Python forex analysis

Eu sou novo na programação, Python e Pandas, por isso espero que esta não seja uma pergunta tola. Eu baixei alguns dados FOREX daqui. Um mês de dados é de cerca de 50mil linhas em formato CSV para todos os pares. Eu gostaria de eventualmente ser capaz de testar uma estratégia em vários quadros de tempo e instrumentos. Aqui está o código Im usando: Em qualquer coisa, exceto um arquivo de teste truncado, essa leitura em processo leva muito tempo. Existe uma maneira que eu deveria estar armazenando os dados para que os Pandas possam ler os arquivos muito mais rápido Existe um limite para o tamanho dos dados que os Pandas podem lidar razoavelmente. Qualquer ajuda seria muito apreciada. Capacidades adicionais de Quantos pontos Se você é 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 proporcionará as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá-lhe 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 aprenderá por que o 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 PL 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: Iniciando 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 de cadernos que contêm texto juntamente com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um ótimo ponto de partida para escrever suas próprias estratégias. Enquanto alguns tópicos são explicados com 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 abertura existente Bibliotecas de fontes. A biblioteca TradingWithPython combina grande parte das funcionalidades discutidas neste curso como funções prontas a usar e serão usadas 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 2017, 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, eu vou ser o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque. Um aplicativo para testar estratégias básicas de negociação para o mercado FX, com base em dados históricos. Este código está escrito para o Python 2.7 e não é compatível com o Python 3. Pré-requisitos: Tkinter Para executar o programa, baixe todos os arquivos, mantenha a mesma estrutura de diretório e execute o arquivo inputhandling. py do intérprete do Python. As configurações dos parâmetros são as seguintes: StartEnd Date: as datas que vinculam os dados históricos que serão testados Depósito inicial: o valor da moeda (USD) na conta de corretagem para começar com TimeFrame: a largura de cada barra do histórico Dados que serão testados, esse é o prazo utilizado para cada estratégia. Símbolo: suporte para apenas EURUSD, USDJPY, GBPUSD e USDCHF com dados incluídos. Posição ao comércio: restrinja o backtest para incluir apenas posições longas, posições curtas ou ambas. Critério: a principal estratégia utilizada para simular negócios históricos (Moving Average Crossover e Stochastics included) Alavancagem (margem): o índice de alavancagem máximo permitido Tamanho do lote preferido: um tamanho de lote fixo a ser negociado quando uma posição é aberta. Se a margem livre restrinja o tamanho do lote para ser menor, será ajustado durante o teste. Técnica de Modelagem de Propagação: Spreads Médicos - suponha que os spreads permaneçam constantes ao longo dos dados históricos Técnica de Gerenciamento de Comércio: TPSL - defina um lucro fixo fixo e pare o nível de perda em pips do preço de entrada Price SL - ajuste a perda de parada para ser uma porcentagem de preço e Atualizar cada barra Uma vez que esses parâmetros são inseridos, o programa executará um teste de retorno rudimentar usando barra por análise de barras para determinar qual será o saldo final da conta. Este programa pode ser ampliado adicionando mais estratégias de negociação. Eles devem implementar a mesma interface que as estratégias de média móvel e estocástica. Você não pode executar essa ação neste momento. Você fez login com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você se separou em outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão.