Realtime Forex Python

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade é uma biblioteca de negociação algorítmica Python, com foco em backtesting e suporte para papel-trading e live-trading. Vamos dizer que você tem uma idéia para uma estratégia de negociação e você gostaria de avaliá-lo com dados históricos e ver como ele se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça assim com esforço mínimo. Principais características Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta ordens de Market, Limit, Stop e StopLimit. Suporta Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader arquivos CSV. Suporta qualquer tipo de dados de séries temporais em formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas de Bollinger, expoente de Hurst e outros. Métricas de desempenho como Sharpe ratio e análise de redução. Gerenciando eventos do Twitter em tempo real. Profiler de eventos. Integração TA-Lib. Escalável Muito fácil de ser escalado horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia. Livre PyAlgoTrade é livre, de código aberto, e é licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.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 vai precisar escrever seu próprio código de baixo nível, por causa do suporte existente aberto 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 2013, 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. Live, RealTime, OnDemand Moeda dados Real-Time Forex dados RealTime feed de dados fornece confiável, precisa, baixa latência de acesso ao vivo global moeda dados. Ideal para aplicações que requerem acesso a dados de mercado atuais com dados de carrapatos Bid / Ask ou Mid market mais. Dados Forex Intraday Os dados intradiários fornecem informações de cotação em moeda estrangeira, OHLC e End Of Day (EOD). Os dados Open, High, Low e Close (OHLC) são ideais para gráficos, pesquisa, análise de mercado, gerenciamento de portfólio, testes de estratégia, sites, portais e muitas outras aplicações. Serviços de Conversão de Moedas Serviço de conversão de moeda fornece até a segunda conversões amp informações sobre taxa de câmbio OnDemand para Corporate, Business, Websites amp Ecommerce mais. Dados históricos Aceda a anos de dados históricos de Open, High, Low, Close (OHLC). Deliverable através da Internet (CSV ou XML) ou em cópia impressa (CD / DVD). Dados históricos estão disponíveis está disponível em mais de 20 intervalos diferentes (OHLC quotbarsquot) more. PyQtGraph é um puro-python gráficos e GUI biblioteca construída em PyQt4 / PySide e numpy. Destina-se a ser utilizado em aplicações de matemática / ciência / engenharia. Apesar de ser escrito inteiramente em python, a biblioteca é muito rápida devido à sua grande alavancagem de numpy para crunching número e quadro Qts GraphicsView para exibição rápida. PyQtGraph é distribuído sob a licença MIT open-source. Características Principais: Traçado 2D básico em caixas de vista interactivas Gráficos de linha e de dispersão Os dados podem ser explorados / dimensionados pelo rato Desenho rápido para visualização e interacção de dados em tempo real Visualização de imagens com tabelas de pesquisa interactivas e controlo de nível Mostra a maioria dos tipos de dados (int ou float any bit depth RGB, RGBA ou luminância) Funções para cortar imagens multidimensionais em ângulos arbitrários (ótimo para dados de MRI) Atualização rápida para exibição de vídeo ou interação em tempo real Sistema de gráficos 3D (requer conexões Python-OpenGL) Processamento de dados volumétricos Geração de isosuperfície Visores interativos rotação / zoom com mouse Desenho de cena 3D básico para uma programação mais fácil Seleção de dados / marcação e controles de região de interesse Marcação interativa de locais e regiões verticais / horizontais em gráficos Widgets para selecionar regiões arbitrárias de imagens e corte automático de dados para coincidir com Fácil Para gerar novos gráficos gráficos 2D usar quadro Qts GraphicsView que é altamente capaz e maduro. Gráficos 3D use OpenGL Todos os gráficos usam um scenegraph para gerenciar itens novos itens gráficos são simples de criar. Biblioteca de widgets e módulos úteis para aplicações de ciência / engenharia Flowchart widget para protótipos interativos. Interface semelhante ao LabView (nós conectados por fios). Widget de árvore de parâmetros para exibir / editar hierarquias de parâmetros (semelhantes aos usados ​​pela maioria dos aplicativos de design GUI). Console de python interativo com captura de exceção. Ótimo para depuração / introspecção, bem como a interação do usuário avançado. Controle de multi-processo que permite plotar remoto, conexão de sinal Qt entre processos e paralelização em linha muito simples. Dock sistema que permite ao usuário reorganizar componentes GUI. Semelhante ao sistema de doca Qts, mas um pouco mais flexível e programável. Editor de gradiente de cores SpinBox com exibição da unidade SI e escalonamento logarítmico PyQtGraph não requer nenhum script de instalação. Tudo o que é necessário é que a pasta pyqtgraph seja colocada em algum lugar importável. A maioria das pessoas prefere simplesmente colocar essa pasta dentro de uma pasta de projeto maior. Se você quiser fazer o pyqtgraph disponível em todo o sistema, use um dos métodos listados abaixo: Debian, Ubuntu e Linux semelhante: Baixe o arquivo. deb vinculado no topo da página. Outro Linux: Muitas pessoas