Python forex data

Saya baru mengenal pemrograman, Python dan Pandas jadi semoga ini bukan pertanyaan konyol. Saya telah mendownload beberapa data FOREX dari sini. Data bernilai satu bulan adalah sekitar 50mil baris dalam format CSV untuk semua pasangan. Saya ingin akhirnya dapat menguji strategi di beberapa kerangka waktu dan instrumen. Inilah kode yang saya gunakan: Pada sesuatu kecuali file uji terpotong, pembacaan ini dalam proses membutuhkan waktu lama. Apakah ada cara saya harus menyimpan data sehingga Panda dapat membaca file dengan lebih cepat Apakah ada batasan ukuran data yang cukup dapat ditangani oleh Pandas Setiap bantuan akan sangat dihargai. Pelajari keterampilan Quant Jika Anda seorang pedagang atau Seorang investor dan ingin memperoleh seperangkat keterampilan trading kuantitatif, Anda berada di tempat yang tepat. Kursus Trading With Python akan memberi Anda alat dan praktik terbaik untuk riset perdagangan kuantitatif, termasuk fungsi dan skrip yang ditulis oleh pedagang kuantitatif ahli. Kursus ini memberi Anda dampak maksimal bagi waktu dan uang Anda yang diinvestasikan. Ini berfokus pada aplikasi pemrograman praktis untuk perdagangan daripada ilmu komputer teoritis. Kursus akan membayar sendiri dengan cepat dengan menghemat waktu Anda dalam pemrosesan data secara manual. Anda akan menghabiskan lebih banyak waktu untuk meneliti strategi Anda dan menerapkan perdagangan yang menguntungkan. Ikhtisar kursus Bagian 1: Dasar-dasar Anda akan belajar mengapa Python adalah alat yang ideal untuk perdagangan kuantitatif. Kita akan mulai dengan mendirikan lingkungan pengembangan dan kemudian akan mengenalkan Anda ke perpustakaan ilmiah. Bagian 2: Menangani data Pelajari bagaimana mendapatkan data dari berbagai sumber gratis seperti Yahoo Finance, CBOE dan situs lainnya. Membaca dan menulis beberapa format data termasuk file CSV dan Excel. Bagian 3: Meneliti strategi Belajar menghitung PL dan metrik kinerja yang menyertainya seperti Sharpe and Drawdown. Bangun strategi trading dan optimalkan kinerjanya. Beberapa contoh strategi dibahas di bagian ini. Bagian 4: Going live Bagian ini berpusat di seputar Interactive Brokers API. Anda akan belajar bagaimana mendapatkan data saham realtime dan memesan langsung. Banyak contoh kode Materi kursus terdiri dari notebook yang berisi teks bersama dengan kode interaktif seperti ini. Anda akan bisa belajar dengan berinteraksi dengan kode dan memodifikasi sesuai keinginan anda. Ini akan menjadi titik awal yang bagus untuk menulis strategi Anda sendiri. Sementara beberapa topik dijelaskan dengan sangat rinci untuk membantu Anda memahami konsep dasarnya, dalam kebanyakan kasus Anda bahkan tidak perlu menulis kode tingkat rendah Anda sendiri, karena didukung oleh yang sudah ada - pustaka sumber. Perpustakaan TradingWithPython menggabungkan sebagian besar fungsi yang dibahas dalam kursus ini sebagai fungsi siap pakai dan akan digunakan sepanjang kursus. Pandas akan memberi Anda semua daya angkat berat yang dibutuhkan dalam penghitungan data. Semua kode diberikan dengan lisensi BSD, yang memungkinkan penggunaannya dalam aplikasi komersial Rating kursus Seorang pilot kursus diadakan pada musim semi tahun 2013, inilah yang para siswa katakan: Matej dirancang dengan baik dan pelatih yang baik. Pasti harganya mahal dan waktuku Lave Jev jelas tahu barangnya. Kedalaman cakupannya sempurna. Jika Jev menjalankan hal seperti ini lagi, jadilah yang pertama mendaftar. John Phillips Kursus Anda benar-benar membuat saya melompat mulai mempertimbangkan python untuk analisis sistem saham. Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade adalah Python Algorithmic Trading Library dengan fokus pada backtesting dan dukungan untuk perdagangan kertas dan live-trading. Katakanlah Anda memiliki ide untuk strategi trading dan Anda ingin mengevaluasinya dengan data historis dan melihat bagaimana perilaku tersebut. PyAlgoTrade memungkinkan Anda melakukannya dengan sedikit usaha. Fitur utama Dikeluarkan sepenuhnya. Acara didorong Mendukung pesanan Market, Limit, Stop dan StopLimit. Mendukung file Yahoo Finance, Google Finance dan NinjaTrader CSV. Mendukung semua jenis data deret waktu dalam format CSV, misalnya Quandl. Dukungan perdagangan Bitcoin melalui Bitstamp. Indikator teknis dan filter seperti SMA, WMA, EMA, RSI, Bollinger Bands, Hurst eksponen dan lain-lain. Metrik kinerja seperti analisis rasio dan penarikan Sharpe. Menangani acara Twitter secara realtime. Profiler acara Integrasi TA-Lib. Sangat mudah untuk skala horizontal, yaitu menggunakan satu atau lebih komputer untuk mendukung strategi. PyAlgoTrade bebas, open source, dan dilisensikan di bawah Lisensi Apache, Versi 2.0.