Saturday 17 February 2018

Forex trading hub


O QSForex é uma plataforma de negociação em tempo real baseada em eventos e plataforma de negociação ao vivo 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 MIT permissiva (veja abaixo). Open-Source - QSForex foi lançado sob uma Licença MIT de código aberto extremamente permissiva, que permite o uso total em aplicações comerciais e comerciais, 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 de unidade para a maioria do seu código de cálculo e novos testes são constantemente adicionados para novos recursos. Arquitetura orientada por eventos - O QSForex é completamente orientado para eventos tanto para backtesting quanto para negociação ao vivo, o que leva a uma transição direta de estratégias de uma fase de teste de pesquisa para uma implementação de negociação ao vivo. Custos de transação - Os custos de spread são incluídos por padrão para todas as estratégias testadas. Backtesting - O QSForex possui backtesting de vários dias multi-currency multi-day intraday. 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. Instalação e uso 1) Visite oanda e configure uma conta para obter as credenciais de autenticação da API, que você precisará realizar uma negociação ao vivo. Eu explico como realizar isso neste artigo: quantstartarticlesForex-Trading-Diary-1-Automated-Forex-Trading-with-the-OANDA-API. 2) Clonar este repositório git em um local adequado em sua máquina usando o seguinte comando em seu terminal: git clone githubmhallsmooreqsforex. git. Alternativa, você pode baixar o arquivo zip do ramo mestre atual no githubmhallsmooreqsforexarchivemaster. zip. 3) 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: 4) Crie um ambiente virtual (virtualenv) para o código QSForex e use pip para instalar os requisitos. Por exemplo, em um sistema baseado em Unix (Mac ou Linux), você pode criar esse diretório da seguinte maneira, digitando os seguintes comandos no terminal: isso criará um novo ambiente virtual para instalar os pacotes. Supondo que você baixou o repositório QSForex git em um diretório de exemplo, como projectsqsforex (mude 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. Existem muitos pacotes necessários para que isso funcione, por isso, dê uma olhada nestes dois artigos para obter mais informações: você também precisará criar um link simbólico do seu diretório de pacotes de sites para seu diretório de instalação QSForex para poder ligar Importe qsforex dentro do código. Para fazer isso, você precisará de um comando semelhante ao seguinte: Certifique-se de alterar projectsqsforex para seu diretório de instalação e venvqsforexlibpython2.7site-packages para o diretório de pacotes do site virtualenv. Agora você poderá executar os comandos subseqüentes corretamente. 5) Nesta fase, se você simplesmente deseja realizar práticas ou negociação ao vivo, então você pode executar o python tradingtrading. py. Que usará a estratégia de negociação padrão do TestStrategy. Isso simplesmente compra ou vende um par de moedas a cada 5%. É puramente para testes - não use isso em um ambiente de negociação ao vivo Se você deseja criar uma estratégia mais útil, basta criar uma nova classe com um nome descritivo, por exemplo, MeanReversionMultiPairStrategy e garantir que ele tenha um método calculatesignals. Você precisará passar esta classe a lista de pares, bem como a fila de eventos, como em tradingtrading. py. Por favor, veja strategystrategy. py para obter detalhes. 6) Para realizar qualquer backtesting, é necessário gerar dados forex simulados ou baixar dados históricos do tick. Se você deseja simplesmente experimentar o software, a maneira mais rápida de gerar um exemplo de backtest é gerar alguns dados simulados. O formato de dados atual usado por QSForex é o mesmo que o fornecido pelo DukasCopy Historical Data Feed em dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical. Para gerar alguns dados históricos, certifique-se de que a configuração CSVDATADIR em settings. py seja configurada para um diretório onde você deseja que os dados históricos sejam exibidos. Você então precisa gerar generatesimulatedpair. py. Que está no diretório de scripts. Ele espera um único argumento de linha de comando, que neste caso é o par de moedas no formato BBBQQQ. Por exemplo: Nesta etapa, o script é codificado para criar dados de um único mês para janeiro de 2017. Ou seja, você verá arquivos individuais, do formato BBBQQQYYYYMMDD. csv (por exemplo, GBPUSD20170112.csv) aparecem no seu CSVDATADIR para todos os dias úteis em Naquele mês. Se você deseja alterar o mês da saída de dados, basta modificar o arquivo e voltar a executar. 