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QSForex ist ein Open-Source-Event-driven Backtesting und Live-Trading-Plattform für den Einsatz in der Devisen-Forex-Märkte, derzeit in einem Alpha-Staat. Es wurde als Teil der Forex Trading Diary-Serie auf die systematische Handelsgemeinschaft mit einem Robuste Trading-Engine, die eine einfache Implementierung und Prüfung von Forex-Strategien ermöglicht. Die Software wird unter einer permissiven MIT-Lizenz zur Verfügung gestellt. Open-Source - QSForex wurde unter einer äußerst permissiven Open-Source-MIT-Lizenz veröffentlicht, die volle Nutzung in beiden Forschung und ermöglicht Kommerzielle Anwendungen, ohne Einschränkung, aber ohne Gewährleistung irgendwelcher Art whatsoever. Free - QSForex ist völlig kostenlos und kostet nichts zu downloaden oder verwenden. Kollaboration - Da QSForex ist Open-Source viele Entwickler zusammenarbeiten, um die Software zu verbessern Neue Features werden häufig hinzugefügt Any Bugs sind schnell entschlossen und fixiert. Software Development - QSForex ist in der Python-Programmiersprache für einfache Cross - Plattform-Support QSForex enthält eine Reihe von Unit-Tests für die Mehrheit seiner Berechnungs-Code und neue Tests werden ständig für neue Features hinzugefügt. Event-Driven Architecture - QSForex ist komplett ereignisgesteuert sowohl für Backtesting und Live-Trading, die zu einem einfachen Übergang führt Strategien aus einer Forschungstestphase zu einer Live-Trading-Implementierung. Transaktionskosten - Spread-Kosten sind standardmäßig für alle zurückgesetzten Strategien enthalten. Backtesting - QSForex-Funktionen intraday Tick-Auflösung Multi-Tag Multi-Währungs-Paar Backtesting. Trading - QSForex unterstützt derzeit Live-Intraday Handel mit der OANDA Brokerage API über ein Portfolio von Paaren. Performance Metrics - QSForex unterstützt derzeit grundlegende Performance-Messung und Equity-Visualisierung über die Matplotlib und Seaborn Visualisierungsbibliotheken. Installation und Usage. Visit und Einrichtung eines Kontos, um die API-Authentifizierung Anmeldeinformationen, die Sie erhalten Muss Live-Handel durchführen Ich erkläre, wie man t tragen Seine aus in diesem Artikel. Clone dieses Git-Repository in einen geeigneten Ort auf Ihrem Rechner mit dem folgenden Befehl in Ihrem Terminal git Klon Alternative können Sie die Zip-Datei des aktuellen Master-Zweig an. Create eine Reihe von Umgebungsvariablen für alle Einstellungen, die in der Datei im Anwendungsroot-Verzeichnis gefunden werden Alternativ können Sie Ihre spezifischen Einstellungen hart kodieren, indem Sie die Anrufe für jede Einstellung überschreiben. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung virtualenv für den QSForex-Code und verwenden Sie Pipe, um die Anforderungen zu installieren. Beispielsweise in einem Unix-basierten System Mac oder Linux können Sie ein solches Verzeichnis wie folgt erstellen, indem Sie die folgenden Befehle im Terminal eingeben. Dadurch wird eine neue virtuelle Umgebung erstellt, um die Pakete zu installieren. Angenommen, Sie haben das QSForex Git Repository in ein Beispielverzeichnis wie zB heruntergeladen. Projekte qsforex ändern Sie dieses Verzeichnis unten, wo immer Sie QSForex installiert haben, dann um die Pakete zu installieren, müssen Sie die folgenden Befehle ausführen. Dies wird einige Zeit dauern, da NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn und Matplotlib kompiliert werden müssen Viele Pakete, die für diese Arbeit erforderlich sind, also bitte werfen Sie einen Blick auf diese beiden Artikel für weitere Informationen. Sie müssen auch eine symbolische Link aus Ihrem Website-Paket-Verzeichnis zu Ihrem QSForex-Installationsverzeichnis zu erstellen, um in der Lage sein, importieren qsforex Innerhalb des Codes Um dies zu tun, benötigen Sie einen Befehl ähnlich dem folgenden. Machen Sie sicher, dass Sie sich ändern. Projekte qsforex zu deinem Installationsverzeichnis und. Venv qsforex lib python2 7 site-pakete zu dein virtualenv site paketverzeichnis. Sie werden jetzt in der Lage sein, die nachfolgenden Befehle korrekt auszuführen. In diesem Stadium, wenn Sie einfach wünschen, um Praxis oder Live-Handel durchzuführen, dann können Sie Python laufen, die verwenden wird Die Standard-TestStrategy Trading-Strategie Dies kauft oder verkauft ein Währungspaar alle 5. Tick Es ist nur zum Testen - verwenden Sie es nicht in einem Live-Trading-Umfeld. Wenn Sie eine nützliche Strategie erstellen wollen, dann erstellen Sie einfach eine neue Klasse mit einem Beschreibenden Namen, zB MeanReversionMultiPairStrategy und stellen Sie sicher, dass es eine calculatesignals Methode hat Sie müssen diese Klasse die Paare Liste sowie die Ereignisse Warteschlange, wie in. Please Blick auf Details. Geben Sie, um alle Backtesting durchführen ist es notwendig zu generieren Simulierte Forex-Daten oder Download historische Tick-Daten Wenn Sie einfach die Software ausprobieren möchten, ist der schnellste Weg, um ein Beispiel Backtest zu generieren, um einige simulierte Daten zu generieren Das aktuelle Datenformat von QSFo verwendet Rex ist die gleiche wie die von der DukasCopy Historical Data Feed at. To generieren einige historische Daten, stellen Sie sicher, dass die CSVDATADIR Einstellung in ist, um ein Verzeichnis, wo Sie die historischen Daten zu leben möchten Sie dann laufen müssen, die unter ist Das scripts-Verzeichnis Es erwartet ein einziges Befehlszeilenargument, das in diesem Fall das Währungspaar im BBBQQQ-Format ist. In diesem Stadium ist das Skript hartcodiert, um einen einzigen Monat s Daten für Januar 2014 zu