Python có đủ cho định lượng không?
|
Quỹ toàn cầu đa chiến lược đang tuyển dụng một nhà phát triển định lượng cho nhóm HK của họ Show
Vai diễn. -
Yêu cầu. -
Ứng dụng. - Vui lòng gửi sơ yếu lý lịch PDF tới quants@ekafinance. com Đúng là bạn có thể thuê một lập trình viên có năng lực thuê ngoài phần mã hóa chiến lược của mình nhưng sau này sẽ rất cồng kềnh khi bạn phải điều chỉnh chiến lược của mình theo kịch bản thị trường thay đổi Trong bài viết này, chúng tôi đề cập đến những điều sau đây
Chọn ngôn ngữ lập trìnhTrước khi tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của Python và ứng dụng của nó trong tài chính cũng như sử dụng Python để kinh doanh, hãy tìm hiểu lý do tại sao chúng ta nên học Python Có kiến thức về một ngôn ngữ lập trình phổ biến là nền tảng để trở thành một nhà giao dịch thuật toán chuyên nghiệp. Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ mỗi ngày, các lập trình viên khó có thể học hết tất cả các ngôn ngữ lập trình Một trong những câu hỏi phổ biến nhất mà chúng tôi nhận được tại QuantInsti là “Tôi nên học ngôn ngữ lập trình nào cho giao dịch thuật toán?” Câu trả lời cho câu hỏi này là không có gì giống như ngôn ngữ “TỐT NHẤT” cho giao dịch thuật toán. Có nhiều khái niệm quan trọng được xem xét trong toàn bộ quá trình giao dịch trước khi chọn ngôn ngữ lập trình
Mỗi ngôn ngữ lập trình đều có ưu và nhược điểm riêng và sự cân bằng giữa ưu và nhược điểm dựa trên yêu cầu của hệ thống giao dịch sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình mà một cá nhân có thể muốn học Mỗi tổ chức có một ngôn ngữ lập trình khác nhau dựa trên kinh doanh và văn hóa của nó
Dựa trên câu trả lời cho tất cả những câu hỏi này, người ta có thể quyết định ngôn ngữ lập trình nào là tốt nhất cho giao dịch thuật toán Tại sao nên sử dụng Python để giao dịch?Gần đây, Python đã trở thành một lựa chọn ưa thích để giao dịch vì Python là mã nguồn mở và tất cả các gói đều miễn phí cho mục đích thương mại Python đã đạt được sức hút trong cộng đồng tài chính lượng tử. Python giúp dễ dàng xây dựng các mô hình thống kê phức tạp một cách dễ dàng do có đủ thư viện khoa học Một số thư viện Python phổ biến là
Các bản cập nhật đầu tiên cho thư viện giao dịch Python diễn ra thường xuyên trong cộng đồng nhà phát triển. Có vô số cộng đồng ngoài kia Một số cộng đồng Python thường xuyên là
Và chúng tôi thậm chí còn chưa xem xét phần lớn các cộng đồng địa phương dành cho Python thông qua nhiều cổng, nhóm, nền tảng, diễn đàn, v.v. Các nhà giao dịch lượng tử yêu cầu một ngôn ngữ kịch bản để xây dựng nguyên mẫu mã. Về vấn đề đó,
"Python đủ nhanh cho trang web của chúng tôi và cho phép chúng tôi tạo ra các tính năng có thể bảo trì trong thời gian kỷ lục, với tối thiểu các nhà phát triển," Tại sao các nhà giao dịch số lượng thích Python để giao dịch? Sử dụng Python để giao dịch giúp họ
Các nhà phát triển giao dịch thuật toán thường bối rối về việc nên chọn công nghệ mã nguồn mở hay công nghệ thương mại/độc quyền. Trước khi quyết định điều này, điều quan trọng là phải xem xét
Một phần sự phổ biến của Python với tư cách là ngôn ngữ lập trình là do một số người khổng lồ trong lĩnh vực này đã thừa nhận nó. Đây là một danh sách nhỏ về một số công ty lớn trên toàn cầu sử dụng Python
