Jump to content
Co nového? Mé kurzy
  • Změna zdroje dat v Yahoo downloaderu

    V dnešním videu se podíváme na Yahoo downloader po technické stránce, na to jak probíhá stažení dat a následně si v Jupyter notebooku ukážeme kód, který nám umožní napojení na jiného poskytovatele dat.
    Součástí ukázky je skript umožňující stažení dat z datafeedu Tiingo.  


    Snímek obrazovky 2020-07-03 v 22.07.04.png

    Video naleznete v TechLabu zde.

     

    3.7.2020

    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.


    Zaměřte se na to, co přináší reálné výsledky.

    Nakopněte své obchodování
    k systematickým profitům

    (program pro začínající obchodníky, kteří se chtějí dostat ke stabilnímu obchodování bez časové náročnosti)

    Začínáme 30. 1. 2024.

    Nově s vytvořením a popisem všech pravidel mechanické obchodní strategie, ve které mám sám aktuálně otevřený profit +224 121 Kč!

    >> Workshop profitabilního obchodování od A do Z

    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...