erstellen. Das heißt, du wirst einzelne Dateien sehen , Des Formats zB in Ihrem CSVDATADIR für alle Werktage in diesem Monat erscheinen Wenn Sie das Monatsjahr der Datenausgabe ändern möchten, ändern Sie einfach die Datei und re - run. Jetzt, dass die historischen Daten generiert wurden, ist es möglich Einen Backtest ausführen Die Backtest-Datei selbst ist gespeichert, aber das enthält nur die Backtest-Klasse Um einen Backtest tatsächlich auszuführen, musst du diese Klasse instanziieren und ihm die notwendigen Module zur Verfügung stellen. Der beste Weg, um zu sehen, wie dies geschieht, ist Um das Beispiel Moving Average Crossover-Implementierung in der Datei zu betrachten und diese als Vorlage zu verwenden. Dies macht Gebrauch von der MovingAverageCrossStrategy, die in diesem Standard gefunden wird, um sowohl GBP USD als auch EUR USD zu handeln, um mehrere Währungspaarnutzung zu demonstrieren. Es verwendet Daten, die in CSVDATADIR gefunden werden . Um das Beispiel Backtest auszuführen, führen Sie einfach das folgende aus. Dies wird einige Zeit dauern. Auf meinem Ubuntu-Desktop-System zu Hause, mit den historischen Daten, die über es erzeugt werden, dauert etwa 5-10 Minuten, um zu laufen Ein großer Teil dieser Berechnung findet am Ende statt Der tatsächlichen Backtest, wenn der Drawdown berechnet wird, so denken Sie bitte daran, dass der Code nicht aufgelegt hat Bitte verlassen Sie es bis zum Abschluss. Wenn Sie die Leistung des Backtests sehen möchten, können Sie einfach verwenden, um eine Aktienkurve zu sehen, Periodenrenditen Dh Tick-to-Tick-Renditen und eine Drawdown-Kurve. Und das s es In diesem Stadium sind Sie bereit, mit der Erstellung Ihrer eigenen Backtests zu beginnen, indem Sie Strategien ändern und anhängen und die von Duka heruntergeladenen Daten verwenden SCopy. Wenn Sie irgendwelche Fragen über die Installation haben, dann fühlen Sie bitte sich frei, mich zu mailen an. Wenn Sie irgendwelche Wanzen oder andere Ausgaben haben, die Sie denken, kann wegen der Codebase spezifisch sein, fühlen Sie sich frei, ein Github Problem hier zu öffnen. Copyright 1998 Michael Halls-Moore. Permission wird hiermit kostenlos an jede Person, die eine Kopie dieser Software und der dazugehörigen Dokumentationsdateien der Software erhält, ohne Einschränkung in die Software zu vergeben, einschließlich, ohne Einschränkung, die Nutzungsrechte, Kopie, Änderung, Verschmelzung, Veröffentlichung, Verbreitung, Unterlizenzierung und Vervielfältigung von Kopien der Software und Erlauben von Personen, denen die Software zur Verfügung gestellt wird, unter den folgenden Bedingungen. Der oben genannte Urheberrechtshinweis und diese Erlaubniserklärung sind in allen Kopien enthalten Oder wesentliche Teile der Software. THE SOFTWARE WIRD OHNE GARANTIE JEGLICHER ART, AUSDRÜCKLICH ODER IMPLIZIERT, EINSCHLIESSLICH, ABER NICHT BESCHRÄNKT AUF DIE GARANTIEN DER MARKTGÄNGIGKEIT, EIGNUNG FÜR EINEN BESTIMMTEN ZWECK UND N. EINFÜHRUNG IN KEINEM FALL HAFTEN DIE AUTOREN ODER URHEBERRECHTLICHEN HOLDERS HAFTBAR FÜR JEDE ANSPRÜCHE, SCHÄDEN ODER ANDERER HAFTUNG, OB EINE VERTRAGSVERHÄLTNIS ODER ANDERWEITIG, DIE AUS ODER IN VERBINDUNG MIT DER SOFTWARE ODER DER VERWENDUNG ODER ANDEREN HÄNDLUNGEN IN Die SOFTWARE. Forex Trading Disclaimer. Trading Devisen am Rande trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet Vergangene Wertentwicklung ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse Der hohe Grad an Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten Die Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Investition Ziele, das Niveau der Erfahrung und Risiko Appetit Die Möglichkeit besteht, dass Sie einen Verlust von einigen oder alle Ihrer ursprünglichen Investition zu erhalten und daher sollten Sie nicht Geld investieren, dass Sie sich nicht leisten können Verlieren Sie sollten sich bewusst sein, alle Risiken im Zusammenhang mit Devisenhandel, und suchen Sie Rat von einem unabhängigen Finanzberater, wenn Sie Zweifel haben. Pionier In Tomorrow s Trading. How funktioniert es. Build Algorithmen in einem Browser IDE, mit Template-Strategien und Free Data. 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September für Big Mike s Trading, siehe Link Unter einigen dieser Gespräche war ein Handelssystem genannt Der Trend Turn Trade Take Profit System Dies ist sein System. Define ein Aufwärtstrend als SMA10 über einem SMA30 Definieren Sie einen Pullback als SMA5 unterhalb eines SMA10.Define einen Hammer als eine Kerze mit einem oberen Schatten weniger als 20 der unteren Schatten, und Ein Körper weniger als 50 der unteren Schatten Geben Sie auf die Höhe des Hammers, mit dem Stop-Loss auf den Tiefstand des Hammers gesetzt und ein weiteres Drittel der Reichweite Die Take Profit Ziel ist 1 5 bis 1 7-fache der Abstand zwischen Der Einstieg und der Stopppreis. Zuerst nicht getestet wurde hier das bullische Verschlingungsmuster, das ein zweistöckiges Muster mit den Bedingungen eines abgesendeten Tages ist, gefolgt von einem Tag, an dem das offene Tag am Tag weniger als das Ende war Der untergegangene Tag, und das Ende des oben genannten Tages war höher als das Vortag s offen, mit dem Stopp auf das Tief des Musters gesetzt, und das Gewinnziel an der gleichen Stelle. Dieses System wurde beworben, um etwa 70 der Zeit korrekt sein, mit Trades, deren Gewinne waren 1 6 mal so viel wie die Verluste, also habe ich mich entschlossen, es zu untersuchen. Der Aufstieg zu diesem Posten, zusätzlich zu der Untersuchung von jemand anderem System, ist, dass es mir erlauben wird, zu zeigen, wie man mehr nuancierte Aufträge mit quantstrat schaffen Das beste