Forex quantlib

O projeto QuantLib destina-se a fornecer uma estrutura abrangente de software para finanças quantitativas. QuantLib é uma biblioteca livre de código aberto para modelagem, negociação e gerenciamento de riscos na vida real. O QuantLib é escrito em C com um modelo de objeto limpo e, em seguida, é exportado para diferentes idiomas, como C, Objective Caml, Java, Perl, Python, GNU R, Ruby e Scheme. Uma versão habilitada para AAD também está disponível. O projeto reposit facilita a implantação de bibliotecas de objetos para plataformas de usuário final e é usado para gerar QuantLibXL. Um suplemento do Excel para QuantLib e QuantLibAddin. QuantLib addins para outras plataformas, como LibreOffice Calc. Ligações a outros idiomas e portando a Gnumeric, MatlabOctave, S-PLUSR. Mathematica. As arquiteturas COMCORBASOAP, FpML, estão sendo consideradas. Consulte a página de extensões para obter detalhes. Apreciado por analistas quantitativos e desenvolvedores, destina-se tanto para acadêmicos e profissionais, eventualmente promover uma interação mais forte entre eles. QuantLib oferece ferramentas que são úteis tanto para a implementação prática como para a modelagem avançada, com características como convenções de mercado, modelos de curvas de rendimento, solucionadores, PDEs, Monte Carlo (baixa discrepância incluída), opções exóticas, VAR e assim por diante. As finanças são uma área em que projetos de código aberto bem-escritos podem fazer uma tremenda diferença: qualquer instituição financeira precisa de uma implementação operacional sólida, eficaz em tempo, de modelos de preços de vanguarda e ferramentas de hedging. No entanto, para chegar lá, um é atualmente forçado a reinventar a roda cada vez. Mesmo os modelos padrão de dezenas de anos, como Black-Scholes, ainda não têm uma implementação robusta pública. Como conseqüências muitos bons quants estão desperdiçando seu tempo escrevendo C classes que já foram escritas milhares de vezes. Ao projetar e construir essas ferramentas em aberto, o QuantLib encorajará tanto a revisão por pares das ferramentas em si, e demonstrar como isso deve ser feito para o software científico e comercial. Dan Gezelters fala na primeira conferência Open SourceOpen Science discutiu como a tradição científica de peer review se encaixa bem com a filosofia do movimento Open Source. Os padrões abertos são a única maneira justa para que a ciência ea tecnologia evoluam. A biblioteca poderia ser explorada em diferentes instituições de pesquisa e regulação, bancos, empresas de software, e assim por diante. Sendo um projeto freeopen-source, os quants que contribuem à biblioteca não necessitariam começar do risco cada vez. Os alunos poderiam dominar uma biblioteca que é realmente usado no mundo real e contribuir para ele de uma forma significativa. Isso poderia colocá-los em uma posição privilegiada no mercado de trabalho. Os pesquisadores teriam um quadro à mão, o que reduz consideravelmente a quantidade de trabalho de baixo nível necessário para construir modelos, de modo a ser capaz de se concentrar em problemas mais complexos e interessantes. As empresas financeiras poderiam explorar o QuantLib como código básico e / ou benchmark, ao mesmo tempo em que poderiam se envolver na criação de soluções mais inovadoras que as tornariam mais competitivas no mercado. As instituições reguladoras podem ter uma ferramenta para práticas de preços e gerenciamento de risco padrão. A licença QuantLib é uma licença BSD modificada, apropriada para uso tanto em software livre quanto em aplicações proprietárias, sem impor restrições na utilização da biblioteca. Algumas empresas têm comprometido recursos significativos para o desenvolvimento desta biblioteca, nomeadamente StatPro. Um importante provedor de gerenciamento de risco internacional, onde o projeto QuantLib nasceu. Free Quantitative Finance Resources Bem-vindo à grande lista de recursos financeiros quantitativos livres Ive listados aqui todos os ebooks livres, slides, cursos, vídeos e dados que Ive encontrado útil durante Minha carreira financeira quantitativa. Os recursos são discriminados por categoria e são totalmente gratuitos (ou exigem inscrição gratuita). Vou estar constantemente atualizando esta página como e quando eu encontrar novos conteúdos em torno da web, para continuar a verificar de volta. Esta lista foi atualizada pela última vez em 21 de agosto de 2017. Navegação da lista Se você tiver alguma recomendação para recursos de finanças grátis, sinta-se à vontade para me enviar um e-mail no mikequantstart. É surpreendentemente fácil obter dados financeiros de alta qualidade gratuitamente, desde que esteja disposto a aceitar que ele será restrito a determinados subconjuntos de período de tempo e instrumento. Corretoras muitas vezes dão seus dados financeiros históricos, a fim de atrair novos clientes. Em particular, os dados de câmbio (forex) são amplamente disponíveis em muitas das fontes abaixo. As ações são um pouco mais complicadas, pois exigem ações correspondentes de alta qualidade ações corporativas, a fim de lidar com dividendos e divisão de ações. No entanto, é relativamente fácil de se apossar das principais informações de ações de fim de dia da USUK que já foram ajustadas de volta desta maneira. DukasCopy - DukasCopy é um corretor de forex suíçoECN, que fornece dados de carrapatos de forex de altíssima qualidade que remontam a 2007 para a maioria dos pares de moedas. Este deve ser o seu primeiro porto de chamada se você estiver interessado em backtesting tique-level forex estratégias. EoDData - EoDData é um serviço pago, mas eles fornecem um nível livre. Eles fornecem convenientemente uma lista substancial de símbolos negociados em quase todas as trocas de interesse em todo o mundo. Google Finance - O Google Finance fornece dados de ações no final do dia. Infelizmente, ao contrário do Yahoo Finance, ele não é ajustado para trás para lidar com dividendos e divisão de ações. Assim, é necessário um feed de ações corporativas separado. Ive ligado a um exemplo de dados históricos através do FTSE100. Quandl - Quandl é um projeto ambicioso que tenta fazer todos os dados numéricos na internet fácil de encontrar fácil de usar. Eles fornecem um enorme catálogo de dados de mercado em várias classes de ativos, incluindo moedas, ações, futuros e commodities. Eles têm uma API fácil de usar e todos os seus dados estão disponíveis gratuitamente e atualizados com freqüência. Uma verdadeira mina de ouro para o quant As finanças do Yahoo - o Yahoo Finance é a ir para o local para o download de dados de ações de fim de dia. O principal benefício de seu feed de API é que os dados são back-ajustados. O que significa que ele responde por dividendos e divisões de ações. No entanto, os dados não são 100 de alta qualidade. Eu usei YF em um ambiente de produção e posso atestar que você deve estar verificando seus dados contra outras fontes, como o EoDData ou o Google Finance. Ive ligado aos preços históricos para o FTSE100 como um exemplo. Embora os manuais, certificados e mestrado em engenharia financeira (MFE) cursos continuam a ser o método mais popular para aprender engenharia financeira, uma série de recursos disponíveis livremente apareceram na cena nos últimos anos. Em particular, Coursera agora oferece alguns cursos fantásticos sobre o tema. Engenharia Financeira e Gestão de Risco Parte I - Este foi originalmente um único curso, mas foi decidido dividir em dois. Este curso concentra-se em preços de opções e os fundamentos da teoria Black-Scholes. Uma característica notável é uma entrevista com Emanuel Derman, o famoso autor quant. Engenharia Financeira e Gerenciamento de Risco Parte II - A segunda parte da duas partes, a Coursera, abrange a construção de carteiras e a gestão de riscos, com foco adicional em produtos derivados mais avançados. Introdução a Finanças Computacionais e Econometria Financeira - Este curso, dirigido por Eric Zivot da Universidade de Washington, é uma introdução absolutamente fantástica aos métodos e estatísticas de séries temporais aplicadas aos dados financeiros. O curso abrange um terreno significativo, começando com retornos, estatísticas básicas e álgebra linear e, em seguida, abranger rapidamente tópicos mais avançados em econometria necessária para finanças quantitativas. Métodos