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Até recentemente, os comerciantes tinham que pagar altos preços pelos serviços de gráficos de qualidade. O Stockfetcher muda tudo isso e, para inicializar, fornece funcionalidade fácil de usar, de qualidade, de back testing e de triagem de estoque. Stock Fetcher é baseado na web e vem em versões gratuitas e pagas.
O Stock Fetcher tem o que chama de SF 2.0, que é um aplicativo de gráficos que usa a tecnologia Adobe Flex. Os gráficos que produz são muito bons. Você pode facilmente alterar a aparência deles, ampliar e, mais importante, facilmente adicionar uma variedade de indicadores e estudos. A maioria desses estudos, se não todos, também é personalizável.
Um dos grandes recursos integrados aos gráficos do Stock Fetcher é a sua funcionalidade de stock screener. Você pode programar o visualizador para pesquisar todas as condições sob o sol, por exemplo, pesquisar apenas por ações que recentemente tiveram uma nova alta de 52 semanas e estão abaixo da média móvel de 10 dias. O screener trabalha rápido e bem.
Uma das características que faz do Stock Fetcher um valor tão grande é o seu aplicativo de teste de costas incluído. Essa funcionalidade de teste de retorno baseado na web permite que você insira condições de compra / venda e veja o que teria acontecido se você tivesse seguido essas instruções no passado. Como o Stock Fetcher usa uma linguagem de programação ridiculamente fácil, testar qualquer condição que você possa imaginar é muito fácil. Por exemplo, aqui está um conjunto real de condições que você pode inserir:
close está acima de 5.
e o volume médio (30) está acima de 250000.
e fechar está acima de MA (200)
e ma (20) está acima de ma (20)
e slow stochastics lento% K (5) está acima de 70.
e fechar está abaixo de ma (5)
Como você pode ver, você não precisa ser um especialista em programação de computadores para usar o Stock Fetcher. Sua linguagem de programação é muito intuitiva.
Existem duas opções mensais para escolher, US $ 8,95 / mês ou US $ 16,95 / mês. Você também pode comprar pacotes trimestrais para um pequeno desconto. A principal diferença entre os planos é que você obtém mais da mesma coisa, por exemplo, a capacidade de fazer o teste de volta durante um período de dois anos, em vez de um período de quatro meses. Em relação a outros testes de retorno e pacotes de gráficos disponíveis, este é um bom negócio. O que é mais, você pode experimentar a maioria dos recursos do Stock Fetcher gratuitamente para ver se você gosta deles.
Apesar de quão bom o Stock Fetcher é, ele tem alguns draw backs: não há cartas intraday, triagem ou habilidades de testes de volta no momento. Se você é um comerciante do balanço, isso não importa, mas os comerciantes do dia não será capaz de usar o serviço. Em segundo lugar, a capacidade de teste é limitada, mesmo no plano mais caro, pois você só poderá testar por períodos de dois anos, e o teste não vai além de 2002. Isso pode ser prejudicial para aqueles que querem testar suas estratégias em condições de mercado anteriores a 2000. Finalmente, o Stock Fetcher só é para uso com ações, então você terá que ir para outro lugar para gráficos forex.
Mesmo que o Stock Fetcher não seja perfeito, não há opções melhores ou mais baratas para os que buscam valor. Os gráficos mais caros e os pacotes de teste de retorno, como o Esignal ou o Tradestation, provavelmente são um exagero para muitos comerciantes informais, então o Stock Fetcher oferece muito para um determinado nicho de audiência. Muitos novatos ou observadores do mercado casual irão apreciar os seus serviços.
Como rastrear pares de moedas.
Ação de preço e macro.
Os comerciantes que vêm dos mercados de ações provavelmente estão familiarizados com o conceito de um “seletor de estoque”.
Para aqueles que têm a sorte de ter encontrado o mercado de câmbio antes de acções - os comerciantes de ações são colocados com o enigma constante de "que ações eu deveria negociar?"
Com mais de 15.000 opções, reduzindo um ou dois estoques que podem ser passíveis de negociação para os traders. os objetivos podem ser um desafio em si e por si. Os comerciantes podem "selecionar" o & rsquo; ou filtrar entre setores, preços de ações, ganhos, números de crescimento e uma enxurrada de outras estatísticas em um esforço para encontrar o que pode ser a (s) parte (s) mais promissora (s).
Os operadores de câmbio não têm esse dilema, pois há uma variedade muito mais palatável de opções disponíveis no mercado de câmbio. Além disso, os comerciantes podem cobrir a maioria dos pares de moedas populares simplesmente seguindo os 7 maiores & lsquo; majors & rsquo; e instituir uma análise forte-fraca da maneira como havíamos analisado no artigo & lsquo; Como separar os fortes dos fracos. & Rsquo; Fazê-lo permite que os comerciantes utilizem pares cruzados como o EURAUD, simplesmente seguindo os principais constituintes do par (EURUSD e AUDUSD).
Triagem baseada em Fundamentos.
Particularmente interessante para os comerciantes é o que pode acontecer no futuro, ao contrário do que aconteceu no passado. Embora a análise técnica possa dar aos comerciantes quantidades infinitas de informações a serem levadas em conta, nunca será uma previsão perfeita do que pode acontecer. Grandes movimentos futuros de preços são frequentemente iniciados em torno de comunicados de imprensa ou anúncios.
Esses anúncios de notícias podem criar volatilidade considerável e, potencialmente, até mudar a perspectiva de curto prazo dos traders especulando nesses pares. Como tal, é frequentemente aconselhável que os traders tenham uma ideia geral do que está na pauta económica para as geografias que representam as moedas que estão a negociar.
Próximos anúncios com alta importância & rsquo; pode trazer um movimento significativo. Os comerciantes que procuram negociar breakouts, ou mercados rápidos, podem ser bem servidos para procurar esse tipo de comportamento de preços em torno desses "altos valores de importância". eventos para os pares que eles estão negociando. Os comerciantes que procuram negociar em mercados restritos ou tranquilos estão sempre procurando evitar esses eventos, optando por esperar por esse movimento de preços.
Para os comerciantes que desejam seguir esses dados, há poucos locais, se houver, melhores do que o calendário econômico do DailyFX. A partir deste calendário, os comerciantes podem filtrar e filtrar anúncios com base em seus próprios objetivos específicos. Os comerciantes podem filtrar por "Alta Importância". anúncios que poderiam trazer volatilidade considerável à imagem, ou eles podem ir um passo adiante, filtrando anúncios específicos para uma economia em particular. A figura abaixo ilustrará, com anotações adicionadas para apontar alguns dos pontos altos da página.
O Calendário Económico do DailyFX com anotações; por James Stanley.
Próximos anúncios com alta importância & rsquo; pode trazer um movimento significativo. Os comerciantes que procuram negociar breakouts, ou mercados rápidos, podem ser bem servidos para procurar esse tipo de comportamento de preço em torno desses "altos valores de importância". eventos para os pares que eles estão negociando.
Por exemplo, se um comerciante quiser trocar rivais pelo EURUSD, ele poderá filtrar o & lsquo; Alto & rsquo; Importância, e filtrar os anúncios em EUR e USD para chegar a uma lista de eventos que poderiam potencialmente oferecer os movimentos de preços que eles estão procurando aproveitar. A imagem abaixo mostrará o calendário filtrado para anúncios em EUR e USD, considerados de "Alta Importância". & Rsquo;
Esses operadores muitas vezes querem procurar colocar pedidos de entrada no anúncio, procurando uma quebra de suporte ou resistência durante ou logo após o lançamento dos dados.
Por outro lado, os comerciantes de gama frequentemente quererão evitar esses períodos, como a volatilidade adicional apresentada durante o & lsquo; Alto Impacto & rsquo; anúncios podem potencialmente trazer intervalos muito rápidos de suporte e / ou resistência.
Triagem baseada em técnicas.
Os comerciantes que buscam selecionar pares de moedas com base no comportamento dos preços anteriores podem fazê-lo com o processo que abordamos no artigo Como separar os fortes dos fracos.
No artigo, mostramos aos traders como construir a tabela a seguir, que mostrará a porcentagem de ganho ou perda dos principais pares de moedas que têm a constante do dólar americano:
Depois que os traders analisaram quais moedas foram mais fortes e quais foram mais fracas, elas podem começar a construir sua abordagem com base em seus objetivos.
Para os comerciantes que buscam negociar em mercados de tendência, assim como analisamos no Trading Trends Trailing Stops com Price Swings, o foco seria direcionado para encontrar os mais fortes e os mais fracos, & ndash; e casando-os juntos para encontrar o par de cruz que pode ser o mais atraente para nossos propósitos.
No gráfico acima, o NZD era a moeda mais forte, e o USD o mais fraco (8º lugar, não listado como o que era o fio condutor entre os 7 principais concorrentes).
Assim, um trader que procura negociar uma tendência forte pode se concentrar em uma posição longa do NZDUSD, já que o NZD foi o mais forte, e o USD foi a moeda mais fraca durante o período analisado; e esse par de moedas seria uma combinação dos mais fortes e mais fracos. E, claro, o nosso comerciante gostaria de se concentrar em comprar o mais forte, enquanto vendendo o mais fraco e indo por muito tempo NZDUSD lhes permitiria fazê-lo.