"Python đã là một phần quan trọng của Google ngay từ đầu và vẫn như vậy khi hệ thống phát triển và tiến hóa. Ngày nay, hàng chục kỹ sư của Google sử dụng Python và chúng tôi đang tìm kiếm thêm những người có kỹ năng về ngôn ngữ này. " Python đang ngày càng tìm thấy sức hấp dẫn rộng rãi. Và Python đã được xem xét trong lĩnh vực giao dịch. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách một số blog được yêu cầu nhiều nhất về Python for Trading do các chuyên gia viết Mức độ phổ biến của Python qua các nămPython trên chỉ mục TIOBEXếp hạng TIOBE được tính bằng cách đếm số lượt truy cập của các công cụ tìm kiếm phổ biến nhất. Hai mươi lăm công cụ tìm kiếm được sử dụng để tính toán chỉ số TIOBE. Chỉ số Cộng đồng lập trình TIOBE là một chỉ số về mức độ phổ biến của các ngôn ngữ lập trình. Chỉ số bắt đầu vào năm 2001 và được cập nhật mỗi tháng một lần. [1] Theo chỉ số TIOBE Python đã tăng 2. 2 triệu nhà phát triển trong năm qua Chỉ số TIOBE cũng xếp Python ở vị trí hàng đầu lần thứ tư Python trên Chỉ mục PYPLMức độ phổ biến của Ngôn ngữ lập trình hay còn gọi là Chỉ mục PYPY được tạo bằng cách phân tích tần suất tìm kiếm các hướng dẫn ngôn ngữ trên Google. Chỉ số PYPL được cập nhật mỗi tháng một lần. [2]Theo PYPL
Python trên StackoverflowStackoverflow tuyên bố rằng “Nếu chúng ta xem xét các công nghệ mà các nhà phát triển báo cáo rằng họ không sử dụng nhưng muốn học, thì Python chiếm vị trí hàng đầu trong năm thứ tư liên tiếp. ” Python trên GithubBáo cáo năm 2020 của Github cho biết Python xếp thứ 2 trong danh sách Các ngôn ngữ thống trị - Top languages over the years Lợi ích và hạn chế của Python trong giao dịch thuật toánTrước tiên chúng ta hãy liệt kê một số lợi ích của Python
Giống như mọi đồng tiền đều có hai mặt, có một số nhược điểm khi sử dụng Python để giao dịch. Python so với. C ++ so với. rPython là một ngôn ngữ lập trình tương đối mới khi so sánh với C++ và R. Tuy nhiên, người ta thấy rằng mọi người thích Python hơn do tính dễ sử dụng của nó. Trước tiên hãy hiểu sự khác biệt giữa Python và C ++
Chúng ta đã thấy ở trên rằng Python được ưa chuộng hơn C++ trong hầu hết các tình huống. Nhưng còn các ngôn ngữ lập trình khác, như R thì sao? Theo Slash Data,
Theo Payscale, Các ứng dụng của Python trong Tài chínhPython có ứng dụng khổng lồ trong lĩnh vực phát triển web và phần mềm. Ngày nay, Python cũng đang được sử dụng rộng rãi do các ứng dụng của nó trong lĩnh vực học máy, nơi máy móc được đào tạo để học từ dữ liệu lịch sử và hành động phù hợp với một số dữ liệu mới. Do đó, Python tìm thấy việc sử dụng nó trên nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như
Ngày nay, các chuyên gia tài chính đang đăng ký Python cho các khóa học giao dịch để phù hợp với thế giới tài chính ngày nay. Đã qua rồi cái thời mà các lập trình viên máy tính và các chuyên gia Tài chính được phân chia thành các bộ phận riêng biệt Python - tạo tiêu đề
Do đó, thật hợp lý đối với các nhà giao dịch Vốn chủ sở hữu và những người muốn làm quen với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào để cải thiện chiến lược giao dịch của riêng họ Viết mã bằng Python để giao dịchSau khi điểm qua những ưu điểm của việc sử dụng Python, hãy hiểu cách bạn thực sự có thể bắt đầu sử dụng nó. Hãy nói về các thành phần khác nhau của Python Trăn Anaconda
