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외환 스크립트.
라이브 거래 허용 - 이력 데이터에 대한 전문가를 테스트하는 대신 실시간 모드로 전문가를 활성화 할 수 있습니다. 결론적으로, 스크립트는 매우 기술적이며 구체적인 기능을 수행합니다. 지속적으로 작동하는 표시기 또는 전문가와 달리 스크립트는 한 번 기능이 완료되면 작동을 멈 춥니 다. 스크립트 제거 스크립트는 일단 함수가 완료되면 자동으로 종료됩니다. 또한 일단 기능을 수행하면 만료되는 제한된 시간 유효성을 위해 작동하는 여러 유형의 프로그램이 있습니다.
테마 별 비디오 :
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Forex github
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GitHub은 코드를 호스팅하고 검토하고, 프로젝트를 관리하고, 소프트웨어를 함께 구축하기 위해 함께 일하는 2,000 만 명이 넘는 개발자들의 본거지입니다.
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QSForex는 현재 "알파"상태 인 외환 ( "외환") 시장에서 사용하기위한 오픈 소스 이벤트 기반 백 테스팅 및 라이브 거래 플랫폼입니다.
그것은 QuantStart의 Forex Trading Diary 시리즈의 일부로 체계적인 거래 커뮤니티에 강력한 거래 엔진을 제공하여 간단한 forex 전략 구현 및 테스트를 가능하게합니다.
이 소프트웨어는 허가 된 "MIT"라이센스 (아래 참조)로 제공됩니다.
오픈 소스 - QSForex는 매우 제한적인 오픈 소스 MIT 라이센스에 따라 배포되었습니다. 이 라이센스는 제한없이 연구 및 상업용 응용 프로그램에서 모두 사용할 수 있지만 어떠한 종류의 보증도 제공하지 않습니다. 무료 - QSForex는 무료이며 다운로드하거나 사용할 필요가 없습니다. 협업 - QSForex는 오픈 소스이기 때문에 많은 개발자들이 소프트웨어를 개선하기 위해 협력합니다. 새로운 기능이 자주 추가됩니다. 모든 버그는 신속하게 결정되고 수정됩니다. 소프트웨어 개발 - QSForex는 간단한 크로스 플랫폼 지원을 위해 Python 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. QSForex는 대부분의 계산 코드에 대한 단위 테스트 스위트를 포함하며 새로운 기능에 대한 새로운 테스트가 지속적으로 추가됩니다. 이벤트 중심 아키텍처 - QSForex는 백 테스팅 및 실시간 거래를 위해 완전히 이벤트 중심으로 진행되므로 연구 / 테스트 단계에서 실시간 거래 구현으로 전략을 직접 전환 할 수 있습니다. 거래 비용 - 모든 역 측정 된 전략에는 기본적으로 스프레드 비용이 포함됩니다. Backtesting - QSForex는 일중 틱 - 해상도 다중 일 다중 통화 쌍 백 테스팅 기능을 제공합니다. 거래 - QSForex는 현재 쌍의 포트폴리오를 통해 OANDA Brokerage API를 사용하여 실시간 일중 거래를 지원합니다. 성능 측정 기준 - QSForex는 현재 Matplotlib 및 Seaborn 시각화 라이브러리를 통해 기본 성능 측정 및 형평성 시각화를 지원합니다.
oanda /를 방문하여 계정을 설정하면 실시간 거래를 수행하는 데 필요한 API 인증 자격 증명을 얻을 수 있습니다. 이 기사에서 quantar / articles / Forex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-OANDA-API를 수행하는 방법을 설명합니다.
git clone github / mhallsmoore / qsforex. git 터미널에서 다음 명령을 사용하여이 git 저장소를 시스템의 적절한 위치에 복제하십시오. 다른 방법으로 github / mhallsmoore / qsforex / archive / master. zip에서 현재 마스터 브랜치의 zip 파일을 다운로드 할 수 있습니다.
응용 프로그램 루트 디렉토리의 settings. py 파일에있는 모든 설정에 대한 환경 변수 세트를 작성하십시오. 또는 각 설정에 대한 os. environ. get (.) 호출을 덮어 쓰면 특정 설정을 "하드 코딩"할 수 있습니다.
이렇게하면 패키지를 설치할 새 가상 환경이 만들어집니다. QSForex git 저장소를 다음과 같은 예제 디렉토리에 다운로드했다고 가정합니다.
/ projects / qsforex / (이 디렉토리를 QSForex를 설치 한 곳으로 변경하십시오) 패키지를 설치하려면 다음 명령을 실행해야합니다 :
NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn 및 Matplotlib를 컴파일해야하기 때문에 시간이 걸립니다. 이 작업에 필요한 많은 패키지가 있으므로 자세한 내용은 다음 두 기사를 참조하십시오.