Se, por algum motivo, um comerciante quisesse evitar o emparelhamento NZDUSD, eles poderiam olhar para um negócio Long AUDJPY. AUD foi mostrado como a 2ª moeda mais forte na análise acima, enquanto JPY foi mostrado como a 2ª moeda mais fraca, e casar estes dois juntos forneceria o mesmo tipo de função que o comércio NZDUSD analisado anteriormente.
Em nosso próximo artigo, veremos como podemos combinar essas duas formas de análise concorrentes para construir uma abordagem que utilize análises técnicas e fundamentais com base no (s) tipo (s) de condições de mercado desejadas.
--- Escrito por James B. Stanley.
Para entrar em contato com James Stanley, envie um e-mail para o Instrutor @ DailyFX. Você pode seguir James no Twitter @JStanleyFX.
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Calendário Econômico Forex.
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A base da estratégia é estudar o movimento de preços em vários prazos de uma só vez.
O processo decisório é dividido em várias etapas, nas quais consideramos diferentes instrumentos.
Como o gráfico de quatro horas é um gráfico de médio prazo para nós, selecionaremos um gráfico diário como um gráfico de longo prazo e o gráfico de 15 minutos como um gráfico de curto prazo.
Vamos colocar todos os três gráficos na mesma área de trabalho.
ou qualquer outra ferramenta. Agora vemos a tendência de alta.
A terceira tela é a escolha do momento exato para abrir o negócio. Normalmente, essa é a tela sem indicadores, onde o pedido pendente é colocado para abrir o acordo de compra no momento da quebra na linha de suporte ou resistência. É preciso apontar esse momento em nosso gráfico de quinze minutos.
Aqui, de acordo com o sistema de tripla tela, deveríamos ter comprado o par de moedas. O sistema de tripla tela é uma estratégia de ganhos muito poderosa e comprovada no mercado Forex. No entanto, você deve entender que este é apenas o quadro que deve ser adicionado e ajustado por cada comerciante para atender às suas próprias necessidades. Lembre-se que sem trabalho duro é impossível ter sucesso na negociação no mercado Forex.
Riscos potenciais são limitados com o valor do depósito. Você deve estar ciente dos riscos e estar disposto a aceitá-los para negociar no mercado de câmbio.
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Nos últimos dois dias, devido ao sucesso sem precedentes de nossa nova plataforma, o MobiusTrader 7, e o rápido crescimento das novas contas sendo abertas, estamos enfrentando uma carga pesada processando o aumento do número de depósitos. Demora até uma hora para creditar o seu depósito na sua conta de negociação. Por favor, seja paciente conosco, estamos trabalhando em ajustar nossos sistemas para processar um número maior de depósitos por vez.
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Como usar o Indicador Supertrend para Negociação Intradiária.
Neste post, você aprenderá sobre o indicador supertrend que dá sinais de compra e ajuda a maximizar os lucros e reduzir o risco na negociação intraday. O indicador Supertrend é simplesmente um dos mais fáceis sistemas de negociação de tendências, mas é muito eficaz. Supertrend, como o nome sugere, é um indicador de tendências, mas funciona muito melhor do que médias móveis e MACD, que também são indicadores de tendência. Este indicador foi desenvolvido por Olivier Seban e trabalha em todos os prazos e em todos os mercados. Você pode usar em ações, futuros ou forex, e também diariamente, semanalmente, por hora, 15 minutos, 5 minutos & amp; mesmo para escalpelamento. Você também verá exemplos de negociações feitas usando o indicador de super tendência. Prepare-se porque você vai ficar rico depois de usar o indicador de supertrend para negociação intraday.
Fórmula Indicadora Supertrend.
Antes de compreender a fórmula do indicador de super-tendência, entender o ATR é necessário, pois a supertrend emprega valores de ATR para calcular os valores do indicador. O indicador de super tendência é plotado no gráfico de preços do estoque ou do índice. A linha do indicador muda sua cor entre verde e vermelho com base no movimento do preço no subjacente. Supertrend não prevê a direção, ao contrário, uma vez que a direção esteja estabilizada, ela o guiará para iniciar uma posição e sugere que você permaneça na posição até que a tendência se sustente.
Average True Range (ATR)
Average True Range (ATR) é um indicador que mede a volatilidade. Uma fórmula de volatilidade baseada apenas na faixa alta-baixa não conseguiria capturar a volatilidade dos movimentos de gap. O Average True Range foi desenvolvido para capturar essa volatilidade “ausente”. É importante lembrar que o ATR não fornece uma indicação da direção do preço, apenas a volatilidade.
Se o ATR de uma ação for 50, isso significa que, em média, é provável que a ação mova 50 pontos para cima ou para baixo. Você pode adicionar isso ao intervalo do dia atual para estimar o intervalo do dia. Por exemplo, o preço da ação é 1200, então é provável que as ações sejam negociadas entre 1200 - 50 = 1150 e 1200 +50 = 1250.
As bandas de ATR são uma extensão do conceito de ATR. A ideia é plotar um envelope em torno do preço das ações para avaliar se os preços das ações estão se comportando “normalmente” ou tendendo em uma direção específica. Para fazer isso, a banda ATR calcula a banda superior e inferior.
Os valores de tendência super são calculados da seguinte forma.
Up = (ALTO + BAIXO) / 2 + Multiplicador * ATR.
Down = (ALTO + BAIXO) / 2 - Multiplicador * ATR.
Em termos de apoio e resistência, é assim.
Como usar o indicador Supertrend.
Quando a mudança de tendência ocorre, o indicador vira para o lado ou vira.
Um sinal de compra é gerado quando o preço do estoque ou índice se torna maior que o valor do indicador. Nesse estágio, a cor do indicador fica verde e você também pode ver um cruzamento do preço versus o indicador (preço maior que o valor do indicador)
Um sinal de venda é gerado quando o preço do estoque ou índice fica menor que o valor do indicador. Nesta fase, a cor do indicador fica vermelha e você também pode ver um cruzamento do preço versus o indicador (preço menor que o valor do indicador)
Configurações do Indicador de Supertrend para Intraday.
Supertrend é construído com dois parâmetros, o primeiro parâmetro é o período e o segundo parâmetro é o multiplicador. Período refere-se ao número de dias de ATR. O valor padrão é 7, o que significa dizer que o valor do ATR será calculado nos últimos 7 dias. O multiplicador é o valor pelo qual o ATR será multiplicado. O valor padrão é 3, então, qualquer que seja o valor de ATR, ele será multiplicado por 3. O multiplicador é uma entrada vital para o Supertrend. Se o valor do multiplicador for muito alto, um número menor de sinais será gerado. Da mesma forma, se o valor do multiplicador for muito pequeno, a frequência de sinais aumentará, portanto, as chances de gerar sinais falsos de compra e venda são bastante altas. Esses valores funcionam melhor no período de 15 minutos para negociação intraday.
Melhores configurações para o indicador Supertrend.
(7,1) (7,3) (7,4) (8,2) (10,3) (10, 3,5) (14,1,5) (100,1.65)
Sinta-se à vontade para ajustar os valores e experimentar esse incrível indicador de negociação intraday. As mesmas configurações podem não funcionar para cada ação, portanto, tente aplicar o indicador e visualizar os sinais anteriores dados por ele e escolha aquele que tiver a maior eficiência ou o menor número de sinais falsos.
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de compra gerado usando o indicador de supertensão com configurações (14,1,5)
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de venda gerado usando o indicador de tendência de super com ajustes (7,3)
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de venda gerado usando o indicador de supertensão com configurações (10,3)
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de venda gerado usando o indicador de supertensão com configurações (10,3)
Nota Final sobre Indicador de Supertrend.
O indicador de super-tendência funciona bem em um mercado de tendências, além de indicadores de volume, mas freqüentemente dá sinais falsos quando o mercado está se movendo para os lados. Este indicador pode ser usado com outras ferramentas como a Tendência Primária (que é definida de acordo com a Teoria da Dow, você pode ler mais sobre isso aqui, Índice de Força Relativo (RSI) e Parabolic SAR para obter uma compra melhor e precisa sinais para negociação intraday.
Você pode participar do canal premium do Stocks Fetcher para obter os melhores retornos do mercado de ações indiano. Você pode ler os detalhes sobre isso a partir daqui - StocksFetcher Premium.
Não é possível decidir investir na próxima IPO ou não - Leia todas as resenhas da IPO aqui.
Para obter rapidamente uma conta Cum Demat de corretagem livre, preencha o formulário aqui - Zerodha.
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8 pensamentos para "Como usar o Indicador Supertrend para Negociação Intradiária & rdquo;
Bom e artical e simples de entender.
Obrigado. Continue visitando.
Vai definitivamente tentar isso.
Obrigado por isso.
Como faço para obter este indicador de tendência Super no meu computador?
