Ohlc Forex Historical Data

Dados históricos (diariamente) - Ações norte-americanas até 1693, Ações estrangeiras até 1693, Ações induzidas para 1693 - Renda fixa para 1520, Mercadorias para 1252, Imóveis para 1835, Taxas de câmbio para 1383 - Dados econômicos até 1168, Inflação em 1209 - Ativo Alocação para 1800 - preço a pedido no Salesglobalfinancialdata - preço por série de dados ou banco de dados completo Padrão de classe institucional, a Morningstar fornece várias plataformas para dados históricos: - Morningstar Quotes - instantâneos pontuais ou dados completos de tick-by-tick de 2003 (Dados de EOD de 1998), dados para ações globais, ETFs e derivativos listados (futuros, opções, etc.) - Morningstar Data for Equities - dados desde 1973, fundamentos de capital global, preços EOD, fundos mútuos, insider e propriedade institucional - Morningstar Índices - patrimônio líquido, renda fixa, alternativas, índices multi-ativos - Morningstar Data for Commodities - 300 fontes agregadas de dados, preços históricos, dados fundamentais, integração MS Excel Orientação de classe institucional D, a Thomson Reuters fornece várias plataformas para dados históricos de mercado: - Lipper - banco de dados cobre preços e dados fundamentais para fundos de investimento, fundos fechados, ETFs, fundos de hedge, fundos de aposentadoria e produtos de seguros - Tick História - 2 petabytes de microssegundo, tempo - dados de ticks estampados, de 1996, mais de 45 milhões de OTC e instrumentos negociados em bolsa em todo o mundo, componentes de índices históricos, ações corporativas integradas, trocas e conteúdo contribuído por terceiros. Preços históricos (diário intradiário) e outros dados - renda fixa (desde 1984 ) - aprox. 55 000 emissões - futuros (desde 1972) - aprox. 900 contratos - opções de patrimônio, índice e futuros (desde 2004) - aprox. 7200 subjacentes - ações (desde 1972) - aprox. 25 000 emissões - fundos de investimento (desde 1984) - aprox. 28 000 problemas - dados de juros curtos - dados da empresa para ações internacionais - fundamentos, classificações, dados da ESG, etc. - notícias e pesquisa Padrão de classe institucional: - dados históricos de centenas de trocas (todos os prazos de tick-by-tick), Todos os ativos (ações, títulos, moedas, commodities, derivativos, fundos, índices, etc.) - dados macroeconômicos históricos, dados fundamentais, indicadores, notícias financeiras, dados ESG etc. - ferramentas integradas de análise de risco, execução e análise comercial, etc. - preço A pedido, a plataforma SP Capital IQ fornece dados históricos para: - indicadores macroeconômicos globais (inflação, emprego, PIB, balança de pagamentos, comércio, varejo e indicadores industriais, etc.) - banco de dados Compustat - dados fundamentais de patrimônio de 1950 - preço histórico diário Dados - ações mundiais, fundos mútuos, renda fixa, índices, commodities, moedas, crédito, derivados e taxas Pesquisas académicas: bancos de mercado de qualidade de pesquisa: preços diários das ações dos EUA desde 1925 - Dados de preços intradiários para vários índices - Preços do Tesouro dos EUA (mensal desde 1925, diariamente desde 1961) - Base de dados de fundos mútuos dos EUA sem sobrevivência sem direitos de propriedade desde 1962 - CRSPZiman Real Estate Data Series (preços de REIT e dados fundamentais) - CRSPCompustat Merged Database - Dados de estoque de CRSPs e Compustats Xpressfeed dados fundamentais dentro de um único banco de dados vinculado Histórico Diário Intraday Bases de dados: - Futuros Forex Cash para início 1965 Diário 1987 Intraday - CQG Datafactory bases de dados modularizadas locais - premiado front end Dados reais Extrator de criador de dados contínuos - RTH Data flexível Sessões durante a noite aleatorizar OHLC - Atualizações automáticas do CQG para a sua máquina 4 x diária - Auto Roll Auto Compression Auto Exe lógica - 256 Global Exchanges 400 - 10,000 Symbols - Desenvolvido por comerciantes para comerciantes - Modelo baseado em assinatura - desconto 95 em crus CQG Datafactory Pricing - Por exemplo Acesso e compilação contínua de dados - 220 por símbolo por ano. - Outras taxas de desconto para maiores carteiras: - E. g. Um banco de dados de 400 símbolos 15.000 para baixo mais 1.200 pcm - Os preços incluem atualizações Preços históricos (cotações, trades ou dados de minutos): - ações - futuros - opções de índice de ações - forex - índices de caixa (mais de 60 índices) - indicadores de mercado (VIX, NASDAQ TICK, etc.) - banco de dados de equivalência completa (98,800 para cotações e negócios, 48,400 para dados de minutos) - banco de dados de futuros completo (27,000 para cotações e negócios, 16,500 para dados de minutos) - banco de dados de opções completas (170,100 para cotações e negócios, 83,300 para Dados de minutos) - banco de dados forex completo (26.200 para cotações e trades, 13.100 para dados mínimos) - banco de dados completo de índices (16.500 para negociações) - banco de dados de indicadores completos (4.300 para negociações) - ações por símbolo-ano (30 citações e trades, 15 Dados de minutos) - futuros por símbolo-ano (500 cotações e negócios, dados de 125 minutos) - opções por símbolo-ano (500 citações e trades, dados de 200 minutos) - forex por símbolo-ano (300 citações e negócios, dados de 150 minutos ) - índices por símbolo-ano (125 para comércio S) - indicadores por símbolo-ano (125 para negociações) Preços intraday históricos (incluindo profundidade completa, top-of-book, consolidado e OHLC Bars): - ações (Nasdaq, BATS, ARCA, EDGX, EDGA) desde janeiro de 2007 - Opções de futuros e futuros (CME, CBOT, NYMEX e Comex) desde janeiro de 2007 - opções (todas as opções listadas nos EUA do feed oficial da OPRA) desde janeiro de 2007 - clientes de hedge funds, sell side e academia. - ações completas - 36.540 tradesquotes, 18.270 apenas com trades, 12.180 1s barras - ações por símbolo por ano - 7 a 20 tradesquotes, 5 a 15 apenas negociações - futuros completos - 28.000 tradesquotes, 7.000 negociações apenas - futuros por símbolo por ano - 120 a 200 tradesquotes, de 60 a 100 negociações apenas - opções completas - 44.400 tradesquotes, 29.600 apenas negociações, 22.200 barras de 1s - opções por símbolo por ano - 175 a 250 tradesquotes, 123 a 175 negociações