Python Forex Analyse

Python Algorithmic Trading-Bibliothek PyAlgoTrade ist eine Python-Algorithmic Trading-Bibliothek mit Schwerpunkt auf Backtesting und Unterstützung für Papier-Trading und Live-Trading. Lets sagen, Sie haben eine Idee für eine Handelsstrategie und youd wie es mit historischen Daten zu bewerten und sehen, wie es sich verhält. PyAlgoTrade ermöglicht es Ihnen, dies mit minimalem Aufwand zu tun. Hauptmerkmale Vollständig dokumentiert. Ereignisgesteuert . Unterstützt Markt-, Limit-, Stop - und StopLimit-Aufträge. Unterstützt Yahoo Finanzen, Google Finanzen und NinjaTrader CSV-Dateien. Unterstützt alle Arten von Zeitreihen-Daten im CSV-Format, zB Quandl. Bitcoin-Trading-Unterstützung durch Bitstamp. Technische Indikatoren und Filter wie SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst Exponent und andere. Leistungsmesswerte wie Sharpe-Ratio und Drawdown-Analyse. Handling Twitter-Ereignisse in Echtzeit. Ereigniserfassung. TA-Lib-Integration. Sehr einfach skalierbar horizontal, das heißt, mit einem oder mehreren Computern zu Backtest einer Strategie. PyAlgoTrade ist kostenlos, Open Source, und es ist unter der Apache Lizenz lizenziert, Version 2.0.Ich bin neu in der Programmierung, Python und Pandas so hoffentlich ist dies keine dumme Frage. Ich habe einige FOREX Daten von hier heruntergeladen. Ein Monat im Wert von Daten ist rund 50mil Zeilen im CSV-Format für alle Paare. Ich möchte schließlich in der Lage sein, eine Strategie über mehrere Zeitrahmen und Instrumente zu testen. Hier ist der Code Im mit: Auf etwas anderes als eine abgeschnittene Testdatei dieser Lesung in Prozess dauert eine lange Zeit. Gibt es eine Möglichkeit, sollte ich die Daten speichern, so dass Pandas können die Dateien viel schneller lesen Gibt es eine Grenze für die Größe der Daten, die Pandas vernünftigerweise behandeln können Jede Hilfe wäre sehr geschätzt. Geometrische Brownian Motion Das übliche Modell für die Zeit - Evolution eines Assetpreises S (t) ergibt sich aus der geometrischen Brownschen Bewegung, die durch die folgende stochastische Differentialgleichung dargestellt wird: begin dS (t) mu S (t) dt sigma S (t) dB (t) Sind die Koeffizienten mu und sigma, die die Drift und die Flüchtigkeit des Assets repräsentieren, jeweils bei diesem Modell konstant. In anspruchsvolleren Modellen können sie Funktionen von t, S (t) und anderen stochastischen Prozessen sein. Die Lösung S (t) kann durch Anwendung von Itos Lemma auf die stochastische Differentialgleichung gefunden werden. Das Durchqueren von S (t) in der obigen Gleichung führt dazu, daß die linke Seite dieser Gleichung der Ableitung von log S (t) ähnlich sieht. Die Anwendung von Itos Lemma auf log S (t) ergibt: begin d (log S (t)) (log S (t)) mu S (t) dt (log S (t)) sigma S (t) dB (t) (Log S (t)) sigma2 S (t) 2 dt Ende beginnen d (log S (t)) mu dt sigma dB (t) - frac sigma2 dt links (mu - frac sigma2 rechts) dt sigma dB (t) Dies ist ein Itotreibdiffusionsverfahren. Es ist ein Standard-Brownsche Bewegung mit einem Drift Begriff. (S (t)) - log (S (0)) links (mu - frac sigma2 rechts) t sigma B (t) end Schließlich ist die obige Formel für eine ganzzahlige Formel einfach kürzelig , Wobei die Exponentialzahl dieser Gleichung gilt: Beginn S (t) S (0) exp links (links (mu - frac sigma2right) t sigma B (t) rechts) end Dies ist die Lösung der stochastischen Differentialgleichung. In der Tat ist es eine der einzigen analytischen Lösungen, die aus stochastischen Differentialgleichungen gewonnen werden können. Klicken Sie unten, um mehr darüber zu erfahren. 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