Quantstart Forex Pace

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QSForex è un test retrospettivi event-driven open-source e la piattaforma di trading dal vivo per l'utilizzo nei mercati dei cambi (Forex), attualmente in uno stato alfa. E 'stato creato come parte della serie Forex Trading Diario su QuantStart di fornire alla comunità di trading sistematico con un robusto motore di trading che permette di implementazione e test strategia semplice forex. Il software viene fornito con una licenza MIT permissiva (vedi sotto). Open-Source - QSForex è stato rilasciato sotto estremamente permissiva open-source licenza MIT, che permette l'uso completo in applicazioni sia di ricerca e commerciali, senza restrizioni, ma senza la garanzia di alcun genere. Gratuito - QSForex è completamente gratuito e non costa nulla per scaricare o utilizzare. Collaborazione - Come QSForex è open-source molti sviluppatori collaborano per migliorare il software. Le nuove caratteristiche sono aggiunte di frequente. Qualsiasi bug sono rapidamente determinati e fissi. Sviluppo Software - QSForex è scritto nel linguaggio di programmazione Python per semplice supporto cross-platform. QSForex contiene una serie di test di unità per la maggior parte del suo codice di calcolo e di nuovi test vengono aggiunte costantemente per nuove funzionalità. Event-Driven Architecture - QSForex è completamente sia per backtesting e trading dal vivo, che porta a transizione immediata delle strategie da una fase researchtesting ad una implementazione di trading dal vivo event-driven. Costi di transazione - i costi di spread sono incluse per impostazione predefinita per tutte le strategie backtested. Backtesting - QSForex dispone intraday tick risoluzione più giorni multi-valuta coppia di backtesting. Trading - QSForex attualmente supporta trading intraday dal vivo utilizzando l'API Brokerage OANDA attraverso un portafoglio di coppie. Metriche delle prestazioni - QSForex attualmente supporta la misurazione delle prestazioni di base e la visualizzazione patrimonio attraverso le librerie di visualizzazione matplotlib e Seaborn. Installazione e Uso 1) Visita oanda e la configurazione di un account per ottenere le credenziali di autenticazione API, che sarà necessario effettuare trading dal vivo. Spiego come realizzare questo fuori in questo articolo: quantstartarticlesForex-Trading-diario-1-automatizzato-Forex-Trading-con-la-OANDA-API. 2) Clone questo repository git in una posizione adatta sul computer utilizzando il seguente comando nel terminale: git clone githubmhallsmooreqsforex. git. In alternativa è possibile scaricare il file zip del ramo principale corrente githubmhallsmooreqsforexarchivemaster. zip. 3) Creare un set di variabili di ambiente per tutte le impostazioni presenti nel file settings. py nella directory principale dell'applicazione. (.) In alternativa, è possibile difficile codificare le impostazioni specifiche sovrascrivendo la os. environ. get inviti a ciascuna impostazione: 4) Creare un ambiente virtuale (virtualenv) per il codice QSForex e utilizzare pip per installare i requisiti. Per esempio in un sistema basato su Unix (Mac o Linux) si potrebbe creare una tale directory come segue inserendo i seguenti comandi nel terminale: Questo creerà un nuovo ambiente virtuale per installare i pacchetti in. Ipotizzando di aver scaricato il repository git QSForex in una directory ad esempio come projectsqsforex (cambiare questa directory sotto a dove è stato installato QSForex), quindi al fine di installare i pacchetti sarà necessario eseguire i seguenti comandi: Questo richiederà un certo tempo come NumPy, SciPy, Panda, scikit-learn e Matplotlib deve essere compilato. Ci sono molti pacchetti necessari per far funzionare tutto questo, quindi per favore dare un'occhiata a questi due articoli per ulteriori informazioni: Sarà inoltre necessario creare un link simbolico dalla directory site-packages per la directory di installazione QSForex in modo da essere in grado di chiamare importare qsforex all'interno del codice. Per fare questo è necessario un comando simile al seguente: assicurarsi di modificare projectsqsforex alla directory di installazione e venvqsforexlibpython2.7site-pacchetti nella directory di pacchetti sito virtualenv. Ora sarà in grado di eseguire correttamente i comandi successivi. 5) A questo punto, se si desidera semplicemente effettuare pratica o trading dal vivo, allora è possibile eseguire python tradingtrading. py. che utilizzerà la strategia di trading TestStrategy predefinita. Questo acquista o vende semplicemente una coppia di valute ogni 5 tick. E 'puramente per il test - non usarlo in un ambiente di trading dal vivo Se si desidera creare una strategia più utile, quindi è sufficiente creare una nuova classe con un nome descrittivo, ad esempio MeanReversionMultiPairStrategy e assicurarsi che ha un metodo calculatesignals. Sarà necessario passare questa classe List le coppie così come la coda di eventi, come in tradingtrading. py. Si prega di guardare strategystrategy. py per i dettagli. 