIX em uma data posterior.
Como o IBPy é mantido no GitHub como um repositório git, precisamos instalar o git. Em um sistema Ubuntu, isso é gerenciado por:
Depois de ter instalado git, você pode criar um subdiretório para armazenar o IBPy. No meu sistema simplesmente coloquei-o embaixo do meu diretório inicial:
O próximo passo é baixar o IBPy via git clone:
Certifique-se de inserir o diretório IbPy e instalar com o ambiente virtual Python preferido:
Isso completa a instalação do IBPy. O próximo passo é abrir o TWS (conforme descrito no tutorial anterior).
Visão do portfólio TWS (antes do Google Trade)
Negociação automatizada.
O código a seguir demonstrará um mecanismo de ordem baseado em API extremamente simples. O código está longe de ser pronto para produção, mas demonstra a funcionalidade essencial da Interactive Brokers API e como usá-la para a execução de pedidos.
Todo o código a seguir deve residir no arquivo ib_api_demo. py. O primeiro passo é importar os objetos Contrato e Ordem da biblioteca ib. ext de nível inferior. Além disso, importamos os objetos Conexão e mensagem da biblioteca de nível superior ib. opt:
O IB fornece a capacidade de lidar com erros e respostas do servidor por um mecanismo de retorno de chamada. As duas funções a seguir não fazem mais do que imprimir o conteúdo das mensagens retornadas do servidor. Um sistema de produção mais sofisticado teria que implementar lógica para assegurar o funcionamento contínuo do sistema em caso de comportamento excepcional:
As duas funções a seguir envolvem a criação dos objetos Contrato e Ordem, definindo seus respectivos parâmetros. A função docs descreve cada parâmetro individualmente:
A função __main__ inicialmente cria um objeto de conexão para Trader Workstation, que deve ser executado para que o código funcione. As funções do manipulador de erro e resposta são registradas no objeto de conexão. Posteriormente, uma variável order_id está definida. Em um sistema de produção, isso deve ser incrementado para cada ordem comercial.
Os próximos passos são criar um Contrato e uma Ordem que represente um pedido de mercado para comprar 100 unidades do estoque da Google. A tarefa final é realmente colocar essa ordem através do método placeOrder do objeto Conexão. Então, desconecte-se do TWS:
O passo final é executar o código:
Imediatamente, pode-se ver que a guia API abre no Trader Workstation, mostrando a ordem do mercado para longar 100 partes do Google:
Visualização da tabulação da API do TWS após o pedido do Google.
Se olharmos agora a guia Portfolio, podemos ver a posição do Google. Você também notará uma posição forex na lista, que não foi gerada por mim mesmo! Só posso assumir que a conta de demonstração do IB é "compartilhada" de alguma forma (devido às informações de login idênticas) ou o IB coloca ordens arbitrárias na conta para torná-la mais "realista". Se alguém tiver uma visão sobre esse comportamento, ficaria intrigado em saber mais:
Exibição da carteira TWS API posterior ao pedido do Google.
Esta é a forma mais básica de execução automatizada que poderíamos considerar. Em artigos subsequentes, vamos construir uma arquitetura mais robusta baseada em eventos que possa lidar com estratégias de negociação realistas.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
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