apenas - AlgoSeek também é um parceiro de dados com a QuantGo, onde Você pode alugar dados mensalmente Dados históricos intradaydaily: - 180 dias de calendário de dados de ticks (inclui mercado de pré-publicação) - Dados de Forex de 1 minuto desde fevereiro de 2005 - Dados de Eminis de 1 minuto desde setembro de 2005 - StockFuturesIndexes Dados de 1 minuto Desde maio de 2007 - 15 anos de dados da OHLC (Diário, Semanal e Mensal) para ForexStockFuturesIndexes - DTN IQFeed - Serviço Base 75mo, tick by tick e dados históricos do mercado com acesso a ações, futuros, divisas e opções - IQFeed Forex Only - Serviço Base 30mo , Tick by tick spot forex feed com antecedentes de 180 dias do carrapato, 10 anos de histórico de 1 minuto. Preços históricos (cotações, ticks, negócios, dados mínimos ou diários): - mais de 20 anos de dados de equivalência de ticks (40 bolsas de valores) - Mais de 30 anos de dados de futuros de tiques (1000 futuros) - mais de 15 anos de dados de forex de ticks (parcelas de 10k) - mais de 20 anos de dados do índice de tiques (1000 índices) - futuros completos - diariamente 990, 100 séries de futuros marcam 11,990 ou cotações de negócios 44,490 - completar forex - diariamente 470, 900 pares de divisas marcar 5,030 ou bidask 8,990 - 50 índices - diariamente 590, marcar 4,850 - futuros por série de tempo - diariamente 50, marcar 380 ou cotações comerciais 990 - forex por série de tempo - diariamente 50, marcar 380 ou bidask 990 - índices por série de tempo - diariamente 50, marca 380 - estoques e valores - a pedido Dados históricos intradaydaily: - usuários acessam dados históricos por meio de APIs ou arquivos de download - ações dos EUA desde 1994, ações internacionais desde 2000, dividendsplit ajustado - Dados fundamentais das ações dos EUA nos últimos 11 anos - Futuros e local para ouro, prata, paládio e platina - taxas de juros interbancárias, tesouraria e swap com base na LIBOR e taxas de juros - preços mensais mensais futuros - índices internacionais Dados históricos de preços: - dados diários de preços diários para ETFs de ações dos EUA de 1998 - sem viés de sobrevivência, Ajustes de divisão de dividendos - informações de ganhos adicionais - complete DJIA - 150 - complete NASDAQ 100 - 400 - complete SP 100 - 400 - complete SP 500 - 895 - complete ETFs - 500 - banco de dados completo - 9,000 Preços históricos (intraday a partir de 2004 - trades, best bidask Cotações, cotações de câmbio regionais, índices, nível 2): ​​- ações de ações e ações de mercado e ações de ações e mercados de ações norte-americanos e internacionais - índices - opções de futuros e futuros - preço forex por série de dados ou banco de dados completo sob consulta no NxCoreSalesDTN Dados históricos intradaydaily: - rendas de usuários Dados em vez de comprá-lo, taxa mensal - muitas trocas em todo o mundo - ações, opções, futuros, notícias, eventos - bibliotecas R, Matlab, Python e Java - preço em Pedido em quantgosales (250 mensalmente por 5 anos, como exemplo) Preços históricos (diário intradiário): - ETFs de ações dos EUA (43 anos de dados diários, 20 anos intradiários) - ações, índice e opções de futuros (história completa) - EUA Futuros (61 anos todos os dias, 27 anos intradiário) - Índices dos EUA (40 anos todos os dias, 27 anos intradiário) - Bolsas alemãs (11 anos ao dia, 11 anos intradiário) - Índices alemães (12 anos por dia, 12 anos intraday) - forex (40 Todos os dias, 8 anos intraday) - grátis para clientes de corretagem da Tradestation - 249,95 mensalmente para não profissionais (plataforma de software Tradestation somente, sem corretagem) - 299,95 mensalmente para profissionais (apenas plataforma de software de tradestation, sem corretagem) Preços históricos (dados de minutos intradiários desde 2008, dados diários em função da segurança): - preços mundiais de ações - dados de opções de equivalência patrimonial - futuros - índices - forex - preços por câmbio (todos os símbolos), começa em 10-25 para dados diários de 5 anos - os dados intradiários começam em 5 por troca (Todos os símbolos) f Ou um mês Preços históricos (diários) e outros dados: - futuros - opções de futuros - índices de mercados de caixa - divisas - opções de ações dos EUA - fundos de investimento - taxas de juros dados econômicos - relatórios COT - preço por série de dados ou banco de dados completo sob solicitação em infocsidata Preços históricos (diários): - futuros - opções de futuros (mais dados de volatilidade implícita e histórica) - indexa mercados de caixa - ações dos EUA - fundos de investimento - relatórios COT - índices de futuros - 1 centavo por dia por símbolo - SP 500 custa 70 como exemplo - dados de opções - história completa 200 por símbolo - volatilidade (implícita e histórica) - 50 por símbolo - dados de fundos mútuos de ações - sob solicitação Dados históricos (intradía diária) de CME, CBOT, NYMEX, COMEX: - profundidade de mercado - topo de - livro - vendas de tempo - fim de dia - negociações de bloco - preço por série de dados ou banco de dados completo sob solicitação no dataminesalescmegroup Preços históricas do forex desde 1986: - dados de dados futuros e índices disponíveis desde 1990 - 45.000 anualmente f Ou banco de dados de dados de cheques forex completo - preço por série disponível aqui Dados de preços históricos (diariamente): - ações, índices, fundos, títulos, dados de câmbio globais, índices, fundos, títulos estrangeiros, derivados selecionados, produtos estruturados, warrants e opções - milhões de símbolos (mais Do que 1000 de intercâmbios e contribuintes de dados), dados entregues em uma forma de. csv, vários identificadores de segurança eSignal Classic permite o acesso a dados históricos de preços: - ações norte-americanas (intradía desde 1997, diariamente desde 1990) - futuros norte-americanos (intradiário desde 2007, diariamente 31 anos) - índices norte-americanos (intradía desde 1997, diariamente desde 1990) - Fundos mútuos diariamente desde 1997 - forex intradía desde 2007, diariamente desde 1983 - ações mundiais (intradiário desde 2009, diariamente até 10 anos) Preço histórico Dados: - 20 anos de dados diários para futuros, ações, índices, títulos e divisas - 7 anos de dados de tiques - dados de 60 intercâmbios mundiais - 6 a 24 por tempo de