6) Al fine di procedere a qualsiasi backtesting è necessario produrre dati forex simulati o scaricare i dati storici tick. Se si desidera provare semplicemente il software fuori, il modo più rapido per generare un esempio backtest è quello di generare alcuni dati simulati. Il formato dei dati corrente utilizzata dalla QSForex è la stessa di quella fornita dal feed Dukascopy dati storici a dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical. Per generare alcuni dati storici, assicurarsi che l'impostazione CSVDATADIR in settings. py è quello di impostare una directory in cui si desidera che i dati storici di vivere. È quindi necessario eseguire generatesimulatedpair. py. che è sotto la directory degli script. Si aspetta un unico argomento da riga di comando, che in questo caso è la coppia di valute in formato BBBQQQ. Per esempio: In questa fase lo script è hardcoded per creare un unico mesi di dati per gennaio 2014. Cioè, si vedrà singoli file, del formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (ad es GBPUSD20140112.csv) appaiono nel tuo CSVDATADIR per tutti i giorni di quel mese. Se si desidera modificare il monthYear monthYear dell'uscita dei dati, è sufficiente modificare il file e ri-run. 7) Ora che i dati storici è stato generato, è possibile effettuare un backtest. Il file backtest si è memorizzato in backtestbacktest. py. ma questa contiene solo la classe Backtest. Per eseguire in realtà un backtest è necessario creare un'istanza di questa classe e di fornire con i moduli necessari. Il modo migliore per vedere come questo viene fatto è quello di guardare l'esempio Moving implementazione media crossover nel file examplesmac. py e utilizzare questo come un modello. Questo fa uso della MovingAverageCrossStrategy che si trova in strategystrategy. py. L'impostazione predefinita è il commercio sia GBPUSD e EURUSD per dimostrare multipla utilizzo coppia di valute. Esso utilizza i dati si trovano in CSVDATADIR. Per eseguire l'esempio backtest, è sufficiente eseguire il seguente: Questo richiederà un certo tempo. Sul mio sistema desktop di Ubuntu a casa, con i dati storici generati tramite generatesimulatedpair. py. ci vogliono circa 5-10 minuti per l'esecuzione. Una gran parte di questo calcolo si verifica alla fine del backtest reale, quando il prelievo viene calcolato, quindi si prega di ricordare che il codice non ha riagganciato Si prega di lasciarla fino al completamento. 8) Se si desidera visualizzare le prestazioni del backtest si può semplicemente utilizzare output. py per visualizzare una curva di equità, i rendimenti di periodo (cioè tick-per-tick rendimenti) e una curva di prelievo: E questo è tutto In questa fase si è pronti per iniziare a creare i propri backtests modificando o aggiungendo le strategie in strategystrategy. py e utilizzando i dati reali scaricati da Dukascopy (dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical). Se avete domande circa l'installazione quindi non esitate a scrivermi a mikequantstart. Se si dispone di eventuali bug o altri problemi che si ritiene possa essere dovuto al codice di base specificamente, sentitevi liberi di aprire un problema Github qui: githubmhallsmooreqsforexissues Copyright (c) 2015 Michael Hall-Moore L'autorizzazione è concessa, a titolo gratuito, a qualsiasi persona ottenere una copia di questo software e dei file di documentazione associati (il software), per il software senza restrizioni, compresi, senza limitazione i diritti di utilizzare, copiare, modificare, unire, pubblicare, distribuire, concedere in licenza, copie Andor vendita del software, e per permettere alle persone a cui viene fornito il Software di farlo, fatte salve le seguenti condizioni: l'avviso di copyright e questo avviso di autorizzazione devono essere inclusi in tutte le copie o parti sostanziali del Software. IL SOFTWARE VIENE FORNITO COSÌ COM'È, SENZA ALCUN TIPO DI GARANZIA, ESPLICITA O IMPLICITA, INCLUSE, MA NON SOLO, LE GARANZIE DI COMMERCIABILITÀ, IDONEITÀ PER UN PARTICOLARE SCOPO E NON VIOLAZIONE. IN NESSUN CASO GLI AUTORI o copyright TITOLARI ESSERE RESPONSABILI PER RIVENDICAZIONI, DANNI O ALTRE RESPONSABILITÀ, SIA IN UN'AZIONE DI CONTRATTO, ILLECITO O ALTRO, DERIVANTI DA, O IN RELAZIONE AL SOFTWARE O L'UTILIZZO O ALTRI RAPPORTI CON IL SOFTWARE. Forex Trading responsabilità trading in valuta estera sul margine comporta un alto livello di rischio, e potrebbe non essere adatto a tutti gli investitori. I rendimenti passati non sono indicativi di risultati futuri. L'alto grado di leva può funzionare contro di voi e per voi. Prima di decidere di investire in valuta estera si deve considerare attentamente i vostri obiettivi di investimento, livello di esperienza e propensione al rischio. Esiste la possibilità che si possa sostenere una perdita di alcuni o tutti vostro investimento iniziale e quindi non si dovrebbe investire denaro che non può permettersi di perdere. È necessario essere consapevoli di tutti i rischi associati con trading in valuta estera, e chiedere il parere di un consulente finanziario indipendente se avete dei dubbi.