Verkaufsargument für quantstrat, meiner Meinung nach , Ist, dass es einen Rahmen bietet, um alles zu tun, was Sie wollen, vorausgesetzt, Sie wissen, wie es zu tun ist nicht trivial In jedem Fall ist die herausragende Sache, aus dieser Strategie zu nehmen ist, dass es möglich ist, einige interessante kundenspezifische Aufträge mit einigen nuancen zu schaffen Syntax. Hier ist die Syntax für diese Strategie. Ich habe eine zusätzliche Regel, um die Strategie, dass, wenn der Trend umgekehrt SMA10 SMA30, um aus dem Trade. First off, lassen Sie sich einen genaueren Blick auf die Ein-und Ausreise-Regeln. Die hier verwendeten Regeln verwenden ein paar neue Konzepte Ich habe in früheren Blog-Posts verwendet, zuerst das Argument von orderset setzt alle Aufträge innerhalb eines Auftrags als Ein-Abbruch-den anderen Mechanismus Als nächstes arbeitet die Syntax ähnlich wie die Marktdaten-Syntax bei der Angabe von Indikatoren EG-Name SMA , Argumente Liste x zitieren Cl mktdata, etc, außer dieser Zeit, gibt es eine bestimmte Spalte in den Marktdaten, die in der Tat ist, was Cl mktdata tut, oder HLC mktdata, und so weiter, aber auch die Zeitstempel-Syntax ist notwendig So weiß es, welche spezifische Menge in der Zeit bezeichnet wird. Für Take-Profit-Aufträge, wie Sie über den Markt verkaufen wollen, oder kaufen Sie unter dem Markt, die richtige Art der Bestellung, die ist, ist das Ordertyp Argument eine Limit Order With Stop-Verluste oder nachlaufende Stationen, die hier nicht gezeigt werden, da Sie unter dem Markt verkaufen oder über dem Markt kaufen möchten, ist der korrekte Bestelltyp ein Stoplimit-Order. Schließlich hat die Regel, die ich die SMA-Exit hinzugefügt habe, tatsächlich die Strategie, die ich wollte, verbessert Gib diesem System den Vorteil des Zweifels Ere sind die Resultate, mit der Strategie, die bis zu 1 pctATR die üblichen Strategien, die ich Teststrecke zwischen 02 und 04 betrachtete. Kurzum, das Betrachten der Handelsstatistiken, ist dieses System weit von dem, was beworben wurde. In der Tat ist hier die Eigenkapitalkurve. Alles andere als spektakulär in den vergangenen Jahren, weshalb ich wohl annehmen konnte, dass es frei war, es in einem Webinar wegzugeben. Insgesamt haben wir in den vergangenen Jahren die SP nur so weit geholt, diese Strategie zu beenden. Am Ende des Tages , Es ist ein sehr unscheinbares System meiner Meinung nach, und ich gewann, dass ich die anderen Aspekte davon weiter erforsche. Allerdings, als eine Übung, die einige nuancierte Features von quantstrat zeigt, denke ich, dass dies eine lohnende Bemühung war. Danke für das Lesen Update Abonnieren Sie R-Blogger, um E-Mails mit den neuesten R-Beiträgen zu erhalten Sie werden diese Nachricht nicht erneut sehen. QSForex ist eine Open-Source-Event-driven Backtesting und Live-Trading-Plattform für den Einsatz in der Devisen-Devisenmärkte, derzeit in einem Alpha state. It wurde cr Eated als Teil der Forex Trading Diary-Serie auf die systematische Handelsgemeinschaft mit einer robusten Trading-Engine, die eine einfache Forex-Strategie Umsetzung und Prüfung ermöglicht. Die Software wird unter einer permissiven MIT-Lizenz siehe unten. Open-Source - QSForex wurde veröffentlicht Unter einer äußerst permissiven Open-Source-MIT-Lizenz, die die volle Nutzung sowohl in der Forschung als auch in kommerziellen Anwendungen, ohne Einschränkung, aber ohne jegliche Gewährleistung jeglicher Art ermöglicht. Free - QSForex ist völlig kostenlos und kostet nichts zu downloaden oder zu verwenden. Kollaboration - As QSForex ist Open-Source viele Entwickler arbeiten zusammen, um die Software zu verbessern Neue Features werden häufig hinzugefügt Irgendwelche Bugs sind schnell entschlossen und fixiert. Software Development - QSForex ist in der Python-Programmiersprache für eine einfache plattformübergreifende Unterstützung geschrieben QSForex enthält eine Reihe von Unit-Tests für Die Mehrheit des Berechnungscodes und neue Tests werden ständig für neue Features hinzugefügt. Event-Driven Arch Itecture - QSForex ist sowohl für das Backtesting als auch für den Live-Trading komplett ereignisgesteuert, was zu einem einfachen Umstieg von Strategien von einer Forschungstestphase zu einer Live-Trading-Implementierung führt. Transaktionskosten - Für alle rückgezahlten Strategien sind die Spread-Kosten standardmäßig enthalten. Backtesting - QSForex Features Intraday Tick-Auflösung Multi-Day Multi-Währungs-Paar Backtesting. Trading - QSForex unterstützt derzeit Live-Intraday-Handel mit der OANDA Brokerage API über ein Portfolio von Paaren. Performance Metrics - QSForex unterstützt derzeit grundlegende Performance-Messung und Equity-Visualisierung über die Matplotlib und Seaborn Visualisierung Bibliotheken. Installation und Usage. Visit und ein Konto einrichten, um die API-Authentifizierung Anmeldeinformationen, die Sie benötigen, um Live-Trading zu erledigen Ich erkläre, wie dies in diesem Artikel zu führen. Clone dieses Git-Repository in einen geeigneten Ort auf Ihrem Computer zu erhalten Mit dem folgenden Befehl in Ihrem Terminal git Klon Alternative können Sie Laden Sie die Zip-Datei des aktuellen Master-Zweigs an. Erstellen Sie eine Reihe von Umgebungsvariablen für alle Einstellungen, die in der Datei im Anwendungs-Stammverzeichnis gefunden werden. Alternativ können Sie Ihre spezifischen Einstellungen festlegen, indem Sie die Anrufe für jede Einstellung überschreiben Virtuelle Umgebung virtualenv für den QSForex-Code und nutzen Pip, um die Anforderungen zu installieren. Beispielsweise können Sie in einem Unix-basierten System Mac oder Linux ein solches Verzeichnis wie