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A QSForex é uma plataforma de negociação de backtesting e de negociação aberta de código aberto para uso nos mercados cambiais ("forex"), atualmente em um estado "alfa".
Ele foi criado como parte da série Forex Trading Diary no QuantStart para fornecer à comunidade comercial sistemática um motor de negociação robusto que permite a implementação e o teste direto da estratégia forex.
O software é fornecido sob uma licença permissiva "MIT" (veja abaixo).
Open-Source - QSForex foi lançado sob uma Licença MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso total em aplicativos comerciais e de pesquisa, sem restrições, mas sem garantia de qualquer tipo. Grátis - QSForex é completamente gratuito e não custa nada para baixar ou usar. Colaboração - Como o QSForex é de código aberto, muitos desenvolvedores colaboram para melhorar o software. Novos recursos são adicionados com freqüência. Todos os erros são rapidamente determinados e corrigidos. Desenvolvimento de Software - QSForex está escrito na linguagem de programação Python para suporte direto à plataforma cruzada. QSForex contém um conjunto de testes unitários para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura dirigida a eventos - O QSForex é completamente conduzido por eventos tanto para backtesting quanto para negociação ao vivo, o que leva a uma transição direta de estratégias de uma fase de pesquisa / teste para uma implementação de negociação ao vivo. Custos de transação - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas anteriormente. Backtesting - QSForex possui backtesting de vários dias de multi-moeda multi-dia intradía. Negociação - O QSForex atualmente oferece suporte à negociação intradiária ao vivo usando a OANDA Brokerage API em um portfólio de pares. Métricas de desempenho - O QSForex atualmente oferece suporte a medição básica de desempenho e visualização de equidade através das bibliotecas de visualização Matplotlib e Seaborn.
Visite oanda / e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará realizar uma negociação ao vivo. Explico como realizar isso neste artigo: https: // quantstart / articles / Forex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-with-the-OANDA-API.
Clonar este repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone https: //github/mhallsmoore/qsforex. git. Alternativa, você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual em https: //github/mhallsmoore/qsforex/archive/master. zip.
Crie um conjunto de variáveis de ambiente para todas as configurações encontradas no arquivo settings. py no diretório raiz do aplicativo. Alternativamente, você pode "codificar" suas configurações específicas substituindo as chamadas os. environ. get (.) Por cada configuração:
Isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes. Supondo que você baixou o repositório QSForex git em um diretório de exemplo, como.
/ projects / qsforex / (altere este diretório abaixo para onde você instalou QSForex), então, para instalar os pacotes, você precisará executar os seguintes comandos:
Isso levará algum tempo, como NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn e Matplotlib devem ser compilados. Há muitos pacotes necessários para que isso funcione, então por favor dê uma olhada nestes dois artigos para obter mais informações:
Você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes do site para seu diretório de instalação QSForex para poder chamar importar qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte:
Certifique-se de mudar.
/ projects / qsforex para o diretório de instalação e.
/venv/qsforex/lib/python2.7/site-packages/ para o seu diretório de pacotes do site virtualenv.
Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente.
Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar práticas ou negociação ao vivo, você pode executar o python trading / trading. py, que usará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas cada 5 vezes. É puramente para testar - não use isso em um ambiente de comércio ao vivo!
Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, por exemplo, MeanReversionMultiPairStrategy e assegure-se de que ele tenha um método de calcule_signals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em trading / trading. py.
Por favor, consulte Strategy / Strategy. py para obter detalhes.
Para realizar qualquer backtesting, é necessário gerar dados de Forex simulados ou baixar dados de ticks históricos. Se você deseja simplesmente testar o software, a maneira mais rápida de gerar um exemplo de backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado pelo QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed em https: // dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /.
Para gerar alguns dados históricos, verifique se a configuração CSV_DATA_DIR na settings. py é configurar para um diretório onde deseja que os dados históricos sejam exibidos. Você então precisa gerar generate_simulated_pair. py, que está no diretório / script. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo:
Nesta fase, o script é codificado para criar dados de um único mês para janeiro de 2018. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQ_YYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD_20180112.csv) aparecem em seu CSV_DATA_DIR para todos os dias úteis desse mês. Se você deseja alterar o mês / ano da saída de dados, simplesmente modifique o arquivo e re-execute.
Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O arquivo backtest em si é armazenado no backtest / backtest. py, mas isso contém apenas a classe Backtest. Para realmente executar um backtest, você precisa instanciar esta classe e fornecer os módulos necessários.
A melhor maneira de ver como isso é feito é olhar para o exemplo de Implementação de Crossover em Moving Average no arquivo examples / mac. py e usá-lo como um modelo. Isso faz uso do MovingAverageCrossStrategy que é encontrado em strategy / strategy. py. Este padrão é negociar GBP / USD e EUR / USD para demonstrar uso de par de moedas múltiplas. Ele usa dados encontrados em CSV_DATA_DIR.
Para executar o exemplo backtest, simplesmente execute o seguinte:
Isso vai levar algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generate_simulated_pair. py, leva cerca de 5-10 minutos para serem executados. Uma grande parte deste cálculo ocorre no final do backtest real, quando o drawdown está sendo calculado, então lembre-se de que o código não foi desligado! Deixe-o até a conclusão.
Se você deseja visualizar o desempenho do backtest, você pode simplesmente usar output. py para ver uma curva de equivalência patrimonial, retornos de período (ou seja, tick-to-tick) e uma curva de redução:
E é isso! Nesta fase, você está pronto para começar a criar os seus backtests modificando ou anexando estratégias em strategy / strategy. py e usando dados reais baixados da DukasCopy (https: // dukascopy / swiss / english / marketwatch / historical /).
Se você tiver dúvidas sobre a instalação, então fique à vontade para me enviar um e-mail no mike @ quantstart.
Se você tiver algum erro ou outros problemas que você acha que podem ser devido especificamente à base de código, sinta-se à vontade para abrir um problema Github aqui: https: // github / mhallsmoore / qsforex / issues.
Copyright (c) 2018 Michael Halls-Moore.
A permissão é concedida, gratuitamente, a qualquer pessoa que obtenha uma cópia deste software e dos arquivos de documentação associados (o "Software"), para lidar com o Software sem restrições, incluindo, sem limitação, os direitos de uso, cópia, modificação, mesclagem , publicar, distribuir, sublicenciar e / ou vender cópias do Software e permitir que pessoas a quem o Software seja fornecido, sujeito às seguintes condições:
O aviso de direitos autorais acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou porções substanciais do Software.
O SOFTWARE É FORNECIDO "NO ESTADO EM QUE SE ENCONTRAM", SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO ÀS GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, APTIDÃO PARA UM PROPÓSITO ESPECÍFICO E NÃO INFRACÇÃO. EM NENHUMA CIRCUNSTÂNCIA, OS AUTORES OU TITULARES DE DIREITOS AUTORAIS SERÃO RESPONSÁVEIS POR QUALQUER RECLAMAÇÃO, DANOS OU OUTRA RESPONSABILIDADE, SEJA EM AÇÃO DE CONTRATO, DELITO OU DE OUTRA FORMA, DECORRENDO, DESTE OU RELACIONADO COM O SOFTWARE OU O USO OU OUTRAS NEGOCIAÇÕES NA PROGRAMAS.
A negociação de câmbio em margem comporta um alto nível de risco e pode não ser adequada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você, bem como para você. Antes de decidir investir em divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de que você possa sustentar uma perda de algum ou todo seu investimento inicial e, portanto, você não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação cambial e procurar o aconselhamento de um consultor financeiro independente se tiver dúvidas.
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Eu tenho minhas próprias estratégias com as quais eu lanço este bot, você precisa implementar sua própria lógica em logic / strategy. py.
Atualmente, há uma amostra de média móvel como exemplo.
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Como exemplo, em DAT_ASCII_EURUSD_M1_201802.csv:
Row Fields: DateTime Stamp; Bar OPEN Cotação da proposta; Bar HIGH HIGH SCHOOL CO., Bar LOW Cotação da proposta; Bar CLOSE Bid Quote; Volume.