7) Agora que os dados históricos foram gerados, é possível realizar um backtest. O arquivo backtest em si é armazenado no backtestbacktest. py. Mas isso só contém a classe Backtest. Para realmente executar um backtest, você precisa instanciar essa 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 examplesmac. py e usá-lo como um modelo. Isso faz uso do MovingAverageCrossStrategy que é encontrado em strategystrategy. py. Este padrão é a negociação de GBPUSD e EURUSD para demonstrar o uso de par de moedas múltiplas. Usa dados encontrados no CSVDATADIR. Para executar o exemplo backtest, basta executar o seguinte: Isso levará algum tempo. No meu sistema de desktop Ubuntu em casa, com os dados históricos gerados via generatesimulatedpair. py. Demora cerca de 5-10 minutos para correr. 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. Por favor, deixe-o até a conclusão. 8) 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 returns) 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 strategystrategy. py e usando dados reais baixados da DukasCopy (dukascopyswissenglishmarketwatchhistorical). Se você tiver alguma dúvida sobre a instalação, então fique à vontade para me enviar um e-mail no mikequantstart. Se você tiver algum erro ou outras questões que você acha que podem ser devido especificamente à base de código, sinta-se livre para abrir um problema Github aqui: githubmhallsmooreqsforexissues Copyright (c) 2017 Michael Halls-Moore É concedida, gratuitamente, a qualquer pessoa Obtendo uma cópia deste software e dos arquivos de documentação associados (o Software), para lidar no Software sem restrições, incluindo, sem limitação, os direitos de usar, copiar, modificar, mesclar, publicar, distribuir, sublicenciar e vender cópias do Software, E permitir que as pessoas a quem o Software seja fornecido, sob reserva das seguintes condições: O aviso de direitos autorais acima e este aviso de permissão devem ser incluídos em todas as cópias ou partes substanciais do Software. O SOFTWARE É FORNECIDO COMO É, 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, DECORRENTE, FORA OU RELACIONADA COM O SOFTWARE OU O USO OU OUTRAS NEGOCIAÇÕES NA PROGRAMAS. Disclaimer de Negociação de Forex A troca de câmbio em margem possui 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 a 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. Centro de negociação BIRMINGHAM Trading Hub BIRMINGHAM Trading Hub Birmingham é parte da única rede nacional de grupos de comércio varejista abrangendo A maioria das principais cidades em todo o Reino Unido - sendo mais adicionado mensalmente. Estabelecido por Charles Clifton, um comerciante de Forex de Fulltime Retail e um Treinador Certificado, e administrado por uma equipe de lojas de varejo Trading Hub Birmingham é parte da rede nacional de grupos de negociação de varejo do Reino Unido abrangendo a maioria das principais cidades em todo o Reino Unido - sendo mais adicionado mensalmente . Estabelecido por Charles Clifton. Um comerciante Forex de Fulltime Retail e um treinador certificado. E dirigido por uma equipe de comerciantes de varejo. O objetivo é levantar a tampa sobre as habilidades práticas necessárias para que os comerciantes de varejo se envolvam ativamente e troquem o maior mercado mundial com confiança - nos chamamos a melhorar os comerciantes por uma razão. Desfrute: Workshops regulares, seminários e eventos sociais locais para você. Receber: calendários de negociação duas vezes por semana e análise de mercado. Expansão: novos grupos regionais do Reino Unido são adicionados mensalmente. Estou orgulhoso de apoiar esta comunidade e, como tal, o Trading Hub Birmingham é gratuito e aberto a todos, independentemente de antecedentes ou experiência comercial. Patrocínio: atualmente estamos considerando alguns corretores para patrocinar nossa Comunidade Nacional de Comércio a Varejo. Se você representa uma casa de corretores, gostaria de atender fisicamente a nossa associação, pode agregar valor aos nossos eventos e à experiência comercial de varejo como um todo, e está interessado em uma oportunidade única de patrocínio, então sinta-se à vontade para entrar em contato AQUI. TRADING HUB foi nacional Bem-vindo à família Trading Hub LONDON Trading Hub - BIRMINGHAM Trading Hub LEEDS Trading Hub SHEFFIELD Trading Hub - MANCHESTER Trading Hub - BRISTOL Estou ansioso para conhecê-lo em breve em um dos nossos muitos eventos de comerciantes locais para cima e para baixo no Reino Unido . Charles Clifton e a família Trading Hub Forex Trader Coach Signals Seminars e: infocharlesclifton. co. uk w: charlesclifton. co. uk m: 07871 515203 t: 0117 3 789 969 s: CharlesCliftonForexTraderIs Agora Financial Scam Continue lendo nossa revisão de inteligência estratégica para saber Mais no sistema Agora Financial. 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