Matemáticos para Finanças Quantitativas - Este curso foi concebido principalmente para prepará-lo para iniciar estudos de finanças quantitativas, cobrindo o necessário cálculo e álgebra linear necessário em derivados de preços e gestão de carteiras. Uma ótima maneira de preencher a lacuna de um CompSci ou Economia principal para compreender a matemática necessária para QF. O QuantNet - QuantNet fornece orientação significativa sobre como solicitar e obter uma posição em um curso de MFE. O fórum também é preenchido com posts sobre preços de derivados e desenvolvimento de software financeiro. Wilmott - Wilmott é o site de Paul Wilmott, o famoso quant. O site contém um fórum enorme que discute principalmente engenharia financeira, métodos numéricos e desenvolvimento de software. Negociação algorítmica também é coberto, mas não é o foco do site. Infelizmente, Algorithmic Trading é muitas vezes aprendido apenas no trabalho ou através de experimentação meticulosa em casa. As barreiras à entrada costumavam ser significativas - habilidades extensivas de desenvolvimento de software, hardware computacional caro e feeds de dados, bem como muito tempo e paciência. Atualmente, existem ferramentas de backtesting inteiras no navegador. Trazido a nós através de startups de ponta, como Quantopian e QuantConnect. Da mesma forma, os cursos estão surgindo em como aprender o algoritmo de negociação usando ferramentas de código aberto, como Pythonpandas. Eu listei alguns desses recursos abaixo. Investimento Computacional, Parte I - Tucker Balch escreveu este curso para ajudar a aprender os conceitos básicos de negociação algorítmica (investimento computacional) usando Python e uma biblioteca personalizada. Se você é completamente novo para o mundo da análise de dados e negociação sistemática, então este curso é um grande começo. EliteTrader - Os fóruns EliteTrader contêm discussões significativas sobre todos os aspectos da negociação. Há uma seção aprofundada sobre negociação algorítmica. Enquanto a relação sinal-ruído é mais ou menos comparável a outros fóruns na Internet, existem alguns tópicos fantásticos que discutem a implementação de algos de negociação avançados, então certifique-se de caçá-los QuantConnect - QuantConnect capacita quants com dados livres, computação em cluster e capital..O serviço fornece um in-browser C IDE, acesso livre tick dados (US equities e forex) e um cluster de servidores para realizar backtesting. O serviço fornece uma camada gratuita, embora mais recursos estejam disponíveis em uma base de assinatura mensal. Quantopian - Quantopian fornece um Python IDE no navegador, acesso a dados de equidade de US-resolução de minuto e um sofisticado sistema de backtesting (ZipLine, veja abaixo). O principal benefício do Quantopian é que as estratégias podem (opcionalmente) ser compartilhadas e comentadas, permitindo que as pessoas a sugerir melhorias, se você está em um estágio inicial em sua carreira quant. Eventualmente, eles planejam apoiar a negociação ao vivo (embora este provavelmente será um serviço pago). Ive disse isso uma e outra vez no QuantStart, mas é absolutamente necessário neste dia e idade para ser um bom programador para chegar a qualquer lugar em finanças quantitativas. Como software rapidamente come o resto do mundo, também ele invade os mercados financeiros. A barreira à entrada pode agora ser superior a 10 anos atrás, mas a prevalência de materiais livres também é muito maior. A comunidade de programação é extremamente generosa em dar para trás e aqui estão alguns dos recursos mais úteis que irão ajudá-lo a aprender a programar nos principais idiomas quant. Bayesian Methods for Hackers - Esta é uma nova abordagem para aprender o que é muitas vezes um assunto muito complicado. Na verdade, é um ebook interativo, que permite modificar o código em uma sessão do navegador IPython. Métodos Bayesianos são extremamente importantes no campo da Aprendizagem Automática (e, portanto, de finanças quantitativas) e este curso introdutório realmente faz a ponte entre a teoria ea aplicação. Habilidades de Construção em Design Orientado a Objetos - A maioria dos livros discute orientação