Este indicador está disponível na maioria das plataformas de negociação.
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Esse recurso é grande! Não posso dizer quantas vezes alguém me perguntou: "Tenho um conjunto de preços no meu computador, posso usá-lo no Quantopian?" ou & quot; Você tem essa outra fonte de dados específica em Quantopian? & quot; Até hoje, a resposta foi não!
O Fetcher permite que você importe quaisquer dados de séries temporais em um formato CSV para o Quantopian. Os dados podem ser informações adicionais sobre um estoque já em Quantopian, como se você importar o interesse a descoberto para uma lista de ações, ou pode ser totalmente autônomo dados como o preço do paládio.
O Fetcher importa os dados em um dataframe do pandas. Uma vez no dataframe, ele é classificado por data e hora. O Fetcher permite manipular e formatar o dataframe importado antes e depois do tempo. Uma vez que a formatação é feita, o dataframe é então usado como uma fonte de dados como os dados de preço existentes que o Quantopian usa.
Isso é incrivelmente poderoso. Até hoje, você só conseguiu codificar seus algoritmos em relação aos sinais encontrados nos dados de preço e volume de estoque. Agora, você pode codificar seu algoritmo em qualquer fonte de dados em que você possa colocar suas mãos! Eu particularmente quero apontar o quandl /. Eles reuniram 4 milhões de conjuntos de dados que você pode usar gratuitamente e que são facilmente acessados por meio do Quantopian. O exemplo abaixo carrega os preços de paládio e ouro de Quandl, como exemplo.
Para a explicação completa do recurso, você pode ler a ajuda aqui e aqui.
Aqui está uma cartilha rápida. O código genérico que você usa para o Fetcher:
Aqui está uma implementação simples para um arquivo compartilhado no Dropbox:
fetch_csv (& # 39; dl. dropbox / u / 1 / history. csv & # 39 ;, date_col = & # 39; data & # 39 ;, date_format = & # 39;% m /% d /% Y & # 39;)
Aqui estão as primeiras linhas desse CSV, para que você possa ver como a formatação funciona:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Esta é uma adição verdadeiramente excelente em funcionalidade, pessoal bem feito.
Excelente, esta é uma adição maravilhosa, eu vou usá-lo para puxar os preços VIX e SKEW, pelo menos!
Apenas um lembrete para todos que estão buscando séries de dados econômicos - como Jessica Stauth apontou em Nova York há uma ou duas semanas, muitas vezes esses dados são marcados com o tempo, de modo que os registros históricos de hora são anteriores aos dados disponíveis naquele ponto. Tempo.
No caso dela, os registros de tempo de dados de juros curtos da NYSE foram 8 dias antes de esses números serem divulgados.
Para evitar viés de look-ahead, você deve ajustar os carimbos de hora!
Simon, esse é um bom ponto. Nós trabalhamos muito duro para manter o viés de look-ahead fora do sistema, mas o Fetcher permite que ele entre de novo se você não for cuidadoso.
Um exemplo: digamos que você importe o desemprego como seu sinal, e você insere o desemprego de novembro em 1 de novembro de 2012 - o viés de antecipação, porque você não sabe os dados de desemprego então! Você precisa importá-lo com os dados de lançamento dos dados como a data fixada, ou seja, a primeira data em que você pode negociar as informações.
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Eu vou fazer um ponto para cobrir este novo recurso com algum detalhe no webinar de hoje. Se você estiver procurando por uma análise mais profunda, inscreva-se aqui.
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Sim, pode ser mais sutil do que isso, já que a maioria das séries de lançamentos econômicos tem suas próprias datas, que não correspondem às datas de lançamento dos dados, mas sim às datas dos dados em si. Pior, esses dados geralmente são revisados, onde os dados do passado são atualizados no futuro, portanto, se você estiver testando novamente a série, seu algoritmo pode funcionar bem com todos os números revisados, mas essas revisões são dados futuros.
EDIT: ainda é uma característica incrível!
Esta é uma das melhores e necessárias atualizações que eu já vi. A última vez que verifiquei, havia apenas certas bibliotecas python aprovadas que poderíamos referenciar. Existe uma lista em algum lugar?
Eu concordo completamente com esse ótimo novo recurso - obrigado.
Nos testes, eu clonei este algoritmo e obtive o seguinte quando eu construí:
Eu sei que você sabe sobre isso (através dessa mensagem), então eu provavelmente não deveria ser redundante aqui. Isso é uma correção curta ou longa? Sem pressão.
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Oh uau perfeito. statsmodels foi o principal que eu estava procurando.
@ryan, obrigado pelo heads up, checando.
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@ryan, o problema é fixo e o Fetcher funciona novamente. Desculpe pela inconveniência!
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Isso parece muito interessante. À primeira vista, parece que você está se mantendo fiel ao US Equities .. mas se você nos permitir buscar dados de OHLC de alguém como dukescopy, poderíamos executar algoritmos em FX também :)
Ótimo novo recurso! Qualquer possibilidade de adicionar o pacote python Quandl à whitelist?
Ei Fawce e Dan - obrigado pela correção. Ele está funcionando para mim e estou explorando os recursos (como pre_func, post_func e como usar várias colunas em um DataFrame remoto). Eu atualizarei meu outro post / thread com meus exemplos de trabalho quando chegar em um bom ponto.
@Ryan, obrigado. Por favor, deixe-me saber se você tiver dúvidas como você chutar os pneus.
@George, o quandl fez um ótimo trabalho em sua API, e se encaixa perfeitamente com o Fetcher. Nós estávamos falando sobre adicioná-lo e ter uma pergunta para você. Para evitar o viés de antecipação na simulação, restringimos o quandl ao método de inicialização e fornecemos uma maneira de você empurrar o dataframe recebido para as fontes de dados do algoritmo. Dessa forma, você obterá toda a bondade do quandl e o alinhamento de dados, lotes, transformações e assim por diante para os dados. Você ficaria feliz com isso?
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Não só isso é incrível, mas eu tenho procurado por algo como Quandl por muito tempo!
Fico feliz em saber que você está pensando nisso - acho que o que você está propondo funcionaria. Para ser honesto, eu apenas achei que era legal e simples usar a função get do quandl:
importe Quandl como ql.
Mas agora que penso mais nisso, gostaria de saber que o quandl ficará feliz com todos os quantopianos que ajustam os parâmetros de seus algos o dia todo, recarregando os dados para cada teste. Talvez o quantopian consiga uma chave de mega-autorização ou algo parecido. (Espero que eu não esteja abrindo uma lata de minhocas ..)
Eu amo o que vocês estão fazendo!
Eu tentei muito, mas não vou postar minha bagunça de código que não funciona.
Em vez disso, seria possível ver um exemplo do uso do Fetcher sem o símbolo & # 39; palavra-chave, para que possa obter um arquivo. csv contendo sinais derivados, algo como:
usando uma chamada como.
Todos os exemplos que vi usam o símbolo & # 39; & # 39; & # 39; palavra-chave em fetch_csv ().
Então, em handle_data (), eu quero usar o preço de uma ação com seu sinal associado: data [cur_sid].price (a coisa normal com preço de sid ()) e dados [cur_sid].sig (meu arquivo. csv carregado). Eu percebo que preciso apresentar o & # 39; sig & # 39; nome da coluna em algum lugar, à la o & # 39; post_func = rename_col & # 39; no exemplo Fetcher. Mas eu simplesmente não consigo descobrir.
Uma questão separada: seria ideal ter a capacidade de usar os nomes das colunas no meu arquivo. csv (GOOG, IBM no meu exemplo acima) como uma maneira de preencher meu portfólio em initialize () com todos os sids apropriados.
Dessa forma, meu arquivo sig. csv carregado por upload carrega todas as informações do ticker para que eu não precise digitar sid () ou seus números. Eu posso configurar o código no Quantopian e controlar quais ações são testadas simplesmente alterando o arquivo. csv no meu servidor (ou especificando um arquivo. csv diferente).
Essas coisas são possíveis?
O Quandl nos deu uma chave mega auth! Sempre que você executar o Fetcher com um quandl, nós o estamos autenticando com a chave do Quantopian. O combo Q + Q acertou um acorde, então talvez seja legal adicionar um novo & # 39; fetch_quandl & # 39; então você poderia apenas fazer:
e, em segundo plano, usaremos o quandl api.
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Você deve conseguir usar o csv que estou usando para ver a estrutura do arquivo e assim por diante.
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Obrigado pelo grande exemplo, Fawce. Isso é muito útil. Estou ansioso para adaptá-lo. Vejo que a grande diferença é que, em vez de um arquivo. csv com aparência de DataFrame de coluna N + 1, é uma pilha de N 3 colunas semelhante a DataFrame para quantas datas você desejar. Consegui.
Eu entendi que há um limite de 10 títulos em uma carteira?
Meu algoritmo limita o portfólio a 20% do universo (decil superiores e inferiores). Isso funciona com cerca de 100 títulos para o universo que escolhi.
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Ótimo, obrigado pela sua paciência e explicações.
