Zipline 0.5.7 Un backtester para algoritmos financieros. Zipline Zipline es una biblioteca de trading algorítmica Pythonic. El sistema está fundamentalmente orientado a eventos y una aproximación cercana a cómo funcionan los sistemas de trading en vivo. Actualmente, el backtesting está bien soportado, pero la intención es desarrollar la biblioteca tanto para el comercio en papel como para el comercio en vivo, de modo que la misma lógica utilizada para el backtesting pueda aplicarse al mercado. Zipline se utiliza actualmente en la producción como el motor de backtesting potenciando Quantopian (www. quantopian) una plataforma libre, centrada en la comunidad que permite el desarrollo y el backtesting en tiempo real de los algoritmos comerciales en el navegador web. Características de la discusión y ayuda Facilidad de uso: Zipline intenta salir de su camino para que pueda concentrarse en el desarrollo del algoritmo. Vea a continuación un ejemplo de código. Zipline viene baterías incluidas como muchas estadísticas comunes como el promedio móvil y la regresión lineal se puede acceder fácilmente desde dentro de un algoritmo escrito por el usuario. La entrada de datos históricos y la producción de estadísticas de rendimiento se basa en Pandas DataFrames para integrarse muy bien en el ecosistema Python existente. Estadística y bibliotecas de aprendizaje de máquinas como matplotlib, scipy, statsmodels, sklearn y apoyo de desarrollo, análisis y visualización de los sistemas de comercio de última generación. Instalación Debido a que la zipline es un código puro-python, debe ser muy fácil de instalar y configurar con pip: pip install zipline Si hay problemas para instalar las dependencias o zipline, recomendamos instalar estos paquetes a través de otros medios. Para Windows, la distribución Enthought Python incluye la mayoría de las dependencias necesarias. En OSX, el Superpack Scipy funciona muy bien. Dependencias Quickstart El siguiente código implementa un simple algoritmo de media móvil dual y lo prueba en datos extraídos de las finanzas de yahoo. Puede encontrar otros ejemplos en el directorio zipline / examples. Contribuciones Créditos Gracias por toda la ayuda hasta el momento rday por la razón sortino, la relación de información y la media móvil exponencial transformar snth yinhm para integrar zipline con yinhm / datafeed Jeremiah Lowin por enseñarnos los matices de Sharpe y Sortino Ratios Brian Cappello Quantopian Equipo Nosotros si weve inadvertidamente faltó el listado usted aquí) Guía del estilo Para asegurar que los cambios y los remiendos están enfocados en cambios del comportamiento, la base de código del tirolesa se adhiere a PEP-8, www. python. org/dev/peps/pep-0008/. Y pyflakes, launchpad / pyflakes /. Los mantenedores comprueban el código usando el script flake8, github / bmcustodio / flake8. Que se incluye en el archivo requirementsdev. txt. Antes de enviar los parches o las solicitudes de extracción, asegúrese de que sus cambios pasen a flake8 zipline tests SourceI tiene un rango de fechas y una medición en cada una de esas fechas. Me gustaría calcular una media móvil exponencial para cada una de las fechas. Alguien sabe cómo hacer esto Im nuevo a python. No parece que los promedios están incorporados en la biblioteca estándar de python, lo que me parece un poco extraño. Tal vez no estoy buscando en el lugar correcto. Por lo tanto, dado el siguiente código, cómo podría calcular el promedio móvil ponderado de los puntos de CI para las fechas del calendario (theres probablemente una mejor manera de estructurar los datos, cualquier consejo sería apreciado) preguntó Jan 28 09 at 18:01 My python is a Un poco oxidado (cualquier persona puede sentirse libre de editar este código para hacer correcciones, si he estropeado la sintaxis de alguna manera), pero aquí va. Esta función se mueve hacia atrás, desde el final de la lista hasta el principio, calculando la media móvil exponencial para cada valor, trabajando hacia atrás hasta que el coeficiente de peso