Jump to content
Co nového? Mé kurzy
  • Portfolio analýza systémů z Excelu

    Dnes si ukážeme, jakým způsobem lze do Pandas dataframe načíst seznam skutečně provedených obchodů z našeho obchodního deníku vedeného v Excelu a následně vysvětlím, jak je nutné data upravit do formátu, který by umožnil provést portfolio analýzu.

    Jako zdroj dat použiju obchodní deník, který používám v rámci podpory swingového workshopu, ale není to podmínkou, uvedený princip lze aplikovat na jakýkoliv formát deníku.Snímek obrazovky 2021-01-21 v 9.02.02.png

    Video naleznete v TechLabu zde

    21.1.2021

    Bogdan Waclawik

    Bogdan, vystupující ve fóru pod nickem 4fx, poskytl v uzavřených diskuzích Finančníka již mnoho praktických Python skriptů a rad ostatním obchodníkům. Je také autorem skriptů Autotraderu předávaných a vyučovaných v rámci workshopu automatizace. Coby autor Bogdan skripty sám používá pro živé obchodování swingových obchodních strategií.


    Zaměřeno na praxi systematického portfolio obchodování.

    Otevřeně sdílím to, co mně samotnému funguje.

    Pomohu vám získat důvěru v to, že trading je normální business, který lze dělat systematicky a profitabilně. Naučíte se pracovat s rizikem a diverzifikovat jej mezi různé strategie.

    >> Trading Room

    Další články na toto téma

    Python

    Trading, ať už je to na akciovém, komoditním nebo měnovém trhu, vyžaduje stále sofistikovanější nástroje a postupy, aby trader mohl konkurovat a zůstat o krok napřed před trhem. Jeden z nástrojů, který získal značnou oblibu v oboru tradingu, je programovací jazyk Python.
    Python je programovací jazyk, který je známý svou čitelností a pružností, což z něj činí ideální volbu pro rychlé prototypování a vývoj komplexních algoritmů.
    Profesionální trader může využívat Python k analýze dat, backtestingu obchodních strategií nebo dokonce k automatizaci svých obchodů. Díky široké škále knihoven, jako jsou Pandas pro manipulaci s daty, NumPy pro výpočty nebo QuantConnect pro backtesting a obchod, může trader snadno a rychle vytvářet nástroje a aplikace přizpůsobené jeho specifickým potřebám.
    Python rovněž umožňuje snadné propojení s různými datovými zdroji, od tradičních databází po real-time streamingové služby. Toto umožňuje traderovi mít vždy aktuální informace a rychle reagovat na měnící se tržní podmínky.
    Navíc, díky komunitě vývojářů, která za Pythonem stojí, je zde obrovské množství dostupných zdrojů, tutoriálů a knihoven, což umožňuje traderům neustále se zdokonalovat a rozšiřovat své schopnosti v oblasti programování a analýzy dat.
    Na Finančníkovi vytváříme v Pythonu všechny skripty, které nám slouží k analýze dat a obchodování. Aplikace Trading Room je vytvořena v Pythonu a také náš autotrader. Jak se naučit skriptovat v Pythonu od nulových znalostí (sami nejsme programátoři) vyučujeme průběžně v TechLabu.
    Oficiální stránka Pythonu: https://www.python.org/
     

    Odesílání nákupních příkazů do IB pomocí knihovny ib_insync

    K automatizaci obchodování u IB používáme rozhraní API a obchodní příkazy odesíláme pomocí pythonu s použitím knihovny ib_insync.
    V rámci autotraderu uvedený princip používáme k obchodování akcií, nicméně knihovna ib_insync umožňuje obchodovat i další trhy jako futures nebo opce. V dnešním tutoriálu si jednotlivé principy podrobněji ukážeme.

    Video naleznete v TechLabu zde

    Portfolio analýza systémů z Excelu zahrnující otevřené obchody

    V předchozím tutoriálu jsme si ukázali jak načíst z deníku vedeného v Excelu záznamy o ukončených obchodech, a ty následně upravit pro účely další analýzy.
    Ve svých denících, ale evidujeme i otevřené pozice, kde náš záznam obsahuje pouze informace o vstupu, a prozatím čekáme na splnění výstupní podmínky. Dnešní video obsahuje popis, jak v daném případě postupovat.

    Video naleznete v TechLabu zde
×
×
  • Vytvořit...