folgt erstellen, indem Sie die folgenden Befehle im Terminal eingeben. Dadurch wird eine neue virtuelle Umgebung erstellt Installieren Sie die Pakete in Angenommen, Sie haben das QSForex Git Repository in ein Beispielverzeichnis heruntergeladen. Projekte qsforex ändern Sie dieses Verzeichnis unten, wo immer Sie QSForex installiert haben, dann um die Pakete zu installieren, müssen Sie die folgenden Befehle ausführen. Dies wird einige Zeit dauern, da NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn und Matplotlib kompiliert werden müssen Viele Pakete, die für diese Arbeit erforderlich sind, also bitte werfen Sie einen Blick auf diese beiden Artikel für weitere Informationen. Sie müssen auch eine symbolische Link aus Ihrem Website-Paket-Verzeichnis zu Ihrem QSForex-Installationsverzeichnis zu erstellen, um in der Lage sein, importieren qsforex Innerhalb des Codes Um dies zu tun, benötigen Sie einen Befehl ähnlich dem folgenden. Machen Sie sicher, dass Sie sich ändern. Projekte qsforex zu deinem Installationsverzeichnis und. Venv qsforex lib python2 7 site-pakete zu dein virtualenv site paketverzeichnis. Sie werden jetzt in der Lage sein, die nachfolgenden Befehle korrekt auszuführen. In diesem Stadium, wenn Sie einfach wünschen, um Praxis oder Live-Handel durchzuführen, dann können Sie Python laufen, die verwenden wird Die Standard-TestStrategy Trading-Strategie Dies kauft oder verkauft ein Währungspaar alle 5. Tick Es ist nur zum Testen - verwenden Sie es nicht in einem Live-Trading-Umfeld. Wenn Sie eine nützliche Strategie erstellen wollen, dann erstellen Sie einfach eine neue Klasse mit einem Beschreibenden Namen, zB MeanReversionMultiPairStrategy und stellen Sie sicher, dass es eine calculatesignals Methode hat Sie müssen diese Klasse die Paare Liste sowie die Ereignisse Warteschlange, wie in. Please Blick auf Details. Geben Sie, um alle Backtesting durchführen ist es notwendig zu generieren Simulierte Forex-Daten oder Download historische Tick-Daten Wenn Sie einfach die Software ausprobieren möchten, ist der schnellste Weg, um ein Beispiel Backtest zu generieren, um einige simulierte Daten zu generieren Das aktuelle Datenformat von QSFo verwendet Rex ist die gleiche wie die von der DukasCopy Historical Data Feed at. To zu generieren einige historische Daten, stellen Sie sicher, dass die CSVDATADIR Einstellung in ist, um ein Verzeichnis, wo Sie die historischen Daten zu leben möchten Sie dann laufen müssen, die unter ist Das scripts-Verzeichnis Es erwartet ein einziges Befehlszeilenargument, das in diesem Fall das Währungspaar im BBBQQQ-Format ist. In diesem Stadium ist das Skript hartcodiert, um einen einzigen Monat s Daten für Januar 2014 zu erstellen. Das heißt, du wirst einzelne Dateien sehen , Des Formats zB in Ihrem CSVDATADIR für alle Werktage in diesem Monat erscheinen Wenn Sie das Monatsjahr der Datenausgabe ändern möchten, ändern Sie einfach die Datei und re - run. Jetzt, dass die historischen Daten generiert wurden, ist es möglich Einen Backtest ausführen Die Backtest-Datei selbst ist gespeichert, aber das enthält nur die Backtest-Klasse Um einen Backtest tatsächlich auszuführen, musst du diese Klasse instanziieren und ihm die notwendigen Module zur Verfügung stellen. Der beste Weg, um zu sehen, wie dies geschieht, ist Um das Beispiel Moving Average Crossover-Implementierung in der Datei zu betrachten und diese als Vorlage zu verwenden. Dies macht Gebrauch von der MovingAverageCrossStrategy, die in diesem Standard gefunden wird, um sowohl GBP USD als auch EUR USD zu handeln, um mehrere Währungspaarnutzung zu demonstrieren. Es verwendet Daten, die in CSVDATADIR gefunden werden . Um das Beispiel Backtest auszuführen, führen Sie einfach das folgende aus. Dies wird einige Zeit dauern. Auf meinem Ubuntu-Desktop-System zu Hause, mit den historischen Daten, die über es erzeugt werden, dauert etwa 5-10 Minuten, um zu laufen Ein großer Teil dieser Berechnung findet am Ende statt Der tatsächlichen Backtest, wenn der Drawdown berechnet wird, so denken Sie bitte daran, dass der Code nicht aufgelegt hat Bitte verlassen Sie es bis zum Abschluss. Wenn Sie die Leistung des Backtests sehen möchten, können Sie einfach verwenden, um eine Aktienkurve zu sehen, Periodenrenditen Dh Tick-to-Tick-Renditen und eine Drawdown-Kurve. Und das s es In diesem Stadium sind Sie bereit, mit der Erstellung Ihrer eigenen Backtests zu beginnen, indem Sie Strategien ändern und anhängen und die von Duka heruntergeladenen Daten verwenden SCopy. Wenn Sie irgendwelche Fragen über die Installation haben, dann fühlen Sie bitte sich frei, mich zu mailen an. Wenn Sie irgendwelche Wanzen oder andere Ausgaben haben, die Sie denken, kann wegen der Codebase spezifisch sein, fühlen Sie sich frei, ein Github Problem hier zu öffnen. Copyright 1998 Michael Halls-Moore. Permission wird hiermit kostenlos an jede Person, die eine Kopie dieser Software und der dazugehörigen Dokumentationsdateien der Software erhält, ohne Einschränkung in die Software zu vergeben, einschließlich, ohne Einschränkung, die Nutzungsrechte, Kopie, Änderung, Verschmelzung, Veröffentlichung, Verbreitung, Unterlizenzierung und Vervielfältigung von Kopien der Software und Erlauben von Personen, denen die Software zur Verfügung gestellt wird, unter den folgenden Bedingungen. Der oben genannte Urheberrechtshinweis und diese Erlaubniserklärung sind in allen Kopien enthalten Oder wesentliche Teile der Software. THE SOFTWARE WIRD OHNE GARANTIE JEGLICHER ART, AUSDRÜCKLICH ODER IMPLIZIERT, EINSCHLIESSLICH, ABER NICHT BESCHRÄNKT AUF DIE GARANTIEN DER MARKTGÄNGIGKEIT, EIGNUNG