dados por símbolo por mês MetaStock Datalink (dados diários): - dados Para M Thomson Reuters - Preços dos EUA e do mercado mundial a partir de 1980 - índices e fundos de investimento de 1980 - futuros de 1973 - Datalink AsiaPacific Stocks - 24,95 meses - Datalink EuropeMiddle EastAfrica Stocks - 24,95 meses - Datalink NorthSouth American Stocks Fundos Mútuos - 24,95 meses - Datalink Worldwide Futuros - 24,95 meses - Datalink Índices mundiais - 9,95 meses EzeSoftware oferece um ex-dados do RealTick - Dados históricos de preços: - ações, ETFs, opções, futuros, divisas, títulos, títulos e futuros corporativos - Intraday, Daily, Weekly, Monthly, Seasonal E tempo e vendas Dados históricos de preços: - ações, ETFs, fundos, opções, futuros, divisas, títulos de governo e empresas, derivados (CMO, ABS, etc.) - horizontes temporários múltiplos (de tick-by-tick) Para frequências mais baixas) Dados de preços históricos para os mercados de renda fixa do governo europeu: - dados diários que remontam a 2003 - dados de tick by tick datados de 2011 Dados de preços diários históricos (EDD): - estoques dos EUA desde 195 0 - complete o histórico de preços de Singapura e Austrália para ações - complete o histórico de dados de futuros dos EUA - complete o histórico de dados de Forex - ações dos EUA 524 para o histórico completo (ações excluídas incluídas) - ações de Singapura 90, ações australianas 90 - base de dados de preços de futuros completa 90 Base de dados de preços 90 ONEQUANTDATA - Dados históricos de preços (diariamente): - preços históricos históricos das ações, inclui dados sobre informações da empresa e do produto, ações corporativas, ganhos, preços diários e volumes de negociação - classes de ativos complementares, incluindo warrants, fundos mútuos, folhas cor-de-rosa, ETFs, índices, ETFs e futuros de índices de ações Dados históricos (dailyintraday): - ações, índices, índices, futuros, divisas estrangeiros intradiários por 3 anos - final de dia ações americanas desde 1988, ETFs desde 1998 - futuros mundiais de fim de dia, índices , Fundos de investimento desde o início, ações internacionais desde 2000 - além disso, dados fundamentais para ações, commodities, ETFs e fundos mútuos, notícias e clima - a pedido, aqui Download O erXL Pro é um complemento para o MS Excel 2010 e 2013, que ajuda a baixar dados históricos de preços de títulos diretamente no livro de pastas Excels, fontes gratuitas (EoD) de: - Yahoo Finance - ações, índices, índices, fundos - Google Finance - ações - PiFin - taxas de câmbio de divisas, futuros financeiros, futuros e índices de commodities - 49,45 para os preços da opção DownloaderXL Pro (diariamente): - opções sobre ações dos EUA (desde 2002) - opções no SPX (desde 1990) - banco de dados completo (dados brutos IV gregos Cálculos com dividendos) - 8,495 - todos os símbolos (dados brutos com gregos IV) - 1,175 - todos os símbolos (dados de preço bruto) - 765 Preços das opções de participação: - diariamente desde 2008 Atualizado: atualizei o código para que ele funcione com a nova API da Oandas. Obtenha aqui o momento de falar sobre corretores, como colocar um negócio de forma programática e, sobretudo, como não se enganar. Um corretor não é nada mais do que uma empresa que lhe permite comercializar (comprar ou vender) ativos em um mercado através de sua plataforma. O que é muito importante para algotrading é: O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos Você pode ter uma conta de demonstração para executar o seu ambiente de teste e experimentar. O spread é tão pequeno quanto possível No nosso caso, nós realmente não nos importamos com o spread Como não estaremos fazendo negociação de alta freqüência em breve. Embora os corretores estejam regulamentados, ocorreram incidentes nos últimos dois anos, os corretores dobraram devido a certas condições. Seja muito cauteloso se não houver comentários sobre o corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor lhe oferecer uma alavanca louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho O que poderia acontecer É que você começa a ganhar algum dinheiro e você não pode expulsá-los. A sério. Situação super estressante. Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha eu estou usando o Oanda como corretor (não estou afiliado com eles) e eles oferecem uma API bastante decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita. Depois de iniciar sessão na sua conta de demonstração, vá para Gerenciar acesso à API. Lá, você pode encontrar sua chave de API que vamos usar em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE. O código para isso é e todas as outras postagens estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo com bastante facilidade. Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova API (melhorada). Esta publicação foi atualizada para usar a nova API, mas se (por qualquer motivo) você quiser verificar o código antigo, está aqui. Você é sortudo por você. Conectando-se a Oanda precisa de um arquivo conf - o que você pode gerar usando um script que Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Por que você quer que, em primeiro lugar, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se livre para usar qualquer um dos métodos. Agora, prepare-se para se surpreender. O código é direto. Inicializamos a API: e agora vamos fazer um pedido (comprar 5000 unidades de EURUSD) Verifique se o preço atual é tão fácil. Não se preocupe com o que é EURUSD ou com quantas unidades estamos comprando ou qual é a ordem do mercado. Por enquanto, colocamos o nosso primeiro comércio a partir do nosso laptop e vamos construir a nossa própria API para fazer negócios. Material emocionante Você pode ler a documentação da Oandas aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca do Python aqui. Tons de exemplos estão disponíveis na página do Oandas github aqui. Próxima, conectando-se a um verdadeiro sistema algotrading AO VIVO, que corre do meu RaspberryPI em casa. Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falar melhor sobre Forex e estratégias. Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo. Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque você seguiu os conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, você não pode culpar este blog aleatório (andor me). Aproveite a seu próprio risco. Isto é mais uma forma de construir sua própria estratégia algotrading - a edição Ethereum e não uma publicação de blog rápido e rápido. Também é um exemplo real com retornos reais (e erros reais de produção que me custam dinheiro), onde você pode ver como identificar oportunidades, por que algotrading é incrível e porque o gerenciamento de riscos pode salvar sua bunda. Eu recebo esta pergunta quase em uma base diária. Como posso encontrar uma boa estratégia? Como posso construir meu próprio? Preciso ter um doutorado em matemática. Estatística Newsflash: se eu posso escrever uma estratégia, qualquer pessoa pode escrever uma estratégia. Confie em mim sobre isso. O único truque é procurar um simples. Atualização: Esta publicação foi reescrita pelo menos cinco vezes (como o drama DAO escalou) e é o exemplo perfeito de uma estratégia fazendo um círculo completo. Comecei a me envolver com o Ethereum desde o início, já que eu realmente gostei de executar seus algoritmos na coisa blockchain. Quando TheDAO saiu, eu li tudo sobre isso e amei a idéia. Você não precisa entender o que Ethereum, theDAO, blockchain é neste ponto (eu prometo que eu vou caminhar em uma outra postagem). As mesmas ideias se aplicam ao Forex, estoque até bolas de Pokémon. Meu sistema de quatro passos - capitão óbvio - eu pessoalmente, tenho uma maneira específica de trabalhar. Passo um . Identifique uma ideia. Minha idéia, neste caso, é que existem algumas trocas oferecendo tokens Ethereum e DAO. E se houvesse uma arbitragem entre a segunda etapa. Teste manualmente a ideia. Se algo funciona, eu estou em algo. Tudo o que eu tinha que fazer era executar todas as etapas manualmente e anotar quaisquer taxas, condições ou qualquer coisa que devesse ser documentada. Passo três . Automatizar Este algoritmo não é um algoritmo de negociação de alta freqüência. Há uma quantidade considerável de risco de tempo (que você pode eliminar, assim como ver mais tarde), mas o que eu fiz poderia ser feito manualmente. O problema é que eu teria que gastar todo o tempo na frente do meu computador, verificando se há uma condição de arbitragem e, se houvesse, eu tinha que agir rápido e sem estragar. Ah e eu tivemos que recrutar cinco dos meus amigos para ampliar isso. Longa história curta, passei o Dia dos Presidentes escrevendo um programa simples que reproduzirá todas as minhas etapas manuais. O programa falhava e não eram mais que 100 linhas de código. Esta é a fase de coleta de dados em que vejo se existe uma vantagem que os algoritmos podem me dar. As vantagens podem ser: algo que seja automatizado e executado 1000 vezes por segundo ou 1000 vezes em paralelo Algo que pensa mais rápido do que eu posso Algo que não tem sentimentos para estragar meu sistema Se houver pelo menos uma ou mais condições encontradas, eu vou Comece a criar e reescrever o algo. Passo quatro. Tudo no que eu estou brincando e você verá um pouco porque o gerenciamento de riscos é super importante neste negócio. Vamos discutir um pouco sobre o que foi essa arbitragem. A idéia é: eu me pergunto se Kraken e Shapeshift têm preços diferentes para os mesmos recursos. Este é um caso de arbitragem clássico (Kraken e Shapeshift são trocas). Eu poderia trocar DAO por ETH em Kraken, transferir ETH para Shapeshift, trocar ETH por DAO e enviá-los de volta para Kraken e devido a incovencias de preços, eu acabaria com mais DAO do que inicialmente comecei dinheiro sem risco, o melhor tipo de dinheiro . Você pode ganhar dinheiro enquanto ETHDAO da Kraken DAOETH da ShapeShift gt 1 (taxa de gás). Fórmula muito simples, certo Todo ciclo, foi um retorno de 2 a 10 da minha capital. Depois de um tempo, comecei a atingir os limites do Shapeshift e tive que fazer isso funcionar em paralelo. A questão é o que você faria se você tivesse um algoritmo que lhe faça 10 de seu dinheiro a cada 20 minutos. A coisa mais estúpida que você poderia fazer é colocar toneladas de dinheiro nele. Se você não está familiarizado com a palavra grega hybris. Considere-se afortunado. Hybris é quando você pensa que é invencível, melhor do que deus. E este é o maior NO NÃO, você pode fazer na negociação. Após algumas semanas, a ADO foi pirateada. 160 milhões de dólares foram roubados (ou devo dizer congelado) e ninguém sabia o que aconteceria. Para mim, isso aconteceu, 10 minutos antes de embarcar em um avião para voar para Nova York. Hybris. Ou como pessoas nos EUA dizem: Fuck. Eu era inteligente (com sorte) o suficiente para ter bons hábitos de gerenciamento de risco (obrigado Forex). Nunca mais arriscaria mais 2 da minha capital, mesmo que pareça o melhor tipo de negócio. Por sorte, o dinheiro foi restaurado e eu poderia retirar o meu DAO para Ethereum (mas sim, eu comprei Wi-Fi no voo para manter o que está acontecendo). Toda essa experiência é um lembrete de que sempre há coisas que você não pode prever. Coisas que você não pode controlar. Este era um risco sistemático e não havia nenhuma maneira em que eu poderia ter visto isso. Empurrar botões e construir algoritmos não é suficiente. O gerenciamento adequado de riscos e saber quando você precisa tomar uma pílula é o que pode mantê-lo no jogo. Na próxima publicação, vou publicar todo o algoritmo e ir linha a linha. Eu também planejo discutir um pouco mais sobre a ADO e Ethereum. Se você não quer perder nada disso e obter mais informações adicionais, sinta-se à vontade para se inscrever no boletim informativo onde falo sobre fintech, algoritmos e mercados. Por sinal, se você quiser fazer sua própria criptografia e aprender mais sobre Ethereum, tenho uma ótima publicação com o código publicado aqui. Próxima: mergulhar no programa algotrading ETHDAO Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo. Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque você seguiu os conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, você não pode culpar este blog aleatório (andor me). Aproveite a seu próprio risco. A aprendizagem e o comércio de máquinas são um assunto muito interessante. É também um assunto onde você pode gastar toneladas de tempo escrevendo código e lendo documentos e, em seguida, uma criança pode vencê-lo enquanto joga Mario Kart. Nas postagens nexts, vamos falar sobre: ​​otimizar entradas e saídas. Isto e só isso pode fazer uma tonelada de diferença no seu rolo de banco. Calcule o tamanho da posição (no caso de você não gostar do critério de Kelly) Encontre a possível correlação entre diferentes pares (negociação em pares). Eu amo a correlação EURUSD vs GBPJPY Calcule as linhas de resistência do amplificador de suporte. Mas o que são os algoritmos de aprendizado da Machine Learning Machine são algoritmos em que uma máquina pode identificar padrões em seus dados. Yeap, é assim tão simples. Por exemplo, encontre todos os animais nesta foto e desenhe uma caixa em torno deles. Além disso, nomeie esse animal. Louco, eu sei. Para negociar como você pode imaginar, é bastante semelhante: para que uma máquina aprenda, você precisa ensinar o que é certo ou errado (aprendizado supervisionado) ou dar-lhe um grande conjunto de dados e deixá-lo ficar selvagem (sem supervisão). Para identificar objetos, isso é direto, e, o que acontece com o comércio, eu olhei em volta para ver se existe algum programa de aprendizado de máquina que possa identificar linhas SR, mas sem proveito. Então eu decidi escrever o primeiro programa de aprendizagem de máquinas em python que identifica linhas de suporte e resistência em Python. Outro primeiro Hooray Mas como um algoritmo pode identificar essas áreas, Senhoras e senhores (e robôs), deixe-me apresentar-lhe o MeanShift. Um algoritmo não supervisionado que é usado principalmente para reconhecimento de imagem e é bastante trivial para configurar e executar (mas também muito lento). A ideia é que este algoritmo me permita dividir meus dados (tiques forex) em áreas e então eu posso usar as bordas como suporte e linhas de resistência. Ideia legal, mas funciona. Analisamos cerca de 12 milhões de pontos de dados do EURUSD em 2014 e alguns meses de 2015. As linhas de resistência são colocadas automaticamente por um algoritmo de aprendizado de máquina. O que é realmente legal (e assustador) é que o algoritmo praticamente o engana. NAILS é difícil. Isso fica realmente assustador quando vamos usar o algoritmo para identificar microestruturas e começar a curar. O sistema é capaz de processar qualquer tipo de dados temporários (ações, forex, ouro, seja o que for) e renderá um gráfico interativo html (como o gráfico acima) com seus dados e o SL gerado pela máquina. O código está aqui, então fique louco. Agora, passe o código. Depois de ter seu conjunto de dados, você precisa lê-los e limpá-los. Prepare-se para alguns pandas de magia. Nós deixamos cair os valores vazios (fins de semana) e depois reescrevemos os dados para castiçais 24 horas (ohcl). Isso torna muito mais fácil traçar. Os dados agrupados são os dados que inseriremos no algoritmo ml. Em seguida, preparamos os dados que vamos usar no algo. Na próxima publicação, bem, discuta como fazer isso funcionar ainda melhor, discuta alguns resultados muito interessantes (o algoritmo pode realmente prever sobre o futuro) e começar a usá-lo em nossa própria negociação. Se você quiser verificar o próximo artigo e ler mais sobre negociação e investimento usando algoritmos, inscreva-se no boletim informativo. Próxima próxima: Aprendizagem de Máquina Gone Wild - Usando o código Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo. Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque você seguiu os conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, você não pode culpar este blog aleatório (andor me). Aproveite a seu próprio risco. Atualização: o artigo de Aprendizagem de Máquina vai ser épico, mas demora tanto tempo para tornar o código apresentável. Comigo, coisas legais estão chegando (como você leu no boletim informativo) Disclaimer: ESTE NÃO É CONSULTA FISCAL. O que é realmente surpreendente é que a maioria dos pedidos no boletim são: Use ferramentas para auxiliar a Trading Machine Learning para otimizar negócios Impostos Os dois primeiros, eu posso entender. Todo mundo quer ser um comerciante melhor. Entendi. Mas impostos TAXES Este é o seu dia de sorte. Os impostos Forex são super fáceis. A sério. Por padrão (isto é chamado de Seção 988), todas as suas perdas vão compensar seus impostos de renda sem o limite de 3k por ano. Isso é muito melhor do que a negociação de ações onde as perdas compensam seus ganhos de capital. Mas o que acontece com os ganhos PORQUÊ USTED CUIDADO POR QUE A maioria dos comerciantes de Forex perdem dinheiro (eu chamo isso de pagar a taxa de matrícula) no primeiro ano (s), então você é melhor mantê-lo simples até que você tenha uma estratégia comprovada e consistente. Dito isto, se você realmente lucra, você é tributado no ganho de capital de curto prazo (às vezes até 40). As soluções para quando você começa a ganhar dinheiro são: Optar pela Seção 988 e obter tributado de acordo com a Seção 1256, onde 60 dos lucros são tributados como ganhos de capital de longo prazo e 40 como curto prazo (mas agora as perdas não podem compensar sua renda). Isso é muito bom quando você ganha dinheiro, muito ruim quando não. Comece uma LLC Para pessoas que apenas começaram a experimentar com Forex e algotrading, eu sempre sugiro que fiquem com a Seção 988 (o padrão) e quando eles começam a ganhar algum dinheiro (consistentemente) ou querem ir em tempo integral, fale comigo :) Sério, há tantas coisas que você começará a fazer de forma diferente quando você passar do estágio do hobby para a segunda renda para o trabalho a tempo inteiro que não há motivos para otimizar demais isso. Próxima: Aprendizagem de Máquina Gone Wild Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo. Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque você seguiu os conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, você não pode culpar este blog aleatório (andor me). Aproveite a seu próprio risco. A última vez que conversamos sobre The for-looper backtester (como eu gosto de chamá-los). Agora é hora de ver algum código. Dizemos que temos algo assim: python para cada elemento de readhistoricaldata (): applystrategy () howourstrategydid () Sweet, vamos carregar nossa estratégia, carregar alguns dados históricos, executar nosso algoritmo e imprimir alguns resultados Eu prefiro ter minhas estratégias em um formato JSON que contenha o nome da estratégia e algumas especificações (como quantos pips para o stoploss ou takeprofit etc). Dessa forma, quando bem começar a usar um backtester baseado em eventos, podemos passar a estratégia através de um algoritmo de aprendizado de máquina e tentar otimizá-lo. A próxima linha está carregando nossos dados. Eu sei que as pessoas não gostam de pickle e existem outras maneiras de carregar dados (e vamos conversar sobre BColz em algum momento), mas por enquanto, apenas comigo. A próxima linha é auto-explicativa. Passamos os dados históricos para o nosso algo e recuperamos algumas estatísticas para imprimir. Vamos focar o algoritmo um pouco e podemos discutir planejar etc. em um ponto posterior. A magia do sistema de backtesting simples Prepare-se para se surpreender com a ridiculidade de fazer isso. Vazões curtas O que acontece com este tipo de teste é que 1. você provavelmente cometerá erros quando quiser usar exatamente o mesmo algoritmo 2. Você não poderá escrever uma estratégia muito complexa (pelo menos tão fácil) 3. Muito difícil de escalar (Em comparação com o evento) 4. Você precisa ter sua simulação e execução no mesmo idioma, MAS lembre-se de que esta é a maneira melhor e mais rápida de começar e descobrir como todas essas coisas funcionam. Próximamente, usando outros backtesters bem conhecidos em Python e adicionando gráficos para o nosso próprio. Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo. Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque você seguiu os conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, você não pode culpar este blog aleatório (andor me). Aproveite a seu próprio risco. What is a good algotrading system without some neat strategies to deploy Below there is a list of strategies that I found online (or sent to me by traders that are on the newsletter ). I plan to update the list as I keep coming across to new ideas. The concept is that as we keep diving more and more into our algotrading system, I will show you how to code and deploy these strategies. I know for sure that most of them work with minimal changes. Worst case scenario, youll have a system to test out your assumptions. Here is the list (and please send me any other strategy that you think it should be included): Coming up next, sharing and discussing my simplest (but most successful) backtester If you have more feedback, ping me at jonromero or signup to the newsletter. Legal outro. This is an engineering tutorial on how to build an algotrading platform for experimentation and FUN. Any suggestions here are not financial advices. If you lose any (or all) you money because you followed any trading advices or deployed this system in production, you cannot blame this random blog (andor me). Enjoy at your own risk. Building a backtest system is actually pretty easy. Easy to screw up I mean. Even though there are tons of excellent libraries out there (and well go through them at some point), I always like doing this on my own in order to fine-tune it. From all the backtesting systems I have seen, we can assume that there are two categories: The for-loopers The Event generators Today, well talk about for-loopers. The for-loopers are my favorite type of backtesters. They are trivial to write and super fun to expand but they have some vital flows and sadly the majority of backtesters out there is for-loopers (ps: I need to find a better name for this). How for-loopers work Using a for loop (as you might have guessed). It is something like this: Very simple right This is how one backtesting system works, that runs a momentum strategy: So, what is the problem Very difficult to scale (horizontally) Needs lots of work to keep your applystrategy() working on backtesting and production You need to have everything in the same programming language Lets dive into these, one by one. Scalability . I was experimenting a couple a weeks ago with a hill-climbing algorithm to optimize one of my strategies. It is still running. After two weeks. And I build uber-scalable systems for a living. Why is it still running You can use multiprocessing. Disco. producerconsumer (using ZeroMQ ) or just threads to speed this up but some problems are not embarrassing parallel (yes, this is an actual term, not one of my made-up words). The amount of work to scale a backtester like this (especially when you want to do same machine learning on top of it) is huge. You can do it but it is the wrong way. Production and backtesting in sync This. The times I have been bitten by this. I can recall the lost trades where I was hm, why I entered this trade or my old time favorite WHY TRAILING STOP WAS APPLIED NOW. Story time: I had an idea in order to optimize my strategy, to run a backtester to see what would happen if I could put a trailing stop AFTER the trade was profitable in order to always secure profits. Backtesting worked like a charm at a 13 increase of earnings and production lost every single trade . I figured it out after my algo lost 3400 in a couple of hours (a very expensive lesson). Keeping the applystrategy in sync is very difficult and becomes almost impossible when you want to do it in a distributed fashion. And you dont want to have two version of your strategy that are almost identical. Unless you have 3400 to spare. Using different languages I love Python. And Erlang. And Clojure. And J. And C. And R. And Ruby (no actually I hate Ruby). I want to be able to leverage the strength of other languages in my system. I want to try out strategies in R where there are very well-tested libraries and there is a huge community behind it. I want to have Erlang to scale my code and C to crunch data. If you want to be succesful (not only in trading), you need to be able to use all the available resources without prejudices. I have learnt tons of stuff from hanging out with R developers regarding how you can delta hedge bonds and visualize them or why Sharpe ratio can be a lie. Every language has a different crowd and you want as many people pouring ideas into your system. If you try to have applystrategy in different language then good luck with (2). Are you convinced now Well, I am not trying to convince you as for-loopers is a great way to run your initial