forex-python 0.3.2.
환율 및 환율 변환.
Forex Python은 무료 환율 및 환율 변환입니다.
모든 환율을 나열하십시오. 모든 curuncies에 대한 BitCoin 가격. 양을 BitCoins로 변환. 1999 년 이후의 어느 날에 대한 과거 환율을 확인하십시오. 하나의 통화에 대한 환율 (예 : USD to INR). 금액을 한 통화에서 다른 통화로 변환합니다 ( 'USD 10 $'from INR). 통화 기호입니다. 통화 이름.
통화 소스 :
Fixer. io는 European Central Bank에서 발행 한 현재 및 과거 환율에 대한 무료 API입니다. 요금은 매일 오후 3시 (CET)로 업데이트됩니다.
BitCoin 가격 자료 :
Bitcoin 가격은 1 분마다 계산됩니다. 자세한 내용은 [CoinDesk API] (coindesk / api /)를 참조하십시오.
설치.
파이썬 패키지를 사용하여 설치하십시오.
사용 예제 :
"USD"에 대한 모든 최신 환율 목록
USD에서 INR로 전환율을 받으십시오.
USD에서 INR로 금액을 변환하십시오.
강제로 Decimal을 사용합니다.
Decimal의 사용을 탐지합니다.
최신 Bitcoin 가격을 받으십시오.
최신 환율을 기준으로 금액을 Bitcoins로 변환합니다.
통화 코드를 사용하여 통화 기호를 가져옵니다.
의견을 보내 주시고 지원을 부탁드립니다. 버그를 신고하려면 github 티켓을 발행하십시오. 새로운 기능이 필요하십니까? 여기에 문의하십시오.
파이썬 외환 분석
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Python / Pandas 분석을 위해 외환 틱 데이터를 저장하는 방법.
나는 프로그래밍에 익숙하지 않기 때문에, 파이썬과 팬더는 바보 같은 질문이 아니기를 바랍니다.
사용중인 코드는 다음과 같습니다.
절단 된 테스트 파일 이외에는이 읽기가 진행되는 데 오랜 시간이 걸립니다.
팬더가 파일을 훨씬 빨리 읽을 수 있도록 데이터를 저장해야하는 방법이 있습니까? 팬더가 합리적으로 처리 할 수있는 데이터의 크기에는 제한이 있습니까?
어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.
나는 일부 현금 기금 틱 - 틱 (tick-by-tick) 데이터 (최고 30 %의 유동 주식, 하루 5 백만 레코드 이상)를 가지고 놀았습니다. chunksize와 hdf5를 사용하여 파일 읽기 문제를 처리하는 전략은 다음과 같습니다.
나쁘지 않은데, 향후 세션에서 HDF5의 전체 파일을 읽으려면 약 2 초가 필요합니다.
파이썬 forex 촛대에 대한 분석 주시 목록에 추가하십시오.
KeyOptimize에서 파이썬 외환 촛대 베스트 (결과 1.73 백만 개 중 | 마지막 체크 2016 년 11 월 22 일)
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파이썬 외환 분석
당신이 상인이나 투자자이고 양적 거래 기술을 습득하고 싶다면, 당신은 적당한 장소에 있습니다.
The Trading With Python 과정은 전문가 양적 거래자가 작성한 함수 및 스크립트를 포함하여 양적 거래 연구를위한 최상의 도구와 사례를 제공합니다. 이 과정은 투자 한 시간과 돈을 최대로 제공합니다. 그것은 이론적 인 컴퓨터 과학보다는 무역에 대한 프로그래밍의 실용적인 응용에 중점을 둡니다. 이 과정은 데이터를 수동으로 처리하는 데 드는 시간을 절약하여 신속하게 비용을 지불합니다. 귀하의 전략을 연구하고 수익성있는 거래를 구현하는 데 더 많은 시간을 할애 할 것입니다.
강의 개요.
1 부 : 기초 파이썬이 양적 거래를위한 이상적인 도구 인 이유를 배우게됩니다. 우리는 개발 환경을 조성하여 시작하여 과학 도서관에 소개 할 것입니다.
2 부 : 데이터 처리 Yahoo Finance, CBOE 및 기타 사이트와 같은 다양한 무료 소스에서 데이터를 가져 오는 방법을 학습하십시오. CSV 및 Excel 파일을 포함한 여러 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.
파트 3 : 전략 연구 Sharpe 및 Drawdown과 같은 성능 및 성능 통계를 계산하는 방법을 학습합니다. 거래 전략을 수립하고 성과를 최적화하십시오. 이 부분에서는 전략의 여러 가지 예가 논의됩니다.
4 부 : 라이브 가기! 이 부분은 Interactive Brokers API를 중심으로합니다. 실시간 재고 데이터를 얻고 실제 주문을하는 방법을 배우게됩니다.
많은 예제 코드.
과정 자료는이 책과 같이 대화식 코드와 함께 텍스트가 포함 된 '노트북'으로 구성됩니다. 코드와 상호 작용하고 원하는대로 수정하여 학습 할 수 있습니다. 그것은 당신 자신의 전략을 작성하는 좋은 출발점이 될 것입니다.
기본 개념을 이해하는 데 도움이되는 몇 가지 주제에 대해 자세히 설명하지만, 기존 오픈 소스 라이브러리의 지원으로 인해 대부분의 경우 저수준 코드를 작성할 필요조차 없습니다.
TradingWithPython 라이브러리는이 과정에서 다룬 기능 대부분을 즉시 사용할 수있는 기능으로 결합하여 과정 전반에 걸쳐 사용됩니다. 팬더는 데이터 처리에 필요한 모든 무거운 힘을 제공합니다.
모든 코드는 BSD 라이센스하에 제공되며 상업적 용도로 사용할 수 있습니다.
코스 등급.
코스의 조종사는 2013 년 봄에 열렸습니다. 학생들이 다음과 같이 말합니다.
Matej 잘 설계된 코스와 훌륭한 트레이너. 확실히 그 가격과 나의 시간 Lave Jev의 가치가있는 것은 명확히 그의 재료를 알고 있었다. 적용 범위가 완벽했습니다. 제프가이 같은 것을 다시 실행하면 내가 처음으로 가입하게됩니다. John Phillips 귀하의 코스는 실제로 주식 시스템 분석을 위해 파이썬을 고려하기 시작했습니다.
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강의 개요.
1 부 : 기초 파이썬이 양적 거래를위한 이상적인 도구 인 이유를 배우게됩니다. 우리는 개발 환경을 조성하여 시작하여 과학 도서관에 소개 할 것입니다.
2 부 : 데이터 처리 Yahoo Finance, CBOE 및 기타 사이트와 같은 다양한 무료 소스에서 데이터를 가져 오는 방법을 학습하십시오. CSV 및 Excel 파일을 포함한 여러 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.
파트 3 : 전략 연구 Sharpe 및 Drawdown과 같은 성능 및 성능 통계를 계산하는 방법을 학습합니다. 거래 전략을 수립하고 성과를 최적화하십시오. 이 부분에서는 전략의 여러 가지 예가 논의됩니다.
4 부 : 라이브 가기! 이 부분은 Interactive Brokers API를 중심으로합니다. 실시간 재고 데이터를 얻고 실제 주문을하는 방법을 배우게됩니다.
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