FÜR EINEN BESTIMMTEN ZWECK UND N. EINFÜHRUNG IN KEINEM FALL HAFTEN DIE AUTOREN ODER URHEBERRECHTLICHEN HOLDERS HAFTBAR FÜR JEDE ANSPRÜCHE, SCHÄDEN ODER ANDERER HAFTUNG, OB EINE VERTRAGSVERHÄLTNIS ODER ANDERWEITIG, DIE AUS ODER IN VERBINDUNG MIT DER SOFTWARE ODER DER VERWENDUNG ODER ANDEREN HÄNDLUNGEN IN Die SOFTWARE. Forex Trading Disclaimer. Trading Devisen am Rande trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet Vergangene Wertentwicklung ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse Der hohe Grad an Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten Die Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Investition Ziele, das Niveau der Erfahrung und Risiko Appetit Die Möglichkeit besteht, dass Sie einen Verlust von einigen oder alle Ihrer ursprünglichen Investition zu erhalten und daher sollten Sie nicht Geld investieren, dass Sie sich nicht leisten können Verlieren Sie sollten sich bewusst sein, alle Risiken im Zusammenhang mit Devisenhandel, und suchen Sie Rat von einem unabhängigen Finanzberater, wenn Sie Zweifel haben. Forex T Rading Tagebuch 1 - Automatisierte Forex Trading mit der OANDA API. I zuvor erwähnt in der QuantStart 2014 In Review Artikel, dass ich würde einige von 2015 schreiben über automatisierte Forex Trading. Gegeben, dass ich selbst in der Regel führen in Forschung und Aktien-und Futures-Märkte, Ich dachte, es wäre lustig und pädagogisch, über meine Erfahrungen mit dem Eintritt in den Forex-Markt im Stil eines Tagebuchs zu schreiben. Jeder Tagebucheintrag wird versuchen, auf all jene vor zu bauen, sollte aber auch relativ selbstbewohnt sein. In diesem ersten Eintrag von Das Tagebuch Ich werde beschreiben, wie man ein neues Praxis-Brokerage-Konto mit OANDA sowie wie man eine grundlegende multithreaded ereignisgesteuerte Trading-Engine, die automatisch ausgeführt werden kann Trades in einer Praxis und Live-Einstellung. Last Jahr haben wir viel verbracht Der Zeit, die den ereignisgesteuerten Backtester in erster Linie für Aktien und ETFs betrachtet. Derjenige, den ich unten präsentiere, ist auf Forex ausgerichtet und kann sowohl für den Papierhandel als auch für den Handel verwendet werden. Ich habe alles geschrieben Die folgenden Anweisungen für Ubuntu 14 04, aber sie sollten leicht auf Windows oder Mac OS X mit einer Python-Distribution wie Anaconda übersetzen Die einzige zusätzliche Bibliothek, die für die Python-Trading-Engine verwendet wird, ist die Anforderungsbibliothek, die für die Kommunikation mit der OANDA notwendig ist API. Since dies ist die erste Post direkt über Devisenhandel, und der Code unten dargestellt kann einfach an ein Live-Trading-Umfeld angepasst werden, möchte ich die folgenden Haftungsausschlüsse. Disclaimer Trading Devisen am Rand trägt ein hohes Risiko , Und möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet Vergangene Wertentwicklung ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse Der hohe Grad an Hebelwirkung kann gegen Sie sowie für Sie arbeiten Bevor Sie sich entscheiden, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Anlageziele, Erfahrungsstand, Und Risiko Appetit Die Möglichkeit besteht, dass Sie einen Verlust von einigen oder alle Ihrer ursprünglichen Investition zu erhalten und damit Sie sho Wenn du kein Geld investierst, das du nicht leisten kannst, musst du dich über alle mit dem Devisenhandel verbundenen Risiken bewusst sein und von einem unabhängigen Finanzberater einen Rat einholen, wenn du Zweifel hast. Diese Software ist wie alle ausgedrückten oder stillschweigenden Garantien vorgesehen , Einschließlich, aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und der Eignung für einen bestimmten Zweck, werden ausgeschlossen. In keinem Fall haften die Regenten oder Mitwirkenden für direkte, indirekte, zufällige, besondere, vorbildliche oder Folgeschäden, einschließlich, aber nicht Beschränkt auf die Beschaffung von Ersatzgütern oder Dienstleistungen Verlust von Nutzung, Daten oder Gewinne oder Betriebsunterbrechung verursacht jedoch und auf jegliche Art von Haftung, ob im Vertrag, strenge Haftung oder unerlaubter Handlung, die fahrlässig oder anderweitig im Zusammenhang mit der Verwendung von Diese Software, auch wenn von der Möglichkeit eines solchen Schadens geraten. Setting ein Konto mit OANDA. Die erste Frage, die in den Sinn kommt Warum ist OANDA einfach p Ut, nach ein bisschen von googeln um forex broker, die APIs hatte, sah ich, dass OANDA vor kurzem eine ordnungsgemäße REST API veröffentlicht hatte, die leicht von fast jeder Sprache in einer extrem einfachen Weise kommuniziert werden konnte. Nach dem Lesen durch ihre Entwickler API Dokumentation entschied ich mich Um ihnen einen Versuch zu geben, zumindest mit einem Übungskonto. Um klar zu sein - ich habe keine vorherige oder bestehende Beziehung mit OANDA und bin nur die Bereitstellung dieser Empfehlung auf der Grundlage meiner begrenzten Erfahrung spielen mit ihrer Praxis API und einige kurze Nutzung für Marktdaten Download, während bei einem Fonds zuvor angewendet Wenn jemand über irgendwelche anderen Forex-Broker, die auch eine ähnlich moderne API haben, dann wäre ich froh, ihnen einen Blick als gut. Before Nutzung der API ist es notwendig, sich für ein Praxis-Konto anmelden Um dies zu tun, gehen Sie zum Anmelde-Link Sie sehen den folgenden Bildschirm. OANDA Anmelde-Screen. Sie können dann sich mit Ihren Anmeldeinformationen anmelden. Stellen Sie sicher, dass Sie das fxTrad auswählen EPractice Tab aus dem Anmelde-Screen. OANDA Anmelde-Screen. Once in Sie müssen eine Notiz von Ihrem Account-ID Es ist unterhalb der schwarzen My Funds