IDE gián điệp
Máy tính xách tay Jupyter
chung cưConda là một hệ thống quản lý gói dành cho Python, có thể được sử dụng để cài đặt, chạy và cập nhật các thư viện Python Note: Spyder IDE and Jupyter Notebook are a part of the Anaconda distribution; hence they need not be installed separately. Hướng dẫn cài đặt cho PythonĐể hiểu cách cài đặt các gói Python và giải quyết các sự cố thường gặp mà người dùng gặp phải trong quá trình cài đặt, bạn có thể xem bài viết của chúng tôi về Cách cài đặt gói Python. Nó cũng sẽ bao gồm cài đặt Pip, chức năng dir() và PyPi Bây giờ chúng ta hãy bắt đầu với quá trình cài đặt Anaconda. Thực hiện theo các bước bên dưới để cài đặt và thiết lập Anaconda trên hệ thống Windows của bạn Bước 1Truy cập trang web Anaconda để tải xuống Anaconda. Nhấp vào phiên bản bạn muốn tải xuống theo thông số kỹ thuật hệ thống của bạn (64-bit hoặc 32-bit) Bước 2Chạy tệp đã tải xuống và nhấp vào “Tiếp theo” và chấp nhận thỏa thuận bằng cách nhấp vào “Tôi đồng ý” Bước 3Trong loại cài đặt đã chọn, hãy chọn “Chỉ tôi (Được khuyến nghị)” và chọn vị trí bạn muốn lưu Anaconda và nhấp vào Tiếp theo Bước 4Trong Tùy chọn nâng cao, đánh dấu cả hai hộp và nhấp vào Cài đặt. Sau khi nó được cài đặt, hãy nhấp vào “Finish” Bây giờ, bạn đã cài đặt thành công Anaconda trên hệ thống của mình và nó đã sẵn sàng để chạy. Bạn có thể mở Anaconda Navigator và tìm các công cụ khác như Jupyter Notebook và Spyder IDE Khi chúng tôi đã cài đặt Anaconda, bây giờ chúng tôi sẽ chuyển sang một trong những thành phần quan trọng nhất của bối cảnh Python, tôi. e. Thư viện Python Note: Anaconda provides support for Linux as well as macOS. The installation details for the OS are provided on the official website in detail. Thư viện Python phổ biến hay còn gọi là Gói PythonThư viện là tập hợp các mô-đun hoặc chức năng có thể tái sử dụng, có thể được sử dụng trực tiếp trong mã của chúng tôi để thực hiện một chức năng nhất định mà không cần phải viết mã cho chức năng đó.
Đối với tất cả các chức năng này, đây là một số thư viện Python được sử dụng rộng rãi nhất để giao dịch NumPy
gấu trúc
Matplotlib
TA-Lib
Dưới đây là một số chức năng có sẵn trong TA-Lib
Zipline
Đây chỉ là một số thư viện mà bạn sẽ sử dụng khi bắt đầu sử dụng Python để hoàn thiện chiến lược giao dịch của mình. Làm việc với dữ liệu trong PythonBiết cách truy xuất, định dạng và sử dụng dữ liệu là một phần thiết yếu của giao dịch bằng Python, vì không có dữ liệu thì bạn không thể tiến hành được gì. Ngoài ra, chúng tôi cũng có thể tải trực tiếp dữ liệu từ các trang tính Excel ở định dạng CSV, lưu trữ các giá trị dạng bảng và có thể được nhập vào các tệp và mã khác. Nhập dữ liệu bằng PythonĐây là một ví dụ về cách nhập dữ liệu chuỗi thời gian từ Yahoo Finance cùng với lời giải thích về lệnh trong phần bình luận Ghi chú. Trong Python, chúng ta có thể thêm nhận xét bằng cách thêm ký hiệu '#' ở đầu dòng Để tìm nạp dữ liệu từ Yahoo Finance, trước tiên bạn cần cài đặt pip yfinance. Bạn có thể tìm nạp dữ liệu từ Yahoo Finance bằng phương thức tải xuống Bây giờ, hãy xem một ví dụ khác nơi chúng tôi có thể nhập dữ liệu từ tệp CSV hiện có