tests. It is how I started and for many strategies I dont send them down to the pipeline. A better way (so you can sleep at night) is the event generators. Coming up next, sharing and discussing my simplest (but most successful) backtester If you have more feedback, ping me at jonromero or signup to the newsletter. Legal outro. This is an engineering tutorial on how to build an algotrading platform for experimentation and FUN. Any suggestions here are not financial advices. If you lose any (or all) you money because you followed any trading advices or deployed this system in production, you cannot blame this random blog (andor me). Enjoy at your own risk. Before running any live algotrading system, it is a good practice to backtest (that means run a simulation) our algorithms. Have in mind that this doesnt mean that if your system is killing it for the last 5 yearsmonthsdays it will make a profit but it is a good indicator that you might be on to something. There are four things that we need to take into consideration when we do our backtesting: The quality of the data How to load them efficiently How to built our backtesting system Try to have our backtesting and our live system share as much code as we can Today, we are going to focus on (1) and (2). For Forex data, I am using GainCapital. Their data are in the form of ticks. For a free source it is good enough. I used to use Oandas historical data service but it seems that they moved it to a premium product. Too bad. Make sure that you use GainCapitals data only for experimentation. For any other kind of paid historical data (ETFs, stocks, options stc), I am using eoddata (they also have some forex historical data but I havent used them). Lets download data for a week and experiment a little bit. The link to the data is ratedata. gaincapital20151120NovemberEURUSDWeek1.zip for the first week of November 2015. First we need to unzip the file. python gtunzip EURUSDWeek1.zip and youll get a 25MB file named EURUSDWeek1.csv. These are data for one week for one currency pair. You can imagine the amount of data you need to process for all currencies for the last five years (hint: a lot). But dont worry, we are going optimize this. For now, lets open the file and inspect. the things that we care about is the RateDateTime, RateBid and RateAsk. As you can understade each line has a timestamp and the how much was the price to buy or sell. Formats downloaded by other services are pretty similar. There are many ways to load these data into Python but the most preferable when it comes to data slicing and manipulating is using Pandas. We can always use the csv library to load data (and it might be faster) but we need to do some optimizations and processing first that as you will see it is pretty easy with pandas. Another great tool to load TONS of GBs pretty efficiently and very fast is using Bcolz. covered in a much later post (or you can read a preview if you have signed up in the newsletter . Manipulating data using Pandas The data we downloaded are in ticks. Unless we are building an UHFT (ultra high frequency trading) algorithm, it is much more efficient (memory, storage and processing-wise) to group these ticks into seconds (or minutes or hours depending on your strategy). This will make our download scale down from 25MB to just 35KB which translate to HUGE performance and memory benefits. Lets group all these data in 15 minutes. How Time to fall in love with resample. The resampled the dataset looks like this: This is called OHLC (Open High Low Close) bar for every 15 minutes . You can see now that the ticks are grouped in 15 minute segments and you have the highest and lowest point that the price reached during these 15 minutes and also the openclose for buy and sell. Pure gold Not only you have all the information you need but now it is extremely fast to load it. You just need to save the data: and then you can reuse this 35kb file. We can write a simple momentum algorithm that checks if there was a huge movement the last 15 minutes and if that was the case, lets buy. We will dive into this in a later post. You can see the code as always on github . If you have more feedback, ping me at jonromero or signup to the newsletter. Legal outro. This is an engineering tutorial on how to build an algotrading platform for experimentation and FUN. Any suggestions here are not financial advices. If you lose any (or all) you money because you followed any trading advices or deployed this system in production, you cannot blame this random blog (andor me). Enjoy at your own risk. Before building any algotrading systems, you need to know how to trade manually. What that actually means is that you need to lose money on your own before blaming the machine. As simple as that. So, lets talk about Foreign Exchange or Forex as the cool guys call it. First of all, why do we choose Forex for algotrading Why dont we become millionaires trading like everybody else Why not just buy Tesla, Amazon, Google, Facebook, Twitter and hope for the best (PS: please read the legal outro at the end of this blog post before buying any stocks). Easy answer. You cannot win (or lose) money fast enough by buying stocks. Forex has a nice (or terrible, depending on which side of the coin you are) thing called leverage . Leverage can be 1:10, 1:50, 1:100, 1:200, 1:1000 depending on how suicidal you are or how sketchy your broker is (dont worry, well talk about brokers in the next post). Lets see an example. We want to place a trade of 1k. The logical thing is that in order to buy something that costs 1k, you need to have in your account 1k, right Nope. You can always get a loan. Oooooooor: Enter leverage. If we have a 1:100 leverage, we can place a trade and control 1k with just 10. For those that failed at math (dont be ashamed, I am one of you), 10 x 100 (leverage) 1,000. That means you can trade big and win big Actually 100 times more big . The catch is that you can actually go 100 times more small . Lets have another example. I just got my bonus (1k) and I want to play on Forex. Without any leverage, I can buy 1,000 Forex units that cost 1 (by the way, there are no Forex units but well talk about this later). How many units can I buy with 1:50 