de objetos em termos de Mamíferos, Gatos e Cães. Isto é na maior parte inútil do ponto de vista de criar uma aplicação de software real que constrói habilidades em OOD é um livro livre na correia fotorreceptora em usar Python para criar um real complexo complexo objeto-orientado aplicação. Estruturas e Algoritmos de Dados com Padrões de Design Orientados a Objetos em Python - Se você não possuísse uma graduação CompSci pura, então você pode ter que ter que aprender Estruturas de Dados à medida que avançava. Para uma introdução mais formal em Python (e muitas outras línguas também, se você seguir o link), este livro gratuito na web irá preencher a lacuna entre teoria e aplicação. High Performance Python - Este é um conjunto de notas de conferência de uma conferência EuroPython em 2017. As palestras discutir perfis, PyPy, CPython, Cython e PyCUDA como meio de otimizar seus programas Python. O livro famoso de Zed Shaws é projetado realmente para o programador do novato, apesar do título impar é uma maneira grande aprender Python e cobre realmente consideravelmente muito tudo que um novato necessitaria conhecer. O melhor de tudo, o seu processamento de linguagem natural livre com Python - certas aplicações de finanças quantitativas, como a análise de sentimento fazer uso pesado de algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL). Esta é a versão web gratuita do livro OReilly, que discute o pacote Natural Language ToolKit (NLTK) para Python e como aplicá-lo a aplicações em PNL. Pense em Python - Allen Downey criou um grande livro, originalmente publicado por OReilly, sobre como aprender Python desde o início. Abrange todos os principais componentes do idioma e fornece muitos exemplos de código. O objetivo declarado é ajudá-lo a pensar como um cientista de computador e eu diria que o livro faz um bom trabalho de conseguir isso. Pense Stats - Allen Downey tomou uma grande área de assunto (estatísticas) e destilou-o para baixo nos componentes-chave para fornecer uma abordagem mais aplicada à aprendizagem, através da linguagem Python. Probabilidade, distribuições, teste de hipóteses, estimativa e correlação são todos cobertos. Se você preferir aprender fazendo, então este livro livre é definitivamente para você. Computação para análise de dados - Roger Peng executa um curso projetado para ajudá-lo a aprender R e, em seguida, aplicar esse conhecimento para problemas de análise de dados. Para muitos quants iniciais, isso proporcionará algumas ótimas lições sobre como lidar com importação de dados sujos e fazer uso de fontes não tradicionais de dados para ajudar na sua modelagem financeira. DataMind - DataMind é um novo serviço (ainda em modo beta) projetado para ajudá-lo a aprender a linguagem R de forma interativa. Atualmente, há algumas lições de iniciante, mas mais estão sendo adicionados todo o tempo. Free software aberto soure (FOSS) agora pode ser encontrado em quase todos os bancos de investimento e hedge funds quantitativos. Não só não lhe custa nada experimentar, mas você pode modificar o código fonte como você vê o ajuste a fim serir sua aplicação particular. Agora você pode facilmente construir um preço de opções inteiras ou sistema de negociação algorítmica fora de FOSS. Aqui estão algumas das ferramentas que eu uso no dia-a-dia em meu próprio trabalho, que eu recomendo. Boost - As bibliotecas Boost começam onde as bibliotecas padrão C terminam. De fato, muitos dos componentes Boost originais foram adicionados ao padrão C11. No entanto, se você ainda está restrito a C03, Boost vem com módulos para expressões regulares (regexes), ponteiros inteligentes, lambdas, threading, distribuições estatísticas e muito mais. Django - Django é uma estrutura web escrita em Python. Na verdade, o QuantStart é um site baseado em Django Quando eu era um dev de quant em um fundo, usei-o para todas as nossas ferramentas de relatórios baseadas na web. Ele tem uma comunidade significativa por trás dele e vem com baterias incluídas para ajudá-lo a começar rapidamente. Eigen - Eigen fornece um conjunto de cabeçalhos C para álgebra linear numérica (NLA). Pretende-se como um concorrente para uBLAS. Acho