vanheck's blog

Dnes trošku teorie. Sharpe ratio je číslo, které se používá k hodnocení investice - ukazuje jak dobře si trading strategie nebo jiná investice vedla v minulosti. Do výpočtu zahrnuje riziko a volatilitu. Obecně čím vyšší Sharpe ratio, tím výšší výnos na podstoupené riziko čím vyšší číslo, tím lépe. úrovní vzorec: z How to Calculate Sharpe Ratio: Definition, Formula & Examples

Uvedu zde několik zdrojů, které jsem shledal velmi zajímavé pro Python a Data Science a Algoritmic trading. Ilustrační obrázek: z Python Data Science Training

Nedávno jsem řešil, jak se vypořádat s posíláním zpráv a odpovědí přes web v XML formátu v Pythonu. Potřeboval jsem si pouze otestovat odpověď ze serveru, tak jsem hledal jednoduché a rychlé řešení. Prozkoušel jsem docela hodně knihoven a nakonec mi do oka padla knihovna **xmltodict**. Obr.: Ilustrační obrázek z Managing XML with Python

ilustrační obr.: SAS and Jupyter... Jak vyřešit konflikty verzí pythonu a balíčků pro různé python projekty? Musím vše nastavovat a dělat přes příkazový řádek a cítit se jako pravý geek, nebo si lze zjednodušit život? V příspěvku tvorby obchodní strategie pomocí zipline , jsem používal knihovnu Zipline , která vyžadovala pro svůj běh knihovnu Pandas ve verzi 0.18.1. K mé nejnovější verzi 0.20.3 se přiinstalovala verze potřebná pro zipline. Tyhle dvě verze pak kolidovali při psaní kódu v Jupyter notebooku , když jsem chtěl knihovnu Pandas importovat do jiného projektu.

Služba, která zcela jistě stojí za zmínku, když se jedná o algoritmické obchodování, je Quantopian . Umožňuje vývoj algoritmů pro automatické obchodování, jejich výzkum a backtest. Výhoda je, že vše jede v prohlížeči, tak není třeba nic instalovat a nastavovat. Stačí se zaměřit pouze na logiku strategie, kterou chci automatizovat. obr.: Hlavní strana Quantopianu ( https://www.quantopian.com/ )

Existují specializované nástroje přímo zaměřené pro automatické algoritmické obchodování. Jedním z takových je i Zipline. Díky němu se nemusím zabývat vytvářením statistiky, vytvářením backtestu, ručním stahování dat, atd. Zaměřím se pouze na algoritmus strategie, které chci obchodovat, určím jaké trhy chci obchodovat a pak to stačí jen zapnout. Tak proč toho nevyužít? obr. Logo Zipline (zdroj: zipline.io/ )

Jak si jednoduše otestovat svoji obchodní myšlenku pomocí zdarma dostupných nástrojů? Jde o vzorový příklad jak si backtestovat svoji obchodní strategii, navazuji tak na předchozí příspěvek. Ilustrativní obrázek: Graf vývoje kapitálu pro jednoduchý vzorový automatický obchodní systém z minulého příspěvku. Tvorba obchodní strategie - backtest ¶ Informace o notebooku a modulech ¶ In [4]: NB_VERSION = 1 , 0 import sys import datetime import numpy as np import pandas as pd print ( 'Verze notebooku:' , '.' . join ( map ( str , NB_VERSION ))) print ( 'Verze pythonu:' , '.' . join ( map ( str , sys . version_info [ 0 : 3 ]))) print ( '---' ) import pandas_datareader as pdr import pandas_datareader.data as pdr_web from matplotlib import __version__ as matplotlib_version print ( 'NumPy:' , np . __version__ ) print ( 'Pandas:' , pd . __version__ ) print ( 'pa...