para un elemento sea menor que la epsilon dada. Al final de la función, invierte los valores antes de devolver la lista (para que estén en el orden correcto para la persona que llama). (NOTA LATERAL: si estaba usando un lenguaje distinto de python, la Id crea primero una matriz vacía de tamaño completo y luego la relleno hacia atrás para que no tenga que invertirla al final, pero no creo que se pueda declarar Una gran matriz vacía en python. En las listas de python, añadir es mucho menos costoso que prepending, por lo que he construido la lista en orden inverso. Por favor, corrija si estoy equivocado.) El argumento alfa es el factor de desintegración en cada iteración. Por ejemplo, si usó un alfa de 0.5, entonces el valor promedio móvil de hoy estaría compuesto de los siguientes valores ponderados: Por supuesto, si usted tiene una enorme variedad de valores, los valores de diez o quince días no van a contribuir mucho Promedio ponderado de hoy. El argumento epsilon le permite establecer un punto de corte, debajo del cual dejará de preocuparse por valores antiguos (ya que su contribución al valor de hoy será insignificante). Youd invocar la función algo como esto: No sé Python, pero para la parte de promedio, quiere decir un filtro de paso bajo exponencialmente decaying de la forma donde alfa dt / tau, dt el timestep de El filtro, tau la constante de tiempo del filtro (la variable-timestep forma de esto es como sigue, sólo clip dt / tau para no ser más de 1,0) Si desea filtrar algo como una fecha, asegúrese de convertir a un Cantidad de punto flotante como de segundos desde el 1 de enero de 1970. Digamos que tengo una lista: Quiero crear una función que calcula el promedio móvil de n días. Así que si n es 5, quiero que mi código para calcular el primero 1-5, añadir y encontrar el promedio, que sería de 3,0, a continuación, pasar a 2-6, calcular el promedio, que sería de 4,0, a continuación, 3 -7, 4-8, 5 - 9, 6 - 10. No quiero calcular los primeros n-1 días, así que a partir del día n, itll contar los días anteriores. Esto parece imprimir lo que quiero: Sin embargo, no sé cómo calcular los números dentro de esas listas. Mientras me gusta la respuesta de Martijns sobre esto, como george, me preguntaba si esto no sería más rápido usando una suma corriente en lugar de aplicar la suma () una y otra vez en la mayoría de los mismos números . También es interesante la idea de tener valores None por defecto durante la fase de rampa ascendente. De hecho, puede haber un montón de escenarios diferentes se podría concebir para los promedios móviles. Vamos a dividir el cálculo de promedios en tres fases: Ramp Up: Iniciando las iteraciones donde la iteración actual cuenta el tamaño de la ventana lt Progreso constante: Tenemos exactamente el número de tamaño de la ventana de elementos disponibles para calcular un promedio normal: sum (xiterationcounter-windowsize: iterationcounter) Windowsize Ramp Down: Al final de los datos de entrada, podríamos devolver otro número de Windowsize - 1. Tamaños de ventana arbitraria 1 Parámetros para activar / desactivar la producción de valores durante las fases de las funciones de Ramp Up / Down Callback para aquellas fases para controlar cómo se producen los valores. Esto puede ser utilizado para proporcionar constantemente un valor predeterminado (por ejemplo, Ninguno) o para proporcionar promedios parciales Parece ser un poco más rápido que la versión de Martijns - que es mucho más elegante, sin embargo. Heres el código de prueba: La pregunta original ahora puede ser resuelto con esta llamada de la función: contestó 18 de febrero 18 en 18:15 Utilice las funciones de la suma y del mapa. La función de mapa en Python 3 es básicamente una versión perezosa de esto: Im seguro de que puede adivinar lo que hace la función de suma. Respondió Feb 14 13 at 21:07 Una aproximación que evita recomputar sumas intermedias .. hacer que se ejecute (int (v)). entonces. (Runumlistk - runsumlistk-5) / 5) si usted hormiga para llevar alrededor de los números de