Forex-backtester-python
Una aplicación para backtest estrategias comerciales básicas para el mercado de divisas, sobre la base de datos históricos.
Este código está escrito para Python 2.7 y no es compatible con Python 3. Requisitos previos: Tkinter
Para ejecutar el programa, descargue todos los archivos, mantenga la misma estructura de directorios y ejecute el archivo input_handling. py desde el intérprete de Python. Los ajustes de los parámetros son los siguientes:
Fecha inicial / final: las fechas que enlazan los datos históricos que se van a probar Depósito inicial: la cantidad de dinero (USD) en la cuenta de corretaje para comenzar con TimeFrame: el ancho de cada barra de los datos históricos que va a Ser probado; Este es el marco de tiempo utilizado para cada estrategia Símbolo: soporte para sólo EURUSD, USDJPY, GBPUSD y USDCHF con los datos incluidos Posición al comercio: restringe el backtest para incluir sólo posiciones largas, posiciones cortas o ambos Criterio de negociación: la estrategia principal usada para (Margen): el ratio de apalancamiento máximo admisible Tamaño de lote preferido: un tamaño de lote fijo que se negociará cuando se abre una posición. Si el margen libre limita el tamaño del lote a ser menor, se ajustará durante la prueba. Técnica de Distribución Técnica: TP / SL - establecer una ganancia fija fija y detener el nivel de pérdidas en pips a partir del precio de entrada Precio% SL - establecer la pérdida de stop a ser un porcentaje De precio y actualizar cada barra
Una vez que estos parámetros son introducidos, el programa ejecutará un backtest rudimentario usando el análisis barra por barra para determinar cuál será el balance final de la cuenta.
Este programa se puede ampliar añadiendo más estrategias comerciales. Deben implementar la misma interfaz que las estrategias de Promedio Móvil y Estocástico.
Python Forex Trading System
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Python negocia el EUR / USD en junio de 2011
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Introducción
Aprendizaje de la máquina en cualquier forma, incluyendo el reconocimiento de patrones, tiene por supuesto muchos usos de voz y reconocimiento facial a la investigación médica. En este caso, nuestra pregunta es si podemos usar el reconocimiento de patrones para referir situaciones anteriores que fueron similares en patrón. ¿Si podemos hacer eso, podemos entonces hacer comercios basados en lo que sabemos que sucedió con esos patrones en el pasado y realmente hacer un beneficio?
Para hacer esto, vamos a codificar todo por nosotros mismos. Si le ocurre disfrutar de este tema, el siguiente paso sería mirar en aceleración de GPU o enhebrado. Sólo vamos a necesitar Matplotlib (para la visualización de datos) y algunos NumPy (para el crujido numérico), y el resto depende de nosotros.
Python es, naturalmente, un lenguaje de un único subproceso, lo que significa que cada secuencia de comandos sólo utilizará una única CPU (normalmente esto significa que utiliza un único núcleo de la CPU, ya veces incluso sólo la mitad o un cuarto, o peor, de ese núcleo).
Esta es la razón por programas en Python puede tomar un tiempo para algo de la computadora, sin embargo, su procesamiento puede ser sólo el 5% y la RAM 10%.
Para obtener más información sobre el subproceso, puede ver el tutorial de subprocesamiento en este sitio.
La forma más fácil de obtener estos módulos hoy en día es utilizar pip instalar.
¿No sabes qué es pip o cómo instalar módulos?
Pip es probablemente la forma más fácil de instalar paquetes Una vez que instales Python, deberías poder abrir el indicador de comandos, como cmd. exe en windows o bash en linux, y escribir:
Pip install numpy
¿Todavía tienes problemas? No hay problema, hay un tutorial para eso: pip instalar Python módulos tutorial.
Si sigue teniendo problemas, no dude en contactarnos, utilizando el contacto en el pie de este sitio web.
El plan es tomar un grupo de precios en un marco de tiempo, y convertirlos a un cambio porcentual en un esfuerzo por normalizar los datos. Digamos que tomamos 50 puntos de precio consecutivos por el bien de la explicación. Lo que haremos es asignar este patrón a la memoria, avanzar un punto de precio y volver a mapear el patrón. Para cada patrón que trazamos en la memoria, entonces queremos saltar hacia adelante un poco, digamos, 10 puntos de precio, y registrar dónde está el precio en ese punto. A continuación, mapear este "resultado" para el patrón y continuar. Cada patrón tiene su resultado.
A continuación, tomamos el patrón actual, y lo comparamos con todos los patrones anteriores. Lo que haremos es comparar el porcentaje de similitud con todos los patrones anteriores. Si su porcentaje de similitud es más que cierto umbral, entonces lo vamos a considerar. De aquí, tal vez tenemos 20-30 patrones comparables de la historia. Con estos patrones similares, podemos agregar todos sus resultados y llegar a un resultado "promedio" estimado. Con ese resultado promedio, si es muy favorable, entonces podríamos iniciar una compra. Si el resultado no es favorable, tal vez vendamos, o corto.
Para la visualización, he aquí un ejemplo:
En el ejemplo anterior, el patrón promedio previsto es subir, así que podríamos iniciar una compra.
Esta serie no terminará con usted que tiene cualquier clase de algoritmo del get-rico-rápido. Hay algunos errores conocidos con este programa, y las posibilidades de que usted sea capaz de ejecutar operaciones con la rapidez suficiente con estos datos de tick es improbable, a menos que usted es un banco. El objetivo aquí es mostrarle lo fácil y básico que es el reconocimiento de patrones. Siempre y cuando tengas algún conocimiento básico de programación de Python, deberías ser capaz de seguir adelante.
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