leverage If you answer if 100,000, you did something wrong. The answer is 50,000 (1,000 x 50 leverage). There you have it. One of the reasons that we are doing Forex, is because you can lose win big. Well get back to leverage when we start placing trades. There are three more exciting reasons actually that are even more awesome (dare to say awesomer). Forex (almost) never sleeps. The markets are open ALL DAY, six days per week. To be more exact, there is not one market but four and they are overlapping providing the all day effect. Forex is very volatile and there are tons of money moving around (more than 5 trillion per day ). Crazy right No fees on trades. You dont pay 10 per trade like you are doing with stocks. Here you pay the spread which is just a fraction of a cent (again, well talk about this in another post). All these reasons (leverage, all-day, volatility, fees) make Forex the most exciting platform to build and deploy your algorithms. Coming up next, Forex brokers. How not to be scammed before even writing a line of code. If you have more feedback, ping me at jonromero or signup to the newsletter. Legal outro. This is an engineering tutorial on how to build an algotrading platform for experimentation and FUN. Any suggestions here are not financial advices. If you lose any (or all) you money because you followed any trading advices or deployed this system in production, you cannot blame this random blog (andor me). Enjoy at your own risk. É isso aí. Every week, I get at least 10 DMs on twitter asking on how to experiment with algotrading, Forex and portfolio analysis and Ive decided that its time to do something about it. Update: Find the posts here . So, I am planning to cover the basics of how to build your own trading platform, write your own strategies and go on vacations while electrons are making you money. Or zeroing your account. Either way, it is going to be fun The majority of the examples are going to be in Python even though there might be parts in Erlang and Ill try to keep it as easy as it can be. Lets talk now about what the final product will look like. We are building a system where you will be able to: Simulate your strategy (this is called backtesting ) Execute your strategy without supervision Alert you via smsemail for trades and errors Be scalable and trivial to deploy new updates Being able to run even from your home (from a raspberrypi for example) I assume this is going to be a total of 20 chapters, give or take. That is a system similar to the one that I am running the last year and includes a UI, sms alerts, backtesting pipeline, continuous delivery and all the cool stuff that us geeks love. All code will be on github and if everything goes well, Ill wrap it up in a book for everyone to enjoy. I have like three chapters almost done, so if you want early access just ping me at - jonromero . These are all the post that have been written up until now. I may addremove post as I get more feedback. I love Forex because: It has enormous amount of data (volume) These data are coming extremely fast (velocity) You need to consider multiple resources when you are building your strategy (variety) My definition of BigData is that you have volume-velocity-variety information and you need to react on it right now (realtime). It is one of the main reasons why I dont like Hadoop (ok, the other is because I dont like Java:). Forex is the best place if you want to start playing with BigData. You have (at least) one data channel, hitting you with data, you need to keep running algorithms on this stream (sometimes doing correlations up to a week) and you need be able to respond very fast. If a garbage collector kicks in or if you need to grab data from a database (even if this DB is in memory - long live Redis) then you will have issues. Thats the reason why most of the trading databases have all their data in the same memory space and have custom languages doing the analysis (like Kdb ). That was the inspiration for LDB. Millions of data sources (mobile phones), hitting your database and calculatingupdating for each one of the requests thousands of counters and running all sorts of algorithms. Per request. In realtime. But lets face it. The vast majority of userscompanies will never have millions (or even thousands) of requests hitting their servers. Thats why I started a new opensource database with codename: HybrisDB. HDB has the following characteristics: Simple to install (no moving parts) Simple to use (pre-defined dashboards) It will be perfect for the 99 of userscompanies but not for the 1 like Facebook or Google (sacrificing Enterprise features) The concept is to have a dashboard, to watch indicators going onoff and then (maybe) connect to a system to place an order. Sounds like an interesting cool hobby project and I still try to decide between using Erlang or Clojure for this. Ping me on twitter if you have any ideas One of my new years resolution was study one of your habits each month and I decided to focus on what activities I am spending my online time. So, I installed RescueTime which is a very cool app that sits on the background and creates reports about which apps and sites you are using the most. And no, it is not sending that info to NSA (you are not that important). Even though I spent most of my time working, writing and communicating, I also spent around 2 hours on average on Facebook (gasp). No biggie. What I hated was that for the majority of times I was scrollingrefreshing for new updates. Like opening your refrigirator every two minutes even though you know it is empty Damn you habits So, spending 2 hours every day (sometimes more) on Facebook, means 60 hours per month or 7 working days . 7 freaking working days each month. 7 days, each day with 8 full hours, to sleep, go out, exercise, write a book, learn something new. What I did was installing StayFocused. a free plugin for your browser that doesnt let you spent more than 10 minutes on specific sites everyday. And guess what. The I am just using facebook to communicate is such a lame excuse as I had no problem communicating with my friends, even by using facebook for 10 minutes. Now, give it a shot and tell me what you built in your spare time