É possível importar uma série temporal de dados minuciosos usando fetch_csv? Os exemplos acima parecem ser dados diários. Em caso afirmativo, em que formato as datas e horas devem ser dadas?
Sim David, você pode. Em sua fetch_csv, é necessário especificá-lo. Algo assim:
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Obrigado por construir este novo recurso e foi um prazer conhecê-lo pessoalmente no último encontro com a Quantopian (você pode lembrar de mim como a pessoa chata que fez algumas perguntas sobre como vocês protegem seu site contra ataques maliciosos em Python). Eu queria saber se está na linha do tempo do projeto da Quantopian para o Fetcher de código aberto?
A razão é que muitas pessoas (ou seja, pelo menos eu) estão tentando usar o Zipline como uma maneira de fazer backtest com fontes de dados externas (em SQL / NoSQL), por exemplo, opções históricas / dados forex. O Fetcher será um excelente tutorial para pessoas como eu que estão tentando construir uma fonte de dados personalizada. Prometo que, se um bom exemplo de como uma fonte personalizada é criada, eu carregarei minha fonte de dados personalizada no Github. Obrigado pelo excelente esforço de sua equipe na construção de um excelente backtester on-line (Quantopian) e off-line (Zipline) Até lá, vou tentar descobrir através do PyDev via tentativa e erro.
Obrigado por construir este novo recurso e foi um prazer conhecê-lo pessoalmente no último encontro com a Quantopian (você pode lembrar de mim como a pessoa chata que fez algumas perguntas sobre como vocês protegem seu site contra ataques maliciosos em Python). Eu queria saber se está na linha do tempo do projeto da Quantopian para o Fetcher de código aberto?
A razão é que muitas pessoas (ou seja, pelo menos eu) estão tentando usar o Zipline como uma maneira de fazer backtest com fontes de dados externas (em SQL / NoSQL), por exemplo, opções históricas / dados forex. O Fetcher será um excelente tutorial para pessoas como eu que estão tentando construir uma fonte de dados personalizada. Prometo que, se um bom exemplo de como uma fonte personalizada é criada, eu carregarei minha fonte de dados personalizada no Github. Obrigado pelo excelente esforço de sua equipe na construção de um excelente backtester on-line (Quantopian) e off-line (Zipline) Até lá, vou tentar descobrir através do PyDev via tentativa e erro.
Eu descobri que este trecho pode ser usado para definir cabeçalhos no caso de um arquivo não ter cabeçalhos. No entanto, como definir um delimitador diferente como & # 39 ;; & # 39; em vez de & # 39 ;, & # 39; ?
uso semelhante a.
fetch_csv usa pandas read_csv sob o capô. Você deve ser capaz de passar em qualquer dos argumentos opcionais aceitos por read_csv (listados abaixo) para fetch_csv, incluindo & # 39; delimiter & # 39;
Deixe-me saber se isso resolve o seu problema! Fiz uma anotação para adicionar esse nível de detalhes aos nossos documentos de ajuda ao Coletador.
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Ei pessoal. Definitivamente, concordo que este é um ótimo recurso. Algumas perguntas: 1) Como os símbolos são mapeados para os sid? Em muitos casos, um símbolo é mapeado para muitos sid's e, às vezes, a primeira escolha não é a escolha mais sensata. Como isso é tratado em fetch_csv? 2) Como devemos usar o fetch_csv em produção? É initialize () chamado no início de cada dia e podemos colocar a chamada fetch_csv lá? Ou precisamos chamá-lo em handle_data ()?
Usamos ticker, pares de datas para combinar símbolos no arquivo externo para o universo sid de Quantopian, então seu arquivo precisa ter o ticker correto & # 39; a partir de & # 39; a data em que está associada no arquivo. Acredito que atualmente só suportamos partidas diretas e não temos regras difusas, por isso, se não houver uma correspondência exata, será descartada e impressa uma declaração de advertência.
O Fetcher é chamado na inicialização e, ao vivo, o arquivo é re-analisado todas as manhãs quando o algoritmo é lançado em produção no início da manhã (atualmente acho que 2-3am). Isso significa que novos dados estão disponíveis para o seu algoritmo de produção no máximo uma vez por dia com o design atual (estamos procurando opções para aumentar essa frequência e permitir atualizações intraday).
Uma outra sutileza é que o arquivo de origem deve manter um registro histórico imutável de dados passados com atualizações limitadas à anexação de dados de cada novo dia. A longo prazo, podemos desenvolver uma solução que contorne essa dependência histórica, mas em nosso projeto atual é fundamental que o arquivo persista antes do conteúdo.
Confira o código em anexo para um exemplo simples de como usar um único instantâneo de tempo de um índice de ações via Fetcher para definir o universo do algoritmo. Como sempre, mais detalhes e exemplos podem ser encontrados nos documentos de ajuda.
Felicidades, Jess.
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Eu li que deve haver uma correspondência com o Sids definido em Quantopian.
1) E se eu tiver um símbolo como DAX ou Future não presente no QT?
2) é o & # 39; universo & # 39; definido para isso ou os dados do sinal? Não tenho ideia de qual diferença entre dados de sinal e segurança é?
3) Como definir datas de início e término do próprio teste de retorno programaticamente? Eu tenho a ideia de que está relacionado com o SID? Como definir eu quero executar um teste durante um certo período?
Para Informações de Segurança, seu arquivo CSV deve ter uma coluna com cabeçalho de símbolo que represente o símbolo dessa segurança na data dessa linha. Internamente, Fetcher mapeia o símbolo para o id de segurança de Quantopian (sid). Você pode ter muitos símbolos em um único arquivo CSV. No entanto, qualquer símbolo que não seja inicializado (usando sid () ou set_universe ()) será descartado.
Aqui estão as respostas às suas perguntas:
1) Você só pode fazer backtest e live trade nos SIDs que estão em nosso banco de dados. Temos dados para mais de 8.000 ações e ETFs dos EUA! Isso inclui todas as ações negociadas desde 2002, mesmo aquelas que não são mais negociadas.
2) O universo é todo o estoque inicializado em seu algoritmo e presente em seu arquivo buscado. Os dados de segurança são um preço, volume ou outro atributo para o estoque que você está negociando. Signals can be anything else - economic indicators, international stocks, prices of precious metals etc. You can use Fetcher to import security data or signal information to drive your trading logic.
3) You can't set the start and end dates in your code, you have to choose the backtest period from the calendar in the IDE. But it would be nice!
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It appears that while you can import a universe from a CSV, you can't get the history() of that universe, the following very simple program does not work.
Any idea on a fix?
Thanks for reporting this bug, really important find. Your repro case was really helpful, and we are working on a fix now.
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Russel (and everyone),
Good news, we fixed this issue. The attached backtest is from the repro example above. You have to clone it and run to see the logs. N. B. I changed the csv file to be comma delimited.
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A base da estratégia é estudar o movimento de preços em vários prazos de uma só vez.
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Aqui, de acordo com o sistema de tripla tela, deveríamos ter comprado o par de moedas. O sistema de tripla tela é uma estratégia de ganhos muito poderosa e comprovada no mercado Forex. No entanto, você deve entender que este é apenas o quadro que deve ser adicionado e ajustado por cada comerciante para atender às suas próprias necessidades. Lembre-se que sem trabalho duro é impossível ter sucesso na negociação no mercado Forex.
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Como usar o Indicador Supertrend para Negociação Intradiária.
Neste post, você aprenderá sobre o indicador supertrend que dá sinais de compra e ajuda a maximizar os lucros e reduzir o risco na negociação intraday. O indicador Supertrend é simplesmente um dos mais fáceis sistemas de negociação de tendências, mas é muito eficaz. Supertrend, como o nome sugere, é um indicador de tendências, mas funciona muito melhor do que médias móveis e MACD, que também são indicadores de tendência. Este indicador foi desenvolvido por Olivier Seban e trabalha em todos os prazos e em todos os mercados. Você pode usar em ações, futuros ou forex, e também diariamente, semanalmente, por hora, 15 minutos, 5 minutos & amp; mesmo para escalpelamento. Você também verá exemplos de negociações feitas usando o indicador de super tendência. Prepare-se porque você vai ficar rico depois de usar o indicador de supertrend para negociação intraday.
Fórmula Indicadora Supertrend.
Antes de compreender a fórmula do indicador de super-tendência, entender o ATR é necessário, pois a supertrend emprega valores de ATR para calcular os valores do indicador. O indicador de super tendência é plotado no gráfico de preços do estoque ou do índice. A linha do indicador muda sua cor entre verde e vermelho com base no movimento do preço no subjacente. Supertrend não prevê a direção, ao contrário, uma vez que a direção esteja estabilizada, ela o guiará para iniciar uma posição e sugere que você permaneça na posição até que a tendência se sustente.
Average True Range (ATR)
Average True Range (ATR) é um indicador que mede a volatilidade. Uma fórmula de volatilidade baseada apenas na faixa alta-baixa não conseguiria capturar a volatilidade dos movimentos de gap. O Average True Range foi desenvolvido para capturar essa volatilidade “ausente”. É importante lembrar que o ATR não fornece uma indicação da direção do preço, apenas a volatilidade.