Header neben Primary Mine ist eine 7-stellige Zahl Darüber hinaus sind aufgeführt Muss auch ein persönliches API-Token generieren Um dies zu tun klicken Sie auf API-Zugang unter der Registerkarte Andere Aktionen unten links. In diesem Stadium können Sie ein API-Token generieren Sie benötigen den Schlüssel für die Verwendung später, so stellen Sie sicher Um es auch aufzuschreiben. Sie wollen nun die FXTrade Practice-Anwendung starten, die es uns ermöglicht, die ausgeführten Aufträge und unsere Papiergewinnverluste zu sehen. Wenn du ein Ubuntu-System betreibst, musst du eine etwas andere Version installieren Java Im Besonderen die Oracle-Version von Java 8 Wenn Sie dies nicht tun, dann wird der Übungssimulator nicht aus dem Browser laden Ich lief diese Befehle auf meinem System. Sie werden nun in der Lage sein, die Praxis Trading-Umgebung starten Zurück zum OANDA Dashboard Und klicken Sie auf das grüne Highlight Ed FXTrade Practice Link starten Es wird ein Java-Dialog aufgerufen, in dem man gefragt wird, ob Sie es ausführen möchten. Klicken Sie auf Run und das fxTrade Practice Tool lädt Mine auf ein 15-minütiges Kerzen-Diagramm von EUR USD mit dem Zitat-Panel auf der linken Seite. OANDA fxTrade Praxis-Bildschirm. An dieser Stelle sind wir bereit zu beginnen Design und Codierung unserer automatisierten Forex Trading System gegen die OANDA API. Overview of Trading Architecture. If Sie haben die Event-driven Backtester-Serie für Aktien und ETFs, die ich im letzten Jahr erstellt, Sie werden sich bewusst sein, wie solch ein ereignisgesteuertes Handelssystem funktioniert Für diejenigen unter Ihnen, die neu in der ereignisgesteuerten Software sind, würde ich dringend vorschlagen, durch den Artikel zu lesen, um einen Einblick in die Arbeitsweise zu gewinnen. Im Wesentlichen das ganze Programm wird in einer Infinte while-Schleife ausgeführt, die nur beendet wird, wenn das Handelssystem abgeschaltet wird Der zentrale Kommunikationsmechanismus des Programms wird über eine Warteschlange gegeben, die Ereignisse enthält. Die Warteschlange wird ständig auf chec abgefragt K für neue ereignisse Sobald ein Event aus der Warteschlange genommen wurde, muss es von einer entsprechenden Komponente des Programms abgewickelt werden. Daher könnte ein Marktdaten-Feed TickEvent s erzeugen, die auf die Warteschlange gestellt werden, wenn ein neuer Marktpreis ein Signal ankommt - generierende Strategieobjekt könnte OrderEvent s schaffen, die an eine Brokerage geschickt werden sollen. Die Nützlichkeit eines solchen Systems ist gegeben durch die Tatsache, dass es nicht darum geht, welche Ordnung oder Arten von Ereignissen auf die Warteschlange gestellt werden, wie sie immer sein werden Korrekt von der richtigen Komponente innerhalb des Programms behandelt. Darüber hinaus können verschiedene Teile des Programms in separaten Threads ausgeführt werden, was bedeutet, dass es nie eine Wartezeit für eine bestimmte Komponente vor der Verarbeitung von anderen Dies ist äußerst nützlich in algorithmischen Handelssituationen, wo Marktdaten füttern Handler und Strategie-Signalgeneratoren haben sehr unterschiedliche Leistungsmerkmale. Die Haupt-Trading-Schleife wird durch den folgenden Python-Pseudocode gegeben. Wie wir oben gesagt haben, läuft der Code In einer Endlosschleife Zuerst wird die Warteschlange abgefragt, um ein neues Ereignis abzurufen Wenn die Warteschlange leer ist, startet die Schleife nach einer kurzen Schlafperiode, die als Herzschlag bekannt ist, neu. Wenn ein Ereignis gefunden wird, wird sein Typ beurteilt und dann auch das entsprechende Modul Die Strategie oder die Ausführungs-Handler ist aufgerufen, um das Ereignis zu behandeln und möglicherweise neue, die wieder auf die Warteschlange zu gehen. Die grundlegenden Komponenten, die wir für unser Handelssystem erstellen werden, gehören die folgenden. Streaming Price Handler - Dies wird eine langfristige, Laufende Verbindung offen für OANDAs-Server und senden Tick-Daten dh Bid fragen über die Verbindung für alle Instrumente, die wir interessiert in. Strategy Signal Generator - Dies wird eine Folge von Tick-Events und verwenden sie, um Trading-Bestellungen, die von der ausgeführt werden Execution handler. Execution Handler - nimmt einen Satz von Order-Events und führt sie dann blind mit OANDA. Events aus - Diese Objekte bilden die Meldungen, die auf der Event-Warteschlange weitergegeben werden Für diese Implementierung benötigen wir zwei, nämlich den TickEvent und den OrderEvent. Main Entry Point - Der Haupteingangspunkt umfasst auch die Trade Loop, die die Message Queue kontinuierlich abfragt und Nachrichten an die richtige Komponente sendet. Dies wird oft als Event Loop oder Event bezeichnet Handler. Wir werden nun diskutieren die Umsetzung des Codes im Detail Am unteren Rand des Artikels ist die vollständige Auflistung aller Quellcode-Dateien Wenn Sie sie in das gleiche Verzeichnis und laufen Python Sie beginnen, Aufträge zu generieren, vorausgesetzt, Sie haben ausgefüllt Ihr Konto-ID und Authentifizierungs-Token von OANDA. Python Implementation. It ist schlechte Praxis, um Passwörter oder Authentifizierungsschlüssel innerhalb einer Codebasis zu speichern, wie Sie niemals vorhersagen können, wer wird schließlich erlaubt Zugang zu einem Projekt In einem Produktionssystem würden wir diese Anmeldeinformationen als Umgebung speichern Variablen mit dem System und dann abfragen diese envvars jedes Mal, wenn der Code redeployed Dies stellt sicher, dass Passwörter und auth Token werden nie gespeichert In einer Versionskontrolle. Jedoch, da wir nur daran interessiert sind, ein Spielzeug-Handelssystem