또한 코드 내에서 qsforex 가져 오기를 호출 할 수 있도록 사이트 패키지 디렉토리에서 QSForex 설치 디렉토리로 심볼릭 링크를 만들어야합니다. 이렇게하려면 다음과 유사한 명령이 필요합니다.
반드시 변경하십시오.
/ projects / qsforex를 설치 디렉토리 및.
/venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/를 virtualenv 사이트 패키지 디렉토리에 추가하십시오.
이제 후속 명령을 올바르게 실행할 수 있습니다.
이 단계에서 연습이나 라이브 거래를 원할 경우 Python trading / trading. py를 실행할 수 있습니다. 이 스크립트는 기본 TestStrategy 거래 전략을 사용합니다. 이것은 단순히 매 5 번째 틱마다 통화 쌍을 매매합니다. 그것은 순전히 테스트 용입니다 - 실제 거래 환경에서는 사용하지 마십시오!
보다 유용한 전략을 만들고 싶다면 간단히 설명이 포함 된 이름으로 새 클래스를 만드십시오. MeanReversionMultiPairStrategy 및 calculate_signals 메소드가 있는지 확인하십시오. trading / trading. py와 같이이 클래스를 쌍 목록과 이벤트 대기열에 전달해야합니다.
자세한 내용은 strategy / strategy. py를 참조하십시오.
backtesting을 수행하기 위해서는 시뮬레이션 된 외환 데이터를 생성하거나 역사적인 tick 데이터를 다운로드해야합니다. 소프트웨어를 간단하게 시험해보기 원하는 경우 예제 백 테스트를 생성하는 가장 빠른 방법은 시뮬레이션 된 일부 데이터를 생성하는 것입니다. QSForex에서 사용하는 현재 데이터 형식은 dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /에서 DukasCopy Historical Data Feed가 제공 한 것과 동일합니다.
일부 기록 데이터를 생성하려면 settings. py의 CSV_DATA_DIR 설정이 기록 데이터를 저장할 디렉토리로 설정해야합니다. 그런 다음 scripts / 디렉토리 아래에있는 generate_simulated_pair. py를 실행해야합니다. 이 명령은 BBBQQQ 형식의 통화 쌍인 단일 명령 행 인수를 필요로합니다. 예 :
이 단계에서 스크립트는 2014 년 1 월에 한 달의 데이터를 생성하기 위해 하드 코드됩니다. 즉, 그 달의 모든 영업일 동안 CSV_DATA_DIR에 BBBQQQ_YYYYMMDD. csv 형식의 개별 파일 (예 : GBPUSD_20140112.csv)이 나타납니다. 데이터 출력의 월 / 년을 변경하려면 파일을 수정하고 다시 실행하십시오.
과거 데이터가 생성되었으므로 백 테스트를 수행 할 수 있습니다. 백 테스트 파일 자체는 backtest / backtest. py에 저장되지만 Backtest 클래스 만 포함됩니다. 실제로 백 테스트를 실행하려면이 클래스를 인스턴스화하고 필요한 모듈을 제공해야합니다.
이를 수행하는 가장 좋은 방법은 examples / mac. py 파일에서 Moving Average Crossover 구현 예제를보고 이것을 템플릿으로 사용하는 것입니다. 이것은 strategy / strategy. py에있는 MovingAverageCrossStrategy를 사용합니다. 이 기본값은 여러 통화 쌍 사용을 보여주기 위해 GBP / USD와 EUR / USD를 모두 거래하는 것입니다. CSV_DATA_DIR에있는 데이터를 사용합니다.
예제 백 테스트를 실행하려면 다음을 실행하십시오.
이 작업에는 약간의 시간이 소요됩니다. 집에있는 내 우분투 데스크탑 시스템에서 generate_simulated_pair. py를 통해 생성 된 기록 데이터를 사용하면 실행하는 데 약 5-10 분이 걸립니다. 이 계산의 상당 부분은 실제 백 테스트의 끝에 계산서가 계산 될 때 발생하므로 코드가 끊어지지 않았 음을 기억하십시오! 완료 될 때까지 그대로 두십시오.
백 테스트의 성능을 보려면 단순히 output. py를 사용하여 주식 곡선, 기간 수익률 (tick-to-tick returns) 및 수익률 곡선을 볼 수 있습니다.
그리고 그게 다야! 이 단계에서 strategy / strategy. py의 전략을 수정 또는 추가하고 DukasCopy (dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /)에서 다운로드 한 실제 데이터를 사용하여 자신의 백 테스트를 시작할 준비가되었습니다.
설치에 대한 질문이 있으시면 mikequantstart에 언제든지 문의하십시오.
특히 코드베이스로 인한 버그 또는 기타 문제가있는 경우 github / mhallsmoore / qsforex / issues에서 Github 문제를 자유롭게 열어보십시오.
Copyright (c) 2015 Michael Halls-Moore.
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