Python forex back testing data

Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade é uma Biblioteca de Negociação Algorítmica Python com foco em backtesting e suporte para troca de papel e negociação ao vivo. Digamos que você tenha uma idéia de uma estratégia de negociação e que gostaria de avaliá-la com dados históricos e ver como ela se comporta. PyAlgoTrade permite que você faça isso com um esforço mínimo. Principais características Totalmente documentado. Evento conduzido. Suporta pedidos de Mercado, Limite, Parada e StopLimit. Suporta arquivos do Yahoo Finance, Google Finance e NinjaTrader CSV. Suporta qualquer tipo de dados da série temporal no formato CSV, por exemplo, Quandl. Suporte comercial Bitcoin através do Bitstamp. Indicadores técnicos e filtros como SMA, WMA, EMA, RSI, Bandas Bollinger, Expositores Hurst e outros. Métricas de desempenho como a taxa de Sharpe e análise de redução. Manipulação de eventos do Twitter em tempo real. Perfil de eventos. Integração TA-Lib. Muito fácil de dimensionar horizontalmente, ou seja, usando um ou mais computadores para testar uma estratégia. PyAlgoTrade é livre, de código aberto e está licenciado sob a Licença Apache, Versão 2.0.bt - Backtesting Flexível para Python O que é bt bt é uma estrutura de backtesting flexível para o Python usado para testar estratégias de negociação quantitativas. Backtesting é o processo de testar uma estratégia em um dado conjunto de dados. Esta estrutura permite que você crie facilmente estratégias que combinem e combinem diferentes Algos. Ele visa promover a criação de blocos de lógica de estratégia facilmente testáveis, reutilizáveis ​​e flexíveis para facilitar o rápido desenvolvimento de estratégias comerciais complexas. O objetivo: salvar quants de reinventar a roda e deixá-los concentrar-se na parte importante do trabalho - desenvolvimento de estratégia. Bt é codificado em Python e se junta a um ecossistema vibrante e rico para análise de dados. Existem inúmeras bibliotecas para aprendizagem de máquinas, processamento de sinal e estatísticas e podem ser alavancadas para evitar reinventar a roda - algo que ocorre com demasiada frequência ao usar outras linguagens que não possuem a mesma riqueza de projetos de código aberto de alta qualidade. Bt é construído em cima do ffn - uma biblioteca de funções financeiras para Python. Confira um exemplo rápido Aqui está um gosto rápido de bt: A estratégia simples Backtest Let8217s criam uma estratégia simples. Criaremos uma estratégia retalhista mensal remanescente, onde colocamos pesos iguais em cada ativo em nosso universo de ativos. Primeiro, vamos baixar alguns dados. Por padrão, bt. get (alias para ffn. get) baixa o Close ajustado do Yahoo Finance. Vamos baixar alguns dados a partir de 1º de janeiro de 2010 para os propósitos desta demonstração. Uma vez que possamos nossos dados, criaremos nossa estratégia. O objeto Estratégia contém a lógica estratégica ao combinar vários Algos. Finalmente, criaremos um Backtest. Qual é a combinação lógica de uma estratégia com um conjunto de dados. Uma vez feito isso, podemos executar o backtest e analisar os resultados. Agora podemos analisar os resultados do nosso backtest. O objeto Result é um invólucro fino em torno de ffn. GroupStats que adiciona alguns métodos auxiliares.