Se o ATR de uma ação for 50, isso significa que, em média, é provável que a ação mova 50 pontos para cima ou para baixo. Você pode adicionar isso ao intervalo do dia atual para estimar o intervalo do dia. Por exemplo, o preço da ação é 1200, então é provável que as ações sejam negociadas entre 1200 - 50 = 1150 e 1200 +50 = 1250.
As bandas de ATR são uma extensão do conceito de ATR. A ideia é plotar um envelope em torno do preço das ações para avaliar se os preços das ações estão se comportando “normalmente” ou tendendo em uma direção específica. Para fazer isso, a banda ATR calcula a banda superior e inferior.
Os valores de tendência super são calculados da seguinte forma.
Up = (ALTO + BAIXO) / 2 + Multiplicador * ATR.
Down = (ALTO + BAIXO) / 2 - Multiplicador * ATR.
Em termos de apoio e resistência, é assim.
Como usar o indicador Supertrend.
Quando a mudança de tendência ocorre, o indicador vira para o lado ou vira.
Um sinal de compra é gerado quando o preço do estoque ou índice se torna maior que o valor do indicador. Nesse estágio, a cor do indicador fica verde e você também pode ver um cruzamento do preço versus o indicador (preço maior que o valor do indicador)
Um sinal de venda é gerado quando o preço do estoque ou índice fica menor que o valor do indicador. Nesta fase, a cor do indicador fica vermelha e você também pode ver um cruzamento do preço versus o indicador (preço menor que o valor do indicador)
Configurações do Indicador de Supertrend para Intraday.
Supertrend é construído com dois parâmetros, o primeiro parâmetro é o período e o segundo parâmetro é o multiplicador. Período refere-se ao número de dias de ATR. O valor padrão é 7, o que significa dizer que o valor do ATR será calculado nos últimos 7 dias. O multiplicador é o valor pelo qual o ATR será multiplicado. O valor padrão é 3, então, qualquer que seja o valor de ATR, ele será multiplicado por 3. O multiplicador é uma entrada vital para o Supertrend. Se o valor do multiplicador for muito alto, um número menor de sinais será gerado. Da mesma forma, se o valor do multiplicador for muito pequeno, a frequência de sinais aumentará, portanto, as chances de gerar sinais falsos de compra e venda são bastante altas. Esses valores funcionam melhor no período de 15 minutos para negociação intraday.
Melhores configurações para o indicador Supertrend.
(7,1) (7,3) (7,4) (8,2) (10,3) (10, 3,5) (14,1,5) (100,1.65)
Sinta-se à vontade para ajustar os valores e experimentar esse incrível indicador de negociação intraday. As mesmas configurações podem não funcionar para cada ação, portanto, tente aplicar o indicador e visualizar os sinais anteriores dados por ele e escolha aquele que tiver a maior eficiência ou o menor número de sinais falsos.
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de compra gerado usando o indicador de supertensão com configurações (14,1,5)
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de venda gerado usando o indicador de tendência de super com ajustes (7,3)
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de venda gerado usando o indicador de supertensão com configurações (10,3)
Este é um gráfico intradiário de 15 minutos mostrando um exemplo de um sinal de venda gerado usando o indicador de supertensão com configurações (10,3)
Nota Final sobre Indicador de Supertrend.
O indicador de super-tendência funciona bem em um mercado de tendências, além de indicadores de volume, mas freqüentemente dá sinais falsos quando o mercado está se movendo para os lados. Este indicador pode ser usado com outras ferramentas como a Tendência Primária (que é definida de acordo com a Teoria da Dow, você pode ler mais sobre isso aqui, Índice de Força Relativo (RSI) e Parabolic SAR para obter uma compra melhor e precisa sinais para negociação intraday.
Você pode participar do canal premium do Stocks Fetcher para obter os melhores retornos do mercado de ações indiano. Você pode ler os detalhes sobre isso a partir daqui - StocksFetcher Premium.
Não é possível decidir investir na próxima IPO ou não - Leia todas as resenhas da IPO aqui.
Para obter rapidamente uma conta Cum Demat de corretagem livre, preencha o formulário aqui - Zerodha.
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8 pensamentos para "Como usar o Indicador Supertrend para Negociação Intradiária & rdquo;
Bom e artical e simples de entender.
Obrigado. Continue visitando.
Vai definitivamente tentar isso.
Obrigado por isso.
Como faço para obter este indicador de tendência Super no meu computador?
Este indicador está disponível na maioria das plataformas de negociação.
Fascher de Forex
Esse recurso é grande! Não posso dizer quantas vezes alguém me perguntou: "Tenho um conjunto de preços no meu computador, posso usá-lo no Quantopian?" ou & quot; Você tem essa outra fonte de dados específica em Quantopian? & quot; Até hoje, a resposta foi não!
O Fetcher permite que você importe quaisquer dados de séries temporais em um formato CSV para o Quantopian. Os dados podem ser informações adicionais sobre um estoque já em Quantopian, como se você importar o interesse a descoberto para uma lista de ações, ou pode ser totalmente autônomo dados como o preço do paládio.
O Fetcher importa os dados em um dataframe do pandas. Uma vez no dataframe, ele é classificado por data e hora. O Fetcher permite manipular e formatar o dataframe importado antes e depois do tempo. Uma vez que a formatação é feita, o dataframe é então usado como uma fonte de dados como os dados de preço existentes que o Quantopian usa.
Isso é incrivelmente poderoso. Até hoje, você só conseguiu codificar seus algoritmos em relação aos sinais encontrados nos dados de preço e volume de estoque. Agora, você pode codificar seu algoritmo em qualquer fonte de dados em que você possa colocar suas mãos! Eu particularmente quero apontar o quandl /. Eles reuniram 4 milhões de conjuntos de dados que você pode usar gratuitamente e que são facilmente acessados por meio do Quantopian. O exemplo abaixo carrega os preços de paládio e ouro de Quandl, como exemplo.
Para a explicação completa do recurso, você pode ler a ajuda aqui e aqui.
Aqui está uma cartilha rápida. O código genérico que você usa para o Fetcher:
Aqui está uma implementação simples para um arquivo compartilhado no Dropbox:
fetch_csv (& # 39; dl. dropbox / u / 1 / history. csv & # 39 ;, date_col = & # 39; data & # 39 ;, date_format = & # 39;% m /% d /% Y & # 39;)
Aqui estão as primeiras linhas desse CSV, para que você possa ver como a formatação funciona:
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Esta é uma adição verdadeiramente excelente em funcionalidade, pessoal bem feito.
Excelente, esta é uma adição maravilhosa, eu vou usá-lo para puxar os preços VIX e SKEW, pelo menos!
Apenas um lembrete para todos que estão buscando séries de dados econômicos - como Jessica Stauth apontou em Nova York há uma ou duas semanas, muitas vezes esses dados são marcados com o tempo, de modo que os registros históricos de hora são anteriores aos dados disponíveis naquele ponto. Tempo.
No caso dela, os registros de tempo de dados de juros curtos da NYSE foram 8 dias antes de esses números serem divulgados.
Para evitar viés de look-ahead, você deve ajustar os carimbos de hora!
Simon, esse é um bom ponto. Nós trabalhamos muito duro para manter o viés de look-ahead fora do sistema, mas o Fetcher permite que ele entre de novo se você não for cuidadoso.
Um exemplo: digamos que você importe o desemprego como seu sinal, e você insere o desemprego de novembro em 1 de novembro de 2012 - o viés de antecipação, porque você não sabe os dados de desemprego então! Você precisa importá-lo com os dados de lançamento dos dados como a data fixada, ou seja, a primeira data em que você pode negociar as informações.
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Eu vou fazer um ponto para cobrir este novo recurso com algum detalhe no webinar de hoje. Se você estiver procurando por uma análise mais profunda, inscreva-se aqui.
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Sim, pode ser mais sutil do que isso, já que a maioria das séries de lançamentos econômicos tem suas próprias datas, que não correspondem às datas de lançamento dos dados, mas sim às datas dos dados em si. Pior, esses dados geralmente são revisados, onde os dados do passado são atualizados no futuro, portanto, se você estiver testando novamente a série, seu algoritmo pode funcionar bem com todos os números revisados, mas essas revisões são dados futuros.
EDIT: ainda é uma característica incrível!
Esta é uma das melhores e necessárias atualizações que eu já vi. A última vez que verifiquei, havia apenas certas bibliotecas python aprovadas que poderíamos referenciar. Existe uma lista em algum lugar?
Eu concordo completamente com esse ótimo novo recurso - obrigado.
Nos testes, eu clonei este algoritmo e obtive o seguinte quando eu construí:
Eu sei que você sabe sobre isso (através dessa mensagem), então eu provavelmente não deveria ser redundante aqui. Isso é uma correção curta ou longa? Sem pressão.
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Oh uau perfeito. statsmodels foi o principal que eu estava procurando.
@ryan, obrigado pelo heads up, checando.