Tạo chiến lược giao dịch mẫu và kiểm tra lại bằng PythonMột trong những chiến lược giao dịch đơn giản nhất liên quan đến Đường trung bình động. Nhưng trước khi đi sâu vào phần viết mã, trước tiên chúng ta sẽ thảo luận về cơ chế tìm các loại đường trung bình động khác nhau. Sau đó, cuối cùng chúng ta chuyển sang một chiến lược giao dịch trung bình động đó là trung bình động hội tụ phân kỳ, hay ngắn gọn là MACD. Đường trung bình động là gì?Trung bình động còn được gọi là Trung bình động, là giá trị trung bình hoặc giá trị trung bình của dữ liệu được chỉ định trong một tập hợp các khoảng thời gian liên tiếp nhất định. Khi có dữ liệu mới, giá trị trung bình của dữ liệu được tính bằng cách loại bỏ giá trị cũ nhất và thêm giá trị mới nhất. Trên thị trường tài chính, giá chứng khoán có xu hướng biến động nhanh và khi vẽ đồ thị chuỗi giá, chúng ta rất khó đoán được xu hướng hay biến động của giá chứng khoán. Hãy xem xét biểu đồ hiển thị ở trên, nó chứa
Có thể quan sát thấy rằng đường trung bình động 200 ngày là trơn tru nhất và đường trung bình động 10 ngày có số lần dao động nhiều nhất. Đi xa hơn, bạn có thể thấy rằng đường trung bình động 10 ngày hơi giống với đồ thị giá đóng cửa Các loại đường trung bình độngCó ba loại đường trung bình được sử dụng phổ biến nhất, đường trung bình động đơn giản, có trọng số và đường hàm mũ. Sự khác biệt đáng chú ý duy nhất giữa các đường trung bình động khác nhau là trọng số được gán cho các điểm dữ liệu trong khoảng thời gian trung bình động. Đường trung bình động đơn giản (SMA)Đường trung bình động đơn giản (SMA) là giá trung bình của chứng khoán trong một khoảng thời gian cụ thể. Đường trung bình đơn giản là loại đường trung bình đơn giản nhất và được tính bằng cách cộng các phần tử và chia cho số khoảng thời gian. SMA = Tổng số điểm dữ liệu trong khoảng thời gian trung bình động / Tổng số khoảng thời gian Đường trung bình động hàm mũ (EMA)Logic của đường trung bình động hàm mũ là giá mới nhất ảnh hưởng nhiều hơn đến giá tương lai so với giá trong quá khứ. Do đó, giá hiện tại được coi trọng hơn so với giá lịch sử. Với trọng số cao nhất đến giá mới nhất, trọng số giảm theo cấp số nhân so với giá trước đây. EMA = (Giá đóng cửa - EMA*(ngày trước)) x số nhân + EMA*(ngày trước) Hệ số trọng số = 2 / (thời gian trung bình động +1) Đường trung bình động có trọng số (WMA)Trung bình trượt có trọng số là trung bình trượt do phép nhân của từng thành phần với trọng số được xác định trước. Đường trung bình động hội tụ phân kỳ (MACD)Đường trung bình động hội tụ phân kỳ hay MACD được phát triển bởi Gerald Appel vào cuối những năm bảy mươi. Đây là một trong những chỉ báo động lượng theo xu hướng đơn giản và hiệu quả nhất.
Triển khai chiến lược MACD bằng PythonNhập các thư viện Python cần thiết và đọc dữ liệu thị trường chứng khoán Tính toán và vẽ đồ thị chuỗi MACD là sự khác biệt giữa EMA 26 ngày và EMA 12 ngày và chuỗi tín hiệu là EMA 9 ngày của chuỗi MACD Tạo tín hiệu giao dịch Tính lợi nhuận tích lũy Đánh giá chiến lược giao dịch mẫuCho đến nay, chúng tôi đã tạo ra một chiến lược giao dịch bằng Python cũng như kiểm tra lại nó trên dữ liệu lịch sử Nhưng điều này có nghĩa là nó đã sẵn sàng để được triển khai trên thị trường trực tiếp?