una cadena .. Alt sin el global: asegúrese de hacer matemáticas flotantes, incluso si los valores de entrada son enteros respondió Feb 14 13 at 22:04 Indeed a El algoritmo de la suma de ejecución es más rápido. He publicado una respuesta que demuestra su punto. No hay necesidad de una variable global aquí. Ndash cfi Feb 18 13 at 18:16 right you are, yo estaba tratando demasiado difícil aviod un bucle explícito. Ndash agentp Feb 19 13 at 18:37 Su respuesta 2016 Stack Exchange, Inczipline 0.6.0 Un backtester para algoritmos financieros. Zipline Zipline es una biblioteca de trading algorítmica Pythonic. El sistema está fundamentalmente orientado a eventos y una aproximación cercana a cómo funcionan los sistemas de trading en vivo. Actualmente, el backtesting está bien soportado, pero la intención es desarrollar la biblioteca tanto para el comercio en papel como para el comercio en vivo, de modo que la misma lógica utilizada para el backtesting pueda aplicarse al mercado. Zipline se utiliza actualmente en la producción como el motor de backtesting potenciando Quantopian (www. quantopian) una plataforma libre, centrada en la comunidad que permite el desarrollo y el backtesting en tiempo real de los algoritmos comerciales en el navegador web. Características de la discusión y ayuda Facilidad de uso: Zipline intenta salir de su camino para que pueda concentrarse en el desarrollo del algoritmo. Vea a continuación un ejemplo de código. Zipline viene baterías incluidas como muchas estadísticas comunes como el promedio móvil y la regresión lineal se puede acceder fácilmente desde dentro de un algoritmo escrito por el usuario. La entrada de datos históricos y la producción de estadísticas de rendimiento se basa en Pandas DataFrames para integrarse muy bien en el ecosistema Python existente. Estadística y bibliotecas de aprendizaje de máquinas como matplotlib, scipy, statsmodels, sklearn y apoyo de desarrollo, análisis y visualización de los sistemas de comercio de última generación. Instalación Debido a que la zipline es un código puro-python, debe ser muy fácil de instalar y configurar con pip: Si hay problemas para instalar las dependencias o zipline, recomendamos instalar estos paquetes a través de otros medios. Para Windows, la distribución Enthought Python incluye la mayoría de las dependencias necesarias. En OSX, el Superpack Scipy funciona muy bien. Dependencias Quickstart El siguiente código implementa un simple algoritmo de media móvil dual y lo prueba en datos extraídos de las finanzas de yahoo. Puede encontrar otros ejemplos en el directorio zipline / examples. Contribuciones Créditos Gracias por toda la ayuda hasta el momento rday por la razón sortino, la relación de información, y la media móvil exponencial transformar snth yinhm para integrar zipline con yinhm / datafeed Jeremiah Lowin por enseñarnos los matices de Sharpe y Sortino Brian Cappello verdverm (Tony Worm ), Tipos de órdenes (stop, limit) benmccann para benchmarking contribuciones Quantopian Team (alerta si hemos omitido inadvertidamente el listado aquí) Entorno de desarrollo La siguiente guía asume que su sistema tiene virtualenvwrapper y pip ya instalados. Necesitará instalar algunas dependencias de bibliotecas de C: Instalación sugerida de las dependencias de biblioteca de Python usadas para el desarrollo: Guía de Estilo Para asegurar que los cambios y parches se centren en cambios de comportamiento, la base de código de tiro de zipline se adhiere a PEP-8, www. python. org/dev / Peps / pep-0008 /. Y pyflakes, launchpad / pyflakes /. Los mantenedores comprueban el código usando el script flake8, github / bmcustodio / flake8. Que se incluye en el archivo requirementsdev. txt. Antes de enviar los parches o las solicitudes de extracción, asegúrese de que sus cambios pasen las pruebas en línea de flake8 y nosetests SourceMoving Average Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. Te gusta este sitio web? Comparte esta página en Google
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