Najszybszy sposób na wejście na handel algorytmiczny?z Pythonem (2024)

AHandel lgorytmiczny jest w rzeczywistości naprawdę nieprzezroczystym przemysłem i nie ma tak dużej wiedzy o wysokiej jakości dostępnej lub przynajmniej łatwo dostępnej.Wszystkie kursy online, na które wpadłem, są w rzeczywistości szczątkowe i nie odpowiadają na najważniejsze pytanie:Jak naprawdę zarabiać pieniądze?🤔 Pamiętam, kiedy zaczynałem i chciałem dostać się do branży i jak ciężko musiałem wykopać, aby zrozumieć, jak to działa.

I zawsze istnieje możliwość, że nigdy tego nie rozgryzie!

Jednak kiedy się nad tym zastanowić… chodzi o zakup aktywów w pewnym momencie, a następnie sprzedaż go w przyszłości i miejmy nadzieję, że zaspokoi zysk lub odwrotność, sprzedaż krótko, a następnie odkupienie.(Ale to wymagałoby płacenia odsetek, więc jest to nieco bardziej skomplikowane)trudnyIłatwy, jest to trudne, ponieważ musisz nauczyć się programowania, matematyki i finansów, ale jest to łatwe, ponieważ chodzi o wejście na pozycję, a następnie wydostanie się z pozycji.

Dzisiaj przejdziemy informacje z trudnej części 🤓 (programowanie, matematyka i finanse).Dzielę się tym, co uważam za niezbędne funkcje i matematyki Python/Pandas, które musisz wiedzieć, aby móc zbadać i znaleźć opłacalną strategię.Weźmy się w to!

1. Pobieranie codziennych danych.

Importuj matplotlib.pyplot jako PLT
Importuj datetime jako DT
Importuj yfinance jako yf
importować pandy jako PD
importować Numpy jako NP
importować pandas_ta
end_date = dt.date.today ()
start_date = end_date - pd.dateoffset (365*3)
symbol = „nvda”
ceny_df = yf.Download (tickers = symbol,
start = start_date,
end = end_date)
ceny_df

2. Oblicz wskaźniki techniczne i funkcje toczenia.

ceny_df ['stoch_k'] = pandas_ta.stochrsi (close = ceny_df ['przym…