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@ryan, o problema é fixo e o Fetcher funciona novamente. Desculpe pela inconveniência!
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Isso parece muito interessante. À primeira vista, parece que você está se mantendo fiel ao US Equities .. mas se você nos permitir buscar dados de OHLC de alguém como dukescopy, poderíamos executar algoritmos em FX também :)
Ótimo novo recurso! Qualquer possibilidade de adicionar o pacote python Quandl à whitelist?
Ei Fawce e Dan - obrigado pela correção. Ele está funcionando para mim e estou explorando os recursos (como pre_func, post_func e como usar várias colunas em um DataFrame remoto). Eu atualizarei meu outro post / thread com meus exemplos de trabalho quando chegar em um bom ponto.
@Ryan, obrigado. Por favor, deixe-me saber se você tiver dúvidas como você chutar os pneus.
@George, o quandl fez um ótimo trabalho em sua API, e se encaixa perfeitamente com o Fetcher. Nós estávamos falando sobre adicioná-lo e ter uma pergunta para você. Para evitar o viés de antecipação na simulação, restringimos o quandl ao método de inicialização e fornecemos uma maneira de você empurrar o dataframe recebido para as fontes de dados do algoritmo. Dessa forma, você obterá toda a bondade do quandl e o alinhamento de dados, lotes, transformações e assim por diante para os dados. Você ficaria feliz com isso?
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Não só isso é incrível, mas eu tenho procurado por algo como Quandl por muito tempo!
Fico feliz em saber que você está pensando nisso - acho que o que você está propondo funcionaria. Para ser honesto, eu apenas achei que era legal e simples usar a função get do quandl:
importe Quandl como ql.
Mas agora que penso mais nisso, gostaria de saber que o quandl ficará feliz com todos os quantopianos que ajustam os parâmetros de seus algos o dia todo, recarregando os dados para cada teste. Talvez o quantopian consiga uma chave de mega-autorização ou algo parecido. (Espero que eu não esteja abrindo uma lata de minhocas ..)
Eu amo o que vocês estão fazendo!
Eu tentei muito, mas não vou postar minha bagunça de código que não funciona.
Em vez disso, seria possível ver um exemplo do uso do Fetcher sem o símbolo & # 39; palavra-chave, para que possa obter um arquivo. csv contendo sinais derivados, algo como:
usando uma chamada como.
Todos os exemplos que vi usam o símbolo & # 39; & # 39; & # 39; palavra-chave em fetch_csv ().
Então, em handle_data (), eu quero usar o preço de uma ação com seu sinal associado: data [cur_sid].price (a coisa normal com preço de sid ()) e dados [cur_sid].sig (meu arquivo. csv carregado). Eu percebo que preciso apresentar o & # 39; sig & # 39; nome da coluna em algum lugar, à la o & # 39; post_func = rename_col & # 39; no exemplo Fetcher. Mas eu simplesmente não consigo descobrir.
Uma questão separada: seria ideal ter a capacidade de usar os nomes das colunas no meu arquivo. csv (GOOG, IBM no meu exemplo acima) como uma maneira de preencher meu portfólio em initialize () com todos os sids apropriados.
Dessa forma, meu arquivo sig. csv carregado por upload carrega todas as informações do ticker para que eu não precise digitar sid () ou seus números. Eu posso configurar o código no Quantopian e controlar quais ações são testadas simplesmente alterando o arquivo. csv no meu servidor (ou especificando um arquivo. csv diferente).
Essas coisas são possíveis?
O Quandl nos deu uma chave mega auth! Sempre que você executar o Fetcher com um quandl, nós o estamos autenticando com a chave do Quantopian. O combo Q + Q acertou um acorde, então talvez seja legal adicionar um novo & # 39; fetch_quandl & # 39; então você poderia apenas fazer:
e, em segundo plano, usaremos o quandl api.
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Você deve conseguir usar o csv que estou usando para ver a estrutura do arquivo e assim por diante.
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Obrigado pelo grande exemplo, Fawce. Isso é muito útil. Estou ansioso para adaptá-lo. Vejo que a grande diferença é que, em vez de um arquivo. csv com aparência de DataFrame de coluna N + 1, é uma pilha de N 3 colunas semelhante a DataFrame para quantas datas você desejar. Consegui.
Eu entendi que há um limite de 10 títulos em uma carteira?
Meu algoritmo limita o portfólio a 20% do universo (decil superiores e inferiores). Isso funciona com cerca de 100 títulos para o universo que escolhi.
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Ótimo, obrigado pela sua paciência e explicações.
É possível importar uma série temporal de dados minuciosos usando fetch_csv? Os exemplos acima parecem ser dados diários. Em caso afirmativo, em que formato as datas e horas devem ser dadas?
Sim David, você pode. Em sua fetch_csv, é necessário especificá-lo. Algo assim:
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Obrigado por construir este novo recurso e foi um prazer conhecê-lo pessoalmente no último encontro com a Quantopian (você pode lembrar de mim como a pessoa chata que fez algumas perguntas sobre como vocês protegem seu site contra ataques maliciosos em Python). Eu queria saber se está na linha do tempo do projeto da Quantopian para o Fetcher de código aberto?
A razão é que muitas pessoas (ou seja, pelo menos eu) estão tentando usar o Zipline como uma maneira de fazer backtest com fontes de dados externas (em SQL / NoSQL), por exemplo, opções históricas / dados forex. O Fetcher será um excelente tutorial para pessoas como eu que estão tentando construir uma fonte de dados personalizada. Prometo que, se um bom exemplo de como uma fonte personalizada é criada, eu carregarei minha fonte de dados personalizada no Github. Obrigado pelo excelente esforço de sua equipe na construção de um excelente backtester on-line (Quantopian) e off-line (Zipline) Até lá, vou tentar descobrir através do PyDev via tentativa e erro.
Obrigado por construir este novo recurso e foi um prazer conhecê-lo pessoalmente no último encontro com a Quantopian (você pode lembrar de mim como a pessoa chata que fez algumas perguntas sobre como vocês protegem seu site contra ataques maliciosos em Python). Eu queria saber se está na linha do tempo do projeto da Quantopian para o Fetcher de código aberto?
A razão é que muitas pessoas (ou seja, pelo menos eu) estão tentando usar o Zipline como uma maneira de fazer backtest com fontes de dados externas (em SQL / NoSQL), por exemplo, opções históricas / dados forex. O Fetcher será um excelente tutorial para pessoas como eu que estão tentando construir uma fonte de dados personalizada. Prometo que, se um bom exemplo de como uma fonte personalizada é criada, eu carregarei minha fonte de dados personalizada no Github. Obrigado pelo excelente esforço de sua equipe na construção de um excelente backtester on-line (Quantopian) e off-line (Zipline) Até lá, vou tentar descobrir através do PyDev via tentativa e erro.
Eu descobri que este trecho pode ser usado para definir cabeçalhos no caso de um arquivo não ter cabeçalhos. No entanto, como definir um delimitador diferente como & # 39 ;; & # 39; em vez de & # 39 ;, & # 39; ?
uso semelhante a.
fetch_csv usa pandas read_csv sob o capô. Você deve ser capaz de passar em qualquer dos argumentos opcionais aceitos por read_csv (listados abaixo) para fetch_csv, incluindo & # 39; delimiter & # 39;
Deixe-me saber se isso resolve o seu problema! Fiz uma anotação para adicionar esse nível de detalhes aos nossos documentos de ajuda ao Coletador.
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Ei pessoal. Definitivamente, concordo que este é um ótimo recurso. Algumas perguntas: 1) Como os símbolos são mapeados para os sid? Em muitos casos, um símbolo é mapeado para muitos sid's e, às vezes, a primeira escolha não é a escolha mais sensata. Como isso é tratado em fetch_csv? 2) Como devemos usar o fetch_csv em produção? É initialize () chamado no início de cada dia e podemos colocar a chamada fetch_csv lá? Ou precisamos chamá-lo em handle_data ()?
Usamos ticker, pares de datas para combinar símbolos no arquivo externo para o universo sid de Quantopian, então seu arquivo precisa ter o ticker correto & # 39; a partir de & # 39; a data em que está associada no arquivo. Acredito que atualmente só suportamos partidas diretas e não temos regras difusas, por isso, se não houver uma correspondência exata, será descartada e impressa uma declaração de advertência.
O Fetcher é chamado na inicialização e, ao vivo, o arquivo é re-analisado todas as manhãs quando o algoritmo é lançado em produção no início da manhã (atualmente acho que 2-3am). Isso significa que novos dados estão disponíveis para o seu algoritmo de produção no máximo uma vez por dia com o design atual (estamos procurando opções para aumentar essa frequência e permitir atualizações intraday).
Uma outra sutileza é que o arquivo de origem deve manter um registro histórico imutável de dados passados com atualizações limitadas à anexação de dados de cada novo dia. A longo prazo, podemos desenvolver uma solução que contorne essa dependência histórica, mas em nosso projeto atual é fundamental que o arquivo persista antes do conteúdo.