que a API extremamente expressiva e código mínimo é geralmente necessário para realizar operações comuns. Se você quiser saber mais sobre isso, confira meu artigo sobre como usá-lo para a álgebra matricial. HDF5 - HDF5 é um datastore de sistema de arquivo de grau científico. Como quants, estamos principalmente interessados ​​nela como é comumente usado para armazenar dados de carrapatos. Quando integrado com PyTables e pandas, no ecossistema Python, torna backtesting estratégias de alto volume simples. MySQL - O MySQL é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto (RDBMS). Eu usei-o em ambientes de produção financeira de alta escala e posso atestar que ele pode manter suas próprias aplicações exigentes É uma ótima opção para criar um mestre de valores mobiliários de fim de dia. Pandas - Wes McKinney criou pandas, a fim de fornecer a expressividade de R no ecossistema científico Python. É agora o pacote de análise de dados de fato para Python. Quando acoplado com IPython e HDF5, faz para um ambiente de pesquisa interativo extremamente útil. R - R é uma linguagem estatística interactiva de código aberto com suporte extensivo a pacotes e capacidades gráficas. R é freqüentemente encontrado em alguns dos melhores fundos de hedge quantitativos como a ir para a ferramenta de pesquisa inicial. QuantLib - QuantLib é uma biblioteca de preços de derivativos altamente madura escrita em C. Embora seja um tanto complexa, ela tem suporte para muitos tipos de derivativos. Um número significativo de bancos de investimento e fundos fazem uso do QuantLib em configurações de produção. Scikit-learn - scikit-learn é um pacote Python relativamente novo que engloba uma gama de algoritmos de aprendizado de máquina, envolvido em uma interface expressiva com uma implementação altamente eficiente (fazendo uso de NumPySciPy embaixo). Juntamente com IPython e pandas, que permite rápida investigação e desenvolvimento de estratégias de negociação financeira. Servidor Ubuntu - O Ubuntu Server é uma das distribuições Linux de produção mais populares para aplicações financeiras. Tenho vindo a utilizá-lo desde que saiu (o que mostra a minha idade) e tem ido de força à força. É altamente robusto, muito seguro e baseado no kernal Linux, pode ser modificado à vontade para se adequar à sua aplicação específica. ZipLine - ZipLine é uma ferramenta de backtesting de negociação algorítmica de código aberto, desenvolvida e usada como o mecanismo no serviço de Quantopian. Deve ser o seu primeiro porto de escala para iniciar o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica se você quiser usar uma pilha Python. Por favor, envie-me todas as sugestões de livre quant livros, blogs, fóruns, cursos, vídeos ou slides youve ler que ajudaram em seu caminho. Estou sempre disposto a adicionar mais a esta lista. Você pode entrar em contato comigo enviando um e-mail para mikequantstart. Apenas começando com Quantitative TradingHere são algumas sugestões. Procure no Amazon (ou no seu livreiro favorito) livros sobre C financiamento quantitativo. Eu encontrei vários títulos que parecem promissores. Eu fui a SourceForge (procurarando em sistemas de troca) e vi vários sistemas promissores que puderam dar-lhe uma perna acima em drawdown, MAE, etc. Eu uso TradeStation 9.0 para comparar várias estratégias de troca. Fornecerá gráficos de MAEMFE, curvas de equidade de comércio, e estratégias de classificação baseadas na retirada máxima. Mas não se esqueça de ler os sistemas de negociação que trabalham: Construindo e Avaliando Sistemas de Negociação Eficaz por Thomas Stridsman para uma crítica apt de TradeStations relatórios gerados. Embora eu não possa citar nenhuma evidência em apoio, tenho a certeza que as ferramentas de análise técnica podem ser usadas no desenvolvimento de uma estratégia de negociação. Estratégias. Quanto a se TAlib está escrito em C ou C, bem eu estou corrigido. Ndash babelproofreader Apr 3 11 at 14: 37Computador Estratégias de Negociação Estratégia Exportar suas estratégias para MetaTrader4, NinjaTrader ou Tradestation com código fonte completo Melhorar as estratégias existentes, alterando as regras de negociação