zu bauen, und sind nicht mit Produktionsdetails in diesem Artikel beschäftigt, werden wir stattdessen trennen diese auth-Token in eine Einstellungsdatei. In der folgenden Konfigurationsdatei haben wir Ein Wörterbuch namens ENVIRONMENTS, das die API-Endpunkte für die OANDA-Preisstreaming-API und die Handels-API speichert. Jedes Unterverzeichnis enthält drei separate API-Endpunkte, die echte Praxis und Sandbox sind. Die Sandbox-API ist ausschließlich zum Testen von Code und zur Überprüfung, dass es keine Fehler gibt oder Bugs Es verfügt nicht über die Uptime-Garantien der Real - oder Practice-APIs Die Praxis-API bietet im Wesentlichen die Möglichkeit, Papierhandel darzustellen. Das heißt, es bietet alle Funktionen der realen API auf einem simulierten Praxis-Account Die echte API ist nur Dass - es ist Live-Handel Wenn Sie diesen Endpunkt in Ihrem Code verwenden, wird es gegen Ihren Live-Kontostand handeln EXTREM SORGFÄLTIG. WICHTIG Beim Handel mit der Praxis API Denken Sie daran, dass eine wichtige Transaktionskosten, die der Marktwirkung nicht berücksichtigt wird Da keine Trades tatsächlich in die Umwelt gestellt werden, müssen diese Kosten in anderer Weise anderweitig mit einem Marktwirkungsmodell berücksichtigt werden, wenn Sie die Leistung realistisch beurteilen möchten Wir verwenden das Übungskonto, wie es die DOMAIN-Einstellung gibt. Wir benötigen zwei separate Wörterbücher für die Domains, jeweils eine für die Streaming - und Trading-API-Komponenten. Schließlich haben wir die ACCESSTOKEN und ACCOUNTID I ve gefüllt die beiden unten mit Dummy-IDs, so dass Sie benötigen Um Ihre eigenen zu nutzen, auf die von der OANDA-Account-Seite zugegriffen werden kann. Der nächste Schritt ist, die Ereignisse zu definieren, die die Warteschlange verwendet, um allen einzelnen Komponenten zu helfen, zu kommunizieren. Wir benötigen zwei TickEvent und OrderEvent Die ersten speichert Informationen über Instrumentenmarktdaten Wie das beste Angebot und die Handelszeit Die zweite wird verwendet, um Aufträge an den Ausführungsbearbeiter zu übermitteln und enthält somit das Instrument, die nu Mier von Einheiten zu handeln, die Auftragsart Markt oder Grenze und die Seite dh kaufen und verkaufen. Um zukunftssichere unsere Veranstaltungen Code werden wir eine Basisklasse namens Event erstellen und alle Ereignisse erben von diesem Der Code ist unten in. Die nächste Klasse, die wir schaffen werden, wird die Handelsstrategie behandeln In dieser Demo werden wir eine eher unsinnige Strategie schaffen, die einfach alle Marktticks erhält und auf jeder 5. Tick zufällig kauft oder verkauft 10.000 Einheiten von EUR USD. Clearly Dies ist eine lächerliche Strategie Allerdings ist es fantastisch für Testzwecke, denn es ist einfach zu Code und verstehen In zukünftigen Tagebucheinträgen werden wir dies mit etwas deutlich spannender machen, das hoffentlich einen Gewinn machen wird. Die Datei finden Sie unten Durch sie arbeiten und sehen, was los ist Zuerst importieren wir die zufällige Bibliothek und das OrderEvent-Objekt von Wir brauchen die zufällige lib, um einen zufälligen Kauf oder Verkauf zu bestellen Wir brauchen OrderEvent wie dies ist, wie die st Rategy-Objekt sendet Aufträge an die Ereignis-Warteschlange, die später vom Ausführungs-Handler ausgeführt wird. Die TestRandomStrategy-Klasse nimmt einfach das Instrument in diesem Fall EUR USD, die Anzahl der Einheiten und die Ereignisse in die Warteschlange als Satz von Parametern ein Tickt Zähler, der verwendet wird, um zu erzählen, wie viele TickEvent-Instanzen es gesehen hat. Mehr der Arbeit tritt in der calculatesignals Methode, die einfach ein Ereignis, bestimmt, ob es ein TickEvent sonst ignoriert und inkrementiert die Tick-Zähler Es dann überprüft, um zu sehen, wenn Die Zählung ist durch 5 teilbar und dann zufällig kauft oder verkauft, mit einer Marktordnung, die angegebene Anzahl von Einheiten Es ist sicherlich nicht die weltweit größte Handelsstrategie, aber es wird mehr als geeignet für unsere OANDA Brokerage API Testzwecke Nächste Komponente ist die Ausführungs-Handler Diese Klasse ist beauftragt, auf OrderEvent-Instanzen zu handeln und Anfragen an den Broker in diesem Fall OANDA in einer dummen Art und Weise zu machen. Das ist kein Risikomanagement Oder Potfolio-Konstruktions-Overlay Der Ausführungs-Handler führt einfach eine beliebige Reihenfolge aus, die er gegeben hat. Wir müssen alle Authentifizierungsinformationen an die Execution-Klasse weitergeben, einschließlich der Domain-Praxis, Real - oder Sandbox, dem Zugriffstoken und der Account-ID secure connection with one of Pythons built in libraries. Most of the work occurs in executeorder The method requires an event as a parameter It then constructs two dictionaries - the headers and the params These dictionaries will then be correctly encoded partially by urllib another Python library to be sent as an POST request to OANDAs API. We pass the Content-Type and Authorization header parameters, which include our authentication information In addition we encode the parameters, which include the instrument EUR USD , units, order type and side buy sell Finally, we make the request and save the response. The most complex component of the trading system is the StreamingForexPrices object, which handles the ma rket price updates from OANDA There are two methods connecttostream and streamtoqueue. The first method uses the Python requests library to connect to a streaming socket with the appropriate headers and parameters The parameters include the Account ID and the necessary instrument list that should be listened to for updates