Confira o código em anexo para um exemplo simples de como usar um único instantâneo de tempo de um índice de ações via Fetcher para definir o universo do algoritmo. Como sempre, mais detalhes e exemplos podem ser encontrados nos documentos de ajuda.
Felicidades, Jess.
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Eu li que deve haver uma correspondência com o Sids definido em Quantopian.
1) E se eu tiver um símbolo como DAX ou Future não presente no QT?
2) é o & # 39; universo & # 39; definido para isso ou os dados do sinal? Não tenho ideia de qual diferença entre dados de sinal e segurança é?
3) Como definir datas de início e término do próprio teste de retorno programaticamente? Eu tenho a ideia de que está relacionado com o SID? Como definir eu quero executar um teste durante um certo período?
Para Informações de Segurança, seu arquivo CSV deve ter uma coluna com cabeçalho de símbolo que represente o símbolo dessa segurança na data dessa linha. Internamente, Fetcher mapeia o símbolo para o id de segurança de Quantopian (sid). Você pode ter muitos símbolos em um único arquivo CSV. No entanto, qualquer símbolo que não seja inicializado (usando sid () ou set_universe ()) será descartado.
Aqui estão as respostas às suas perguntas:
1) Você só pode fazer backtest e live trade nos SIDs que estão em nosso banco de dados. Temos dados para mais de 8.000 ações e ETFs dos EUA! Isso inclui todas as ações negociadas desde 2002, mesmo aquelas que não são mais negociadas.
2) O universo é todo o estoque inicializado em seu algoritmo e presente em seu arquivo buscado. Os dados de segurança são um preço, volume ou outro atributo para o estoque que você está negociando. Signals can be anything else - economic indicators, international stocks, prices of precious metals etc. You can use Fetcher to import security data or signal information to drive your trading logic.
3) You can't set the start and end dates in your code, you have to choose the backtest period from the calendar in the IDE. But it would be nice!
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
It appears that while you can import a universe from a CSV, you can't get the history() of that universe, the following very simple program does not work.
Any idea on a fix?
Thanks for reporting this bug, really important find. Your repro case was really helpful, and we are working on a fix now.
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Russel (and everyone),
Good news, we fixed this issue. The attached backtest is from the repro example above. You have to clone it and run to see the logs. N. B. I changed the csv file to be comma delimited.
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Esse recurso é grande! Não posso dizer quantas vezes alguém me perguntou: "Tenho um conjunto de preços no meu computador, posso usá-lo no Quantopian?" ou & quot; Você tem essa outra fonte de dados específica em Quantopian? & quot; Até hoje, a resposta foi não!
O Fetcher permite que você importe quaisquer dados de séries temporais em um formato CSV para o Quantopian. Os dados podem ser informações adicionais sobre um estoque já em Quantopian, como se você importar o interesse a descoberto para uma lista de ações, ou pode ser totalmente autônomo dados como o preço do paládio.
O Fetcher importa os dados em um dataframe do pandas. Uma vez no dataframe, ele é classificado por data e hora. O Fetcher permite manipular e formatar o dataframe importado antes e depois do tempo. Uma vez que a formatação é feita, o dataframe é então usado como uma fonte de dados como os dados de preço existentes que o Quantopian usa.
Isso é incrivelmente poderoso. Até hoje, você só conseguiu codificar seus algoritmos em relação aos sinais encontrados nos dados de preço e volume de estoque. Agora, você pode codificar seu algoritmo em qualquer fonte de dados em que você possa colocar suas mãos! Eu particularmente quero apontar o quandl /. Eles reuniram 4 milhões de conjuntos de dados que você pode usar gratuitamente e que são facilmente acessados por meio do Quantopian. O exemplo abaixo carrega os preços de paládio e ouro de Quandl, como exemplo.
Para a explicação completa do recurso, você pode ler a ajuda aqui e aqui.
Aqui está uma cartilha rápida. O código genérico que você usa para o Fetcher:
Aqui está uma implementação simples para um arquivo compartilhado no Dropbox:
fetch_csv (& # 39; dl. dropbox / u / 1 / history. csv & # 39 ;, date_col = & # 39; data & # 39 ;, date_format = & # 39;% m /% d /% Y & # 39;)
Aqui estão as primeiras linhas desse CSV, para que você possa ver como a formatação funciona:
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Esta é uma adição verdadeiramente excelente em funcionalidade, pessoal bem feito.
Excelente, esta é uma adição maravilhosa, eu vou usá-lo para puxar os preços VIX e SKEW, pelo menos!
Apenas um lembrete para todos que estão buscando séries de dados econômicos - como Jessica Stauth apontou em Nova York há uma ou duas semanas, muitas vezes esses dados são marcados com o tempo, de modo que os registros históricos de hora são anteriores aos dados disponíveis naquele ponto. Tempo.
No caso dela, os registros de tempo de dados de juros curtos da NYSE foram 8 dias antes de esses números serem divulgados.
Para evitar viés de look-ahead, você deve ajustar os carimbos de hora!
Simon, esse é um bom ponto. Nós trabalhamos muito duro para manter o viés de look-ahead fora do sistema, mas o Fetcher permite que ele entre de novo se você não for cuidadoso.
Um exemplo: digamos que você importe o desemprego como seu sinal, e você insere o desemprego de novembro em 1 de novembro de 2012 - o viés de antecipação, porque você não sabe os dados de desemprego então! Você precisa importá-lo com os dados de lançamento dos dados como a data fixada, ou seja, a primeira data em que você pode negociar as informações.
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Eu vou fazer um ponto para cobrir este novo recurso com algum detalhe no webinar de hoje. Se você estiver procurando por uma análise mais profunda, inscreva-se aqui.
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Sim, pode ser mais sutil do que isso, já que a maioria das séries de lançamentos econômicos tem suas próprias datas, que não correspondem às datas de lançamento dos dados, mas sim às datas dos dados em si. Pior, esses dados geralmente são revisados, onde os dados do passado são atualizados no futuro, portanto, se você estiver testando novamente a série, seu algoritmo pode funcionar bem com todos os números revisados, mas essas revisões são dados futuros.
EDIT: ainda é uma característica incrível!
Esta é uma das melhores e necessárias atualizações que eu já vi. A última vez que verifiquei, havia apenas certas bibliotecas python aprovadas que poderíamos referenciar. Existe uma lista em algum lugar?
Eu concordo completamente com esse ótimo novo recurso - obrigado.
Nos testes, eu clonei este algoritmo e obtive o seguinte quando eu construí:
Eu sei que você sabe sobre isso (através dessa mensagem), então eu provavelmente não deveria ser redundante aqui. Isso é uma correção curta ou longa? Sem pressão.
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Oh uau perfeito. statsmodels foi o principal que eu estava procurando.
@ryan, obrigado pelo heads up, checando.
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@ryan, o problema é fixo e o Fetcher funciona novamente. Desculpe pela inconveniência!
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Isso parece muito interessante. À primeira vista, parece que você está se mantendo fiel ao US Equities .. mas se você nos permitir buscar dados de OHLC de alguém como dukescopy, poderíamos executar algoritmos em FX também :)
Ótimo novo recurso! Qualquer possibilidade de adicionar o pacote python Quandl à whitelist?
Ei Fawce e Dan - obrigado pela correção. Ele está funcionando para mim e estou explorando os recursos (como pre_func, post_func e como usar várias colunas em um DataFrame remoto). Eu atualizarei meu outro post / thread com meus exemplos de trabalho quando chegar em um bom ponto.
@Ryan, obrigado. Por favor, deixe-me saber se você tiver dúvidas como você chutar os pneus.
@George, o quandl fez um ótimo trabalho em sua API, e se encaixa perfeitamente com o Fetcher. Nós estávamos falando sobre adicioná-lo e ter uma pergunta para você. Para evitar o viés de antecipação na simulação, restringimos o quandl ao método de inicialização e fornecemos uma maneira de você empurrar o dataframe recebido para as fontes de dados do algoritmo. Dessa forma, você obterá toda a bondade do quandl e o alinhamento de dados, lotes, transformações e assim por diante para os dados. Você ficaria feliz com isso?
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Não só isso é incrível, mas eu tenho procurado por algo como Quandl por muito tempo!
Fico feliz em saber que você está pensando nisso - acho que o que você está propondo funcionaria. Para ser honesto, eu apenas achei que era legal e simples usar a função get do quandl:
importe Quandl como ql.
Mas agora que penso mais nisso, gostaria de saber que o quandl ficará feliz com todos os quantopianos que ajustam os parâmetros de seus algos o dia todo, recarregando os dados para cada teste. Talvez o quantopian consiga uma chave de mega-autorização ou algo parecido. (Espero que eu não esteja abrindo uma lata de minhocas ..)
Eu amo o que vocês estão fazendo!
Eu tentei muito, mas não vou postar minha bagunça de código que não funciona.
Em vez disso, seria possível ver um exemplo do uso do Fetcher sem o símbolo & # 39; palavra-chave, para que possa obter um arquivo. csv contendo sinais derivados, algo como:
usando uma chamada como.
Todos os exemplos que vi usam o símbolo & # 39; & # 39; & # 39; palavra-chave em fetch_csv ().