Hãy cùng tìm hiểu chi tiết cũng như thử đánh giá chiến lược của chính mình dựa trên những yếu tố này Lợi nhuận hàng năm hoặc Tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR)Nói một cách đơn giản, CAGR là tỷ lệ hoàn vốn của khoản đầu tư của bạn, bao gồm cả lãi kép của khoản đầu tư của bạn. Do đó, nó có thể được sử dụng để so sánh hai chiến lược và quyết định chiến lược nào phù hợp với nhu cầu của bạn. CAGR có thể được tính dễ dàng bằng công thức sau CAGR = [(Giá trị cuối cùng của khoản đầu tư / Giá trị ban đầu của khoản đầu tư)^(1/số năm)] - 1 Ví dụ: chúng tôi đầu tư vào năm 2000, tăng lên 4000 trong năm đầu tiên nhưng giảm xuống 3000 trong năm thứ hai. Bây giờ, nếu chúng ta tính CAGR của khoản đầu tư, nó sẽ như sau CAGR = (3000/2000)^(½) - 1 = 0. 22 = 22% Đối với chiến lược của chúng tôi, trước tiên chúng tôi sẽ cố gắng tính lợi nhuận hàng ngày và sau đó tính CAGR. Mã, cũng như đầu ra, được đưa ra dưới đây CAGR là 17. 38% Biến động hàng nămTrước khi chúng tôi xác định mức độ biến động hàng năm, hãy hiểu ý nghĩa của mức độ biến động. Biến động của cổ phiếu là sự thay đổi của giá cổ phiếu trong một khoảng thời gian. Biến động hàng năm = căn bậc hai (ngày giao dịch) * căn bậc hai (phương sai) Mã, cũng như đầu ra, được đưa ra dưới đây Biến động hàng năm là 29. 67% Tỷ lệ SharpeTỷ lệ Sharpe về cơ bản được các nhà đầu tư sử dụng để hiểu rủi ro được chấp nhận so với các khoản đầu tư không có rủi ro, chẳng hạn như trái phiếu kho bạc, v.v. Tỷ lệ sắc nét = [r(x) - r(f)] / δ(x) Ở đâu, Tỷ lệ Sharpe phải cao trong trường hợp tương tự hoặc ngang hàng. Mã, cũng như đầu ra, được đưa ra dưới đây Tỷ lệ Sharpe là 0. 62 Cách bắt đầu với Python trong Giao dịchDưới đây là một số tài nguyên rất hữu ích sẽ hướng dẫn bạn cách bắt đầu với Python trong lĩnh vực Giao dịch
Phần kết luậnPython được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực máy học và hiện nay là giao dịch. Trong bài viết này, chúng tôi đã đề cập đến tất cả những gì cần thiết để bắt đầu giao dịch với Python. Điều quan trọng là phải học Python để bạn có thể viết mã các chiến lược giao dịch của riêng mình và kiểm tra chúng. từ chối trách nhiệm. Tất cả dữ liệu và thông tin được cung cấp trong bài viết này chỉ dành cho mục đích thông tin. QuantInsti® không tuyên bố về tính chính xác, đầy đủ, hiện tại, phù hợp hoặc hiệu lực của bất kỳ thông tin nào trong bài viết này và sẽ không chịu trách nhiệm pháp lý cho bất kỳ lỗi, thiếu sót hoặc chậm trễ nào trong thông tin này hoặc bất kỳ tổn thất, thương tích hoặc thiệt hại nào phát sinh từ thông tin đó. . Tất cả thông tin được cung cấp trên cơ sở nguyên trạng Python có tốt cho giao dịch định lượng không?Nhờ các công cụ phân tích của nó, Python được sử dụng rộng rãi trong giao dịch định lượng . Nhờ các thư viện như Pandas, người dùng Python được hưởng lợi từ việc trực quan hóa dữ liệu dễ dàng hơn và tính toán thống kê tinh vi.
Python có được sử dụng trong tài chính định lượng không?Python hiện đã có chỗ đứng vững chắc trong thế giới tài chính định lượng . Nó được sử dụng rộng rãi trong các ngân hàng đầu tư và quỹ phòng hộ định lượng, vừa là công cụ nghiên cứu vừa là ngôn ngữ triển khai sản xuất.
Python hay C++ tốt hơn cho tài chính?C++ bây giờ không phổ biến nhưng vẫn được sử dụng. Vì các ngân hàng vẫn vận hành các hệ thống kế thừa được xây dựng trên C++ nên các lập trình viên hiểu ngôn ngữ lập trình vẫn có lợi thế. Python đặc biệt quan trọng đối với các nền tảng định giá, quản lý rủi ro và quản lý thương mại .
Python có hữu ích cho tài chính không?Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính . Bởi vì nó là một ngôn ngữ hướng đối tượng và mã nguồn mở, nên nó được nhiều tập đoàn lớn, bao gồm cả Google, sử dụng cho nhiều dự án khác nhau. Python có thể được sử dụng để nhập dữ liệu tài chính như báo giá chứng khoán bằng khung Pandas. |
