Lassen Sie uns mit Python 1 einen Investitionsalgorithmus entwickeln
Einführung
Beachten Sie, wie Sie Smart Trade verwenden, eine Plattform für Investitionen in Aktien in Python.
Was ist Smart Trade?
Smart Trade bietet Ingenieuren eine grundsätzlich kostenlose Handelsumgebung für Aktieninvestitionssysteme auf dem neuesten Stand der Technik. Der entwickelte Algorithmus wird in Ihrem eigenen Handel oder auf dem Smart Trade-Marktplatz zum Verkauf angeboten.
https://beta.smarttrade.co.jp/
Die Funktionen, die in der Beta-Version verwendet werden können, sind noch begrenzt, aber jetzt sind sie alle kostenlos verfügbar. Wird es in Zukunft wie im App Store sein?
Postskriptum 2018/1/11: Offizielle Versions-URL für Entwickler https://quantx.io/developer
Was kann ich tun?
Mit Python können Sie frühere Aktienkursdaten von Japan und China analysieren. Wenn es eine Zeit gibt, in der es in Ordnung zu kaufen oder zu verkaufen scheint, können Sie simulieren, wie viel Gewinn Sie mit der Bestellung über die Smart Trade-API erzielt haben (dies wird als "Backtesting" bezeichnet). Masu).
Da es über eine einfache BI-Tool-ähnliche Funktion verfügt, können Sie außerdem einfach den Aktienkurs in einem Diagramm anzeigen, die Werte verschiedener berechneter technischer Indikatoren überprüfen und den tatsächlichen Kauf- und Verkaufszeitpunkt visuell überprüfen. Du kannst nachschauen.
Wie analysieren Sie es?
Die Analyse ist in Python geschrieben. Da WebIDE vorbereitet ist, können Sie das Ergebnis überprüfen, indem Sie das Programm im Browser schreiben und ausführen.
Auf der Smart Trade-Plattform werden verschiedene Daten vorbereitet, sodass Sie sie einfach verwenden können, indem Sie die Daten angeben, die Sie verwenden möchten. Da Pandas für die eigentliche Datenmanipulation verwendet wird, denke ich, dass jeder, der Pandas verwenden kann, es relativ einfach ausprobieren kann.
Hello System Trade!
Lassen Sie uns zunächst den Aktienkurs von 9984 (Softbank) wie Hello World auf dem Chart anzeigen. Schreiben Sie auf dem Bildschirm Python-Codierung den folgenden Code und führen Sie ihn aus.
def initialize(ctx):
#Algorithmuseinstellungen
ctx.configure(
target="jp.stock.daily", #Algorithmus für tägliche Aktien japanischer Aktien
channels={
"jp.stock": {
"symbols": [
"jp.stock.9984", #Verwenden Sie SoftBank-Daten
],
"columns": [
"close_price", #Schlusskurs
"close_price_adj", #Schlusskurs(Nach Bereinigung um Aktiensplit)
]
}
}
)
def handle_signals(ctx, date, current):
'''
current: pd.DataFrame
'''
pass
Wenn du rennst
Die Karte kam heraus. Es gibt keine Ungleichmäßigkeiten, aber dies bedeutet, dass sich die Vermögenswerte nicht geändert haben, weil wir nicht kaufen oder verkaufen. Mit Blick auf die Details der Marke,
Es kommt richtig raus!
Nächstes Mal werde ich den gleitenden Durchschnitt anzeigen.
Referenzinformationen
2018/1/11 postscript Offizielle Versions-URL:
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