Então, em handle_data (), eu quero usar o preço de uma ação com seu sinal associado: data [cur_sid].price (a coisa normal com preço de sid ()) e dados [cur_sid].sig (meu arquivo. csv carregado). Eu percebo que preciso apresentar o & # 39; sig & # 39; nome da coluna em algum lugar, à la o & # 39; post_func = rename_col & # 39; no exemplo Fetcher. Mas eu simplesmente não consigo descobrir.
Uma questão separada: seria ideal ter a capacidade de usar os nomes das colunas no meu arquivo. csv (GOOG, IBM no meu exemplo acima) como uma maneira de preencher meu portfólio em initialize () com todos os sids apropriados.
Dessa forma, meu arquivo sig. csv carregado por upload carrega todas as informações do ticker para que eu não precise digitar sid () ou seus números. Eu posso configurar o código no Quantopian e controlar quais ações são testadas simplesmente alterando o arquivo. csv no meu servidor (ou especificando um arquivo. csv diferente).
Essas coisas são possíveis?
O Quandl nos deu uma chave mega auth! Sempre que você executar o Fetcher com um quandl, nós o estamos autenticando com a chave do Quantopian. O combo Q + Q acertou um acorde, então talvez seja legal adicionar um novo & # 39; fetch_quandl & # 39; então você poderia apenas fazer:
e, em segundo plano, usaremos o quandl api.
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Você deve conseguir usar o csv que estou usando para ver a estrutura do arquivo e assim por diante.
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Obrigado pelo grande exemplo, Fawce. Isso é muito útil. Estou ansioso para adaptá-lo. Vejo que a grande diferença é que, em vez de um arquivo. csv com aparência de DataFrame de coluna N + 1, é uma pilha de N 3 colunas semelhante a DataFrame para quantas datas você desejar. Consegui.
Eu entendi que há um limite de 10 títulos em uma carteira?
Meu algoritmo limita o portfólio a 20% do universo (decil superiores e inferiores). Isso funciona com cerca de 100 títulos para o universo que escolhi.
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Ótimo, obrigado pela sua paciência e explicações.
É possível importar uma série temporal de dados minuciosos usando fetch_csv? Os exemplos acima parecem ser dados diários. Em caso afirmativo, em que formato as datas e horas devem ser dadas?
Sim David, você pode. Em sua fetch_csv, é necessário especificá-lo. Algo assim:
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Obrigado por construir este novo recurso e foi um prazer conhecê-lo pessoalmente no último encontro com a Quantopian (você pode lembrar de mim como a pessoa chata que fez algumas perguntas sobre como vocês protegem seu site contra ataques maliciosos em Python). Eu queria saber se está na linha do tempo do projeto da Quantopian para o Fetcher de código aberto?
A razão é que muitas pessoas (ou seja, pelo menos eu) estão tentando usar o Zipline como uma maneira de fazer backtest com fontes de dados externas (em SQL / NoSQL), por exemplo, opções históricas / dados forex. O Fetcher será um excelente tutorial para pessoas como eu que estão tentando construir uma fonte de dados personalizada. Prometo que, se um bom exemplo de como uma fonte personalizada é criada, eu carregarei minha fonte de dados personalizada no Github. Obrigado pelo excelente esforço de sua equipe na construção de um excelente backtester on-line (Quantopian) e off-line (Zipline) Até lá, vou tentar descobrir através do PyDev via tentativa e erro.
Obrigado por construir este novo recurso e foi um prazer conhecê-lo pessoalmente no último encontro com a Quantopian (você pode lembrar de mim como a pessoa chata que fez algumas perguntas sobre como vocês protegem seu site contra ataques maliciosos em Python). Eu queria saber se está na linha do tempo do projeto da Quantopian para o Fetcher de código aberto?
A razão é que muitas pessoas (ou seja, pelo menos eu) estão tentando usar o Zipline como uma maneira de fazer backtest com fontes de dados externas (em SQL / NoSQL), por exemplo, opções históricas / dados forex. O Fetcher será um excelente tutorial para pessoas como eu que estão tentando construir uma fonte de dados personalizada. Prometo que, se um bom exemplo de como uma fonte personalizada é criada, eu carregarei minha fonte de dados personalizada no Github. Obrigado pelo excelente esforço de sua equipe na construção de um excelente backtester on-line (Quantopian) e off-line (Zipline) Até lá, vou tentar descobrir através do PyDev via tentativa e erro.
Eu descobri que este trecho pode ser usado para definir cabeçalhos no caso de um arquivo não ter cabeçalhos. No entanto, como definir um delimitador diferente como & # 39 ;; & # 39; em vez de & # 39 ;, & # 39; ?
uso semelhante a.
fetch_csv usa pandas read_csv sob o capô. Você deve ser capaz de passar em qualquer dos argumentos opcionais aceitos por read_csv (listados abaixo) para fetch_csv, incluindo & # 39; delimiter & # 39;
Deixe-me saber se isso resolve o seu problema! Fiz uma anotação para adicionar esse nível de detalhes aos nossos documentos de ajuda ao Coletador.
O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian. Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, pois nenhuma das suas afiliadas está comprometida em fornecer consultoria de investimento, atuar como um consultor para qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.
Ei pessoal. Definitivamente, concordo que este é um ótimo recurso. Algumas perguntas: 1) Como os símbolos são mapeados para os sid? Em muitos casos, um símbolo é mapeado para muitos sid's e, às vezes, a primeira escolha não é a escolha mais sensata. Como isso é tratado em fetch_csv? 2) Como devemos usar o fetch_csv em produção? É initialize () chamado no início de cada dia e podemos colocar a chamada fetch_csv lá? Ou precisamos chamá-lo em handle_data ()?
Usamos ticker, pares de datas para combinar símbolos no arquivo externo para o universo sid de Quantopian, então seu arquivo precisa ter o ticker correto & # 39; a partir de & # 39; a data em que está associada no arquivo. Acredito que atualmente só suportamos partidas diretas e não temos regras difusas, por isso, se não houver uma correspondência exata, será descartada e impressa uma declaração de advertência.
O Fetcher é chamado na inicialização e, ao vivo, o arquivo é re-analisado todas as manhãs quando o algoritmo é lançado em produção no início da manhã (atualmente acho que 2-3am). Isso significa que novos dados estão disponíveis para o seu algoritmo de produção no máximo uma vez por dia com o design atual (estamos procurando opções para aumentar essa frequência e permitir atualizações intraday).
Uma outra sutileza é que o arquivo de origem deve manter um registro histórico imutável de dados passados com atualizações limitadas à anexação de dados de cada novo dia. A longo prazo, podemos desenvolver uma solução que contorne essa dependência histórica, mas em nosso projeto atual é fundamental que o arquivo persista antes do conteúdo.
Confira o código em anexo para um exemplo simples de como usar um único instantâneo de tempo de um índice de ações via Fetcher para definir o universo do algoritmo. Como sempre, mais detalhes e exemplos podem ser encontrados nos documentos de ajuda.
Felicidades, Jess.
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Eu li que deve haver uma correspondência com o Sids definido em Quantopian.
1) E se eu tiver um símbolo como DAX ou Future não presente no QT?
2) é o & # 39; universo & # 39; definido para isso ou os dados do sinal? Não tenho ideia de qual diferença entre dados de sinal e segurança é?
3) Como definir datas de início e término do próprio teste de retorno programaticamente? Eu tenho a ideia de que está relacionado com o SID? Como definir eu quero executar um teste durante um certo período?
Para Informações de Segurança, seu arquivo CSV deve ter uma coluna com cabeçalho de símbolo que represente o símbolo dessa segurança na data dessa linha. Internamente, Fetcher mapeia o símbolo para o id de segurança de Quantopian (sid). Você pode ter muitos símbolos em um único arquivo CSV. No entanto, qualquer símbolo que não seja inicializado (usando sid () ou set_universe ()) será descartado.
Aqui estão as respostas às suas perguntas:
1) Você só pode fazer backtest e live trade nos SIDs que estão em nosso banco de dados. Temos dados para mais de 8.000 ações e ETFs dos EUA! Isso inclui todas as ações negociadas desde 2002, mesmo aquelas que não são mais negociadas.
2) O universo é todo o estoque inicializado em seu algoritmo e presente em seu arquivo buscado. Os dados de segurança são um preço, volume ou outro atributo para o estoque que você está negociando. Signals can be anything else - economic indicators, international stocks, prices of precious metals etc. You can use Fetcher to import security data or signal information to drive your trading logic.
3) You can't set the start and end dates in your code, you have to choose the backtest period from the calendar in the IDE. But it would be nice!
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It appears that while you can import a universe from a CSV, you can't get the history() of that universe, the following very simple program does not work.
Any idea on a fix?
Thanks for reporting this bug, really important find. Your repro case was really helpful, and we are working on a fix now.
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Russel (and everyone),
Good news, we fixed this issue. The attached backtest is from the repro example above. You have to clone it and run to see the logs. N. B. I changed the csv file to be comma delimited.
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