Otimizar sua estratégia usando Walk-Forward otimização Em StrategyQuant você não precisa definir o Negociação do seu novo sistema de negociação. Ele usa técnicas de aprendizagem de máquina para gerar novas e exclusivas estratégias de negociação. Nenhum conhecimento de programação ou negociação é necessário. Ele é capaz de criar estratégias que você como um comerciante wouldnt pensar, e é capaz de fazê-lo rapidamente e testar as estratégias geradas imediatamente. StrategyQuant pode gerá-lo centenas de estratégias de troca novas - cada único, backtested em datatimeframes múltiplos para assegurar a robustez máxima. As estratégias resultantes podem ser salvas como uma estratégia Tradestation em EasyLanguage, estratégia NinjaTrader C ou MetaTrader 4 Expert Advisor com código-fonte completo. Robusto backtesting e análise estratégica StrategyQuant inclui a análise de desempenho de estratégia mais complexa do mercado. Ele contém várias ferramentas poderosas que permitem testar sua estratégia de robustez para evitar ajuste de curva e otimização, incluindo Monte Carlo, análise Walk-Forward e gráficos 3D. Plataformas suportadas StrategyQuant gera estratégias de negociação que podem ser usadas nas seguintes plataformas de negociação: Plataforma de negociação favorita para forex e CFDs Plataforma de negociação em destaque para futuros, ações, ETFs, commodities Como exatamente funciona Vamos dizer que você quer criar uma nova estratégia de negociação para EURUSD: Escolha a origem de dados EURUSD, escolha o período eo intervalo de tempo. Defina em quais blocos a estratégia deve consistir (indicadores, dados de preços, operadores, etc.). Definir quais devem ser os parâmetros da estratégia resultante - por exemplo, o lucro líquido total deve ser superior a 5000, Drawdown deve ser inferior a 20, ReturnDD razão deve ser acima de 4, deve produzir pelo menos 300 comércios. Em seguida, basta acertar o botão Iniciar e StrategyQuant fará o trabalho. Ele irá gerar aleatoriamente novas estratégias de negociação usando blocos de construção que você selecionou, os testa imediatamente e armazena aqueles que se encaixam seus requisitos para sua revisão. Você pode então rever as estratégias recentemente geradas, realizar testes adicionais ou exportá-los como MetaTrader4 EAs. É uma incrível peça de software que eu comprei StrategyQuant em dezembro de 2017 e têm vindo a usá-lo diariamente desde então, simplesmente colocar - é uma incrível peça de software. Até agora eu criei vários EAs que funcionam muito bem no backtest, tanto que eu os adicionei às minhas contas ao vivo. No passado eu estava desapontado com os resultados comerciais EA e até hoje eu estou convencido de que quando um EA comercial rentável é liberado que os corretores rapidamente encontrar uma maneira de neutralizá-lo em seu fim através do MT4 corretor plugins. Com GB eu posso automaticamente desenvolver e testar estratégias de negociação que ninguém (especialmente meu corretor) no mundo sabe sobre, ou, está usando e lucrar com eles. Suporte para o produto também é excelente com um fórum de membros, instruções detalhadas e novas versões. Parabenizo a Mark ea equipe do StrategyQuant por este software que muda o jogo. Muitos agradecimentos mais uma vez - Neil Rickaby Começar a desenvolver seus próprios sistemas automatizados de negociação Nós todos sabemos o quão difícil é encontrar uma estratégia de negociação rentável que pode ser negociado mecanicamente. Com StrategyQuant você será capaz de projetar seus próprios sistemas de negociação automatizados. Em vez de comprar EAs desenvolvido por outra pessoa você pode simplesmente gerar seus próprios. Você pode até mesmo gerar um portfólio de EAs diferentes para o comércio em pares diferentes. A abordagem usada em StrategyQuant é o futuro da negociação automática, e StrategyQuant é a melhor e mais complexa ferramenta disponível para os comerciantes forex. StrategyQuant v. 3.8 Licença de vida com todos os futuros upgrades para livre Possibilidade de gerar um número ilimitado de estratégias de negociação Exportação simples para MT4 EA, NinjaTrader C ou Tradestation EasyLanguage Acesso ao fórum da comunidade privada