Formato do carimbo DateTime: AAAAMMDD HHMMSS.
AAAA - Ano MM - Mês (01 a 12) DD - Dia do mês HH - Hora do dia (no formato 24h) MM - Minute SS - Em segundo lugar, neste caso, será sempre 00.
TimeZone: horário do horário padrão do leste (EST) sem ajustes de poupança de luz diurna.
Exemplo de arquivos baixados para EUR / USD de 2000 a 2005:
download_all_fx_data. py re-downloads de todo o conjunto de dados FULL FX (
4 horas para completar). É um bom exemplo sobre como usar a API FX.
Use esta função para baixar dados relacionados ao ano CURRENT. Por exemplo. Se você estiver interessado em dados de 2017 e estamos em 2017, use esse. api. download_fx_m1_data (ano = '2018', mês = '7', par = 'eurgbp')
Esta função é usada para baixar um ano de dados em um bloco. Use-o para todos os anos, EXCEPTO o atual. Por exemplo. Se você está interessado em dados de 2004 e estamos em 2017, use esse. api. download_fx_m1_data_year (ano = '2018', par = 'eurgbp')
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O bot lê dados de negociação de oanda, calcula diferentes indicadores e aplica estratégias de negociação.
A idéia é realizar grande quantidade de pequenos negócios, cada um trazendo alguns centavos de lucro. e fique rico!
Quando escrevo este readme, apenas alguns indicadores são implementados, são:
SMA - média móvel simples EMA - média móvel exponencial MACD - Dificuldade de convergência média móvel RSI - índice de força relativa CMO - oscilador de impulso chande Oscilador estocástico.
As bibliotecas java existentes para calcular esses indicadores são extremamente feias, então não tive escolha senão reinventar a roda aqui.
Estou implementando alguns scalpers básicos agora.
Mais tarde, eu poderia tentar algumas técnicas de Aprendizagem de Máquinas com Apache Spark.
Se você quiser contribuir com boas ideias, envie um email para mim e vamos discutir a obtenção de estratégias ricas.
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Como exemplo, em DAT_ASCII_EURUSD_M1_201802.csv:
Row Fields: DateTime Stamp; Bar OPEN Cotação da proposta; Bar HIGH HIGH SCHOOL CO., Bar LOW Cotação da proposta; Bar CLOSE Bid Quote; Volume.
Formato do carimbo DateTime: AAAAMMDD HHMMSS.
AAAA - Ano MM - Mês (01 a 12) DD - Dia do mês HH - Hora do dia (no formato 24h) MM - Minute SS - Em segundo lugar, neste caso, será sempre 00.
TimeZone: horário do horário padrão do leste (EST) sem ajustes de poupança de luz diurna.
Exemplo de arquivos baixados para EUR / USD de 2000 a 2005:
download_all_fx_data. py re-downloads de todo o conjunto de dados FULL FX (
4 horas para completar). É um bom exemplo sobre como usar a API FX.
Use esta função para baixar dados relacionados ao ano CURRENT. Por exemplo. Se você estiver interessado em dados de 2017 e estamos em 2017, use esse. api. download_fx_m1_data (ano = '2018', mês = '7', par = 'eurgbp')
Esta função é usada para baixar um ano de dados em um bloco. Use-o para todos os anos, EXCEPTO o atual. Por exemplo. Se você está interessado em dados de 2004 e estamos em 2017, use esse. api. download_fx_m1_data_year (ano = '2018', par = 'eurgbp')
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SMA - média móvel simples EMA - média móvel exponencial MACD - Dificuldade de convergência média móvel RSI - índice de força relativa CMO - oscilador de impulso chande Oscilador estocástico.
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Mais tarde, eu poderia tentar algumas técnicas de Aprendizagem de Máquinas com Apache Spark.
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Use esta função para baixar dados relacionados ao ano CURRENT. Por exemplo. Se você estiver interessado em dados de 2017 e estamos em 2017, use esse. api. download_fx_m1_data (ano = '2018', mês = '7', par = 'eurgbp')
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