geraram pacotes para distribuições Linux não-debian, incluindo Arch, Suse e Gentoo. Verifique seu repositório de distribuição para pacotes pyqtgraph. Windows: Faça o download e execute o arquivo de instalação. exe vinculado na parte superior da página. Todo mundo (incluindo o OSX): Baixe o pacote fonte. tar. gz vinculado no topo da página, extraia seu conteúdo e execute o setup python setup. py a partir do diretório extraído (o pyqtgraph é uma biblioteca de python puro, portanto não é necessário compilar Durante esta instalação). Ou, instale a partir de pypi usando pip pyqtgraph instalar. PyQtGraph é conhecido por rodar em Linux, Windows e OSX. No entanto, deve ser executado em qualquer plataforma que suporte os seguintes pacotes: Python 2.7 e 3 PyQt 4.8 ou PySide NumPy python-opengl ligações são necessárias para gráficos 3D A documentação está hospedada aqui. Se você quiser solicitar uma seção específica da documentação, por favor, pergunte no fórum. Há também muitos exemplos para examinar um menu de exemplos executados: Embalagem para distribuição: aplicativos escritos com pyqtgraph podem ser empacotados como arquivos exe do Windows usando arquivos py2exe ou dmg OSX usando py2app. Para pyqtgraph 0.9.8 e versões anteriores, leia este excelente e completo documento descrevendo o processo. Por Christian Gavin Para versões anteriores a 0.9.8, usar py2exe é muito mais simples ver exemplos / py2exe. Perguntas, feedback e relatórios de bugs: Publique perguntas, comentários e relatórios de bugs no fórum pyqtgraph. Ou: postar perguntas para Stack Overflow com a tag pyqtgraph (se não estiver marcada corretamente, provavelmente nunca a veremos). Comparação com outros pacotes de gráficos em python: Matplotlib é mais ou menos a biblioteca padrão de plotagem de facto para python. Se você está iniciando um novo projeto e não precisa de nenhum dos recursos especificamente fornecidos pelo pyqtgraph, você deve começar com matplotlib. É muito mais maduro, tem uma enorme comunidade de usuários e produz gráficos de qualidade de publicação muito agradáveis. Razões que você pode querer usar pyqtgraph vez: Velocidade. Se você está fazendo qualquer coisa que requer atualizações rápidas, vídeo ou interatividade em tempo real, matplotlib não é a melhor escolha. Esta é (na minha opinião) matplotlibs maior fraqueza. Portabilidade / facilidade de instalação. PyQtGraph é um pacote puro-python, o que significa que ele é executado em praticamente todas as plataformas suportadas por numpy e PyQt, sem compilação necessária. Se você precisar de portabilidade em seu aplicativo, isso pode tornar sua vida muito mais fácil. Muitos outros recursos - pyqtgraph é muito mais do que uma biblioteca de plotagem que se esforça para cobrir muitos aspectos do desenvolvimento de aplicações de ciência / engenharia com recursos mais avançados, como suas ferramentas de análise ImageView e ScatterPlotWidget, corte de dados baseado em ROI, árvores de parâmetro, fluxogramas, multiprocessamento, e mais. VisPy é uma nova biblioteca de visualização 2D / 3D baseada em OpenGL que é desenvolvida como uma colaboração entre os autores de PyQtGraph, VisVis, Galry e Glumpy. Atualmente, está em desenvolvimento inicial e tem um escopo mais restrito do que o PyQtGraph - ele se concentrará na visualização sem os recursos do kit de ferramentas GUI fornecidos pelo PyQtGraph. A longo prazo, esperamos que o VisPy seja capaz de substituir o Qt como o mecanismo de renderização de gráficos 2D e substituir totalmente o pyqtgraph. opengl 3D. Mais sobre VisPy here. PyQwt tem um conjunto muito agradável de recursos e é rápido o suficiente para o trabalho em tempo real. Seu principal inconveniente é que ele é atualmente unmaintained e pode ser difícil de começar a trabalhar em uma variedade de plataformas. Esperemos que no futuro ele pode encontrar um novo mantenedor, mas até então pode ser melhor evitar PyQwt (o mantenedor PyQwt original está recomendando usar pyqtgraph em vez de verificar suas listas de discussão para atualizações). Como matplotlib, PyQwt carece de algumas das características mais avançadas de pyqtgraph. Chaco é um projeto muito interessante - gráficos agradáveis, boa velocidade, e ativamente desenvolvido. Como PyQwt, no entanto, Chaco pode ser desafiador para instalar em uma ampla variedade de plataformas e não possui alguns dos pyqtgraphs recursos mais avançados (embora pyqtgraph certamente carece de muitos Chacos recursos também). GuiQwt é um projeto interessante com muitos recursos avançados semelhantes ao pyqtgraph. É atualmente baseado em PyQwt e, portanto, vem com algumas de suas desvantagens, embora pareça haver planos para mudar isso no futuro. Por favor, note: Eu não tenho usado essas bibliotecas por algum tempo, por favor deixe-me saber se esta informação está desatualizada. Forex Python Realtime forex python Acreditamos que estamos ainda numa fase inicial do processo de revisão para baixo EPS para 3D Systems: As patentes são definidas para o python forex em tempo real entre 2014 e 2017, notadamente a patente de sinterização a laser python em tempo real (propriedade da 3D Systems), que deverá expirar em fevereiro de 2014. 9 -23. Maneiras de obter opções binárias nadex gratuitas Bully princípios básicos intrading melhores gurus comerciais sinais livres. Exe C: Programa FilesTrend MicroOfficeScan Clienttmlisten. 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