in this case it is only EUR USD Note the following line. This tells the connection to be streamed and thus kept open in a long-running manner. The second method, streamtoqueue actually attempts to connect to the stream If the response is not successful i e the response code is not 200 , then we simply return and exit If it is successful we try to load the JSON packet returned into a Python dictionary Finally, we convert the Python dictionary with the instrument, bid ask and timestamp into a TickEvent that is sent to the events queue. We now have all of the major components in place The final step is to wrap up everything we have written so far into a main program The goa l of this file, known as is to create two separate threads one of which runs the pricing handler and the other which runs the trading handler. Why do we need two separate threads Put simply, we are executing two separate pieces of code, both of which are continuously running If we were to create a non-threaded program, then the streaming socket used for the pricing updates would never ever release back to the main code path and hence we would never actually carry out any trading Similarly, if we ran the trade loop see below , we would never actually return the flow path to the price streaming socket Hence we need multiple threads, one for each component, so that they can be carried out independently They will both communicate to each other via the events queue. Let s examine this a bit futher We create two separate threads with the following lines. We pass the function or method name to the target keyword argument and then pass an iterable such as a list or tuple to the args keyword argum ent, which then passes those arguments to the actual method function. Finally we start both threads with the following lines. Thus we are able to run two, effectively infinite looping, code segments independently, which both communicate through the events queue Note that the Python threading library does not produce a true multi-core multithreaded environment due to the CPython implementation of Python and the Global Interpreter Lock GIL If you would like to read more about multithreading on Python, please take a look at this article. Let s examine the rest of the code in detail Firstly we import all of the necessary libraries including Queue threading and time We then import all of the above code files I personally prefer to capitalise any configuration settings, which is a habit I picked up from working with Django. After that we define the trade function, which was explained in Python-pseudocode above An infinite while loop is carried out while True that continuously polls from the even ts queue and only skips the loop if it is found empty If an event is found then it is either a TickEvent or a OrderEvent and then the appropriate component is called to carry it out In this case it is either a strategy or execution handler The loop then simply sleeps for heartbeat seconds in this case 0 5 seconds and continues. Finally, we define the main entrypoint of the code in the main function It is well commented below, but I will summarise here In essence we instantiate the events queue and define the instruments units We then create the StreamingForexPrices price streaming class and then subsequently the Execution execution handler Both receive the necessary authentication details that are given by OANDA when creating an account. We then create the TestRandomStrategy instance Finally we define the two threads and then start them. To run the code you simply need to place all the files in the same directory and call the following at the terminal. Note that to stop the code at this st age requires a hard kill of the Python process via Ctrl-Z or equivalent I ve not added an additional thread to handle looking for the that would be needed to stop the code safely A potential way to stop the code on a Ubuntu Linux machine is to type. And then pass the output of this a process number into the following. Where PROCESSID must be replaced with the output of pgrep Note that this is NOT particularly good practice. In later articles we will be creating a more sophisticated stop start mechanism that makes use of Ubuntu s process supervision in order to have the trading system running 24 7.The output after 30 seconds or so, depending upon the time of day relative to the main trading hours for EUR USD, for the above code, is given below. The first five lines show the JSON tick data returned from OANDA with bid ask prices Subsequently you can see the Executing order output as well as the JSON response returned from OANDA confirming the opening of a buy trade for 10,000 units of EUR US D and the price it was achieved at. This will keep running indefinitely until you kill the program with a Ctrl-Z command or similar. In later articles we are going to carry out some much-needed improvements, including. Real strategies - Proper forex strategies that generate profitable signals. Production infrastructure - Remote server implementation and 24 7 monitored trading system, with stop start capability. Portfolio and risk management - Portfolio and risk overlays for all suggested orders from the strategy. Multiple strategies - Constructing a portfolio of strategies that integrate into the risk management overlay. As with the equities event-driven backtester, we also need to create a forex backtesting module That will let us carry out rapid research and make it easier to deploy strategies. Denken Sie daran, ACCOUNTID und ACCESSTOKEN. Just Getting Started mit Quantitative Trading ändern.