Hands-On Financial Trading with Python: Un ghid practic pentru utilizarea Zipline și a altor biblioteci Python pentru backtesting-ul strategiilor de tranzacționare

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Hands-on Financial Trading with Python” este lăudată pentru abordarea sa practică a tranzacționării algoritmice utilizând Python, mulți utilizatori considerând-o o resursă excelentă atât pentru începători, cât și pentru comercianții intermediari. Cu toate acestea, unii recenzenți notează că cartea poate fi depășită și că este necesară o înțelegere solidă a Python și a statisticii pentru a beneficia pe deplin de conținutul său.

⬤ Abordare cuprinzătoare și practică a tranzacționării algoritmice.
⬤ Instrucțiuni detaliate privind bibliotecile Python precum NumPy, Pandas, Matplotlib și zipline.
⬤ Construirea logică a capitolelor care ajută la învățarea treptată.
⬤ Exemple practice și cod ușor de utilizat.
⬤ Util atât pentru începători, cât și pentru comercianții profesioniști care doresc să își îmbunătățească abilitățile.

⬤ Unele coduri și pachete sunt depășite, cauzând probleme de configurare.
⬤ Necesită un background decent în Python și statistici, ceea ce poate exclude începătorii compleți.
⬤ Lipsa unor explicații detaliate privind codul și rezultatele acestuia, ceea ce duce la confuzie pentru unii utilizatori.
⬤ Configurarea manuală a mediului poate fi frustrantă și consumatoare de timp.

(pe baza a 10 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hands-On Financial Trading with Python: A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies

Conținutul cărții:

Descoperiți cum să construiți și să testați strategii algoritmice de tranzacționare cu Zipline

Caracteristici principale:

⬤ Să vă familiarizați cu datele de piață și analiza acțiunilor și să vizualizați datele pentru a obține informații de calitate.

⬤ Aflați cum să abordați sistematic cercetarea cantitativă și generarea/backtestul strategiilor în tranzacționarea algoritmică.

⬤ Învățați cum să navigați printre diferitele caracteristici ale bibliotecilor de analiză a datelor din Python.

Descrierea cărții:

Tranzacționarea algoritmică vă ajută să fiți înaintea piețelor prin elaborarea de strategii în analiza cantitativă pentru a obține profituri și a reduce pierderile.

Cartea începe prin a vă prezenta tranzacționarea algoritmică și a explica de ce Python este cea mai bună platformă pentru dezvoltarea strategiilor de tranzacționare. Veți acoperi apoi analiza cantitativă folosind Python și veți învăța cum să construiți strategii de tranzacționare algoritmică cu Zipline folosind diverse surse de date de piață. Utilizarea Zipline ca bibliotecă de backtesting permite accesul la date de piață zilnice istorice gratuite din SUA până în 2018. Pe măsură ce avansați, veți dobândi o înțelegere aprofundată a bibliotecilor Python, cum ar fi NumPy și pandas pentru analiza seturilor de date financiare, și veți explora bibliotecile Matplotlib, statsmodels și scikit-learn pentru analize avansate. De asemenea, vă veți concentra pe prognoza seriilor de timp, acoperind pmdarima și Facebook Prophet.

Până la sfârșitul acestei cărți de tranzacționare, veți fi capabil să construiți semnale de tranzacționare predictive, să adoptați strategii algoritmice de tranzacționare de bază și avansate și să efectuați optimizarea portofoliului.

Ce veți învăța:

⬤ Descoperiți cum funcționează analiza cantitativă prin acoperirea statisticilor financiare și ARIMA.

⬤ Utilizați bibliotecile Python de bază pentru a efectua cercetări cantitative și dezvoltarea de strategii utilizând seturi de date reale.

⬤ Înțelegeți cum să accesați date financiare și economice în Python.

⬤ Implementați vizualizarea eficientă a datelor cu Matplotlib.

⬤ Aplicați calculul științific și vizualizarea datelor cu biblioteci Python populare.

⬤ Construiți și implementați strategii de tranzacționare algoritmică backtesting.

Pentru cine este această carte:

Această carte este destinată analiștilor de date și traderilor financiari care doresc să exploreze modul de proiectare a strategiilor de tranzacționare algoritmică utilizând bibliotecile de bază Python. Dacă sunteți în căutarea unui ghid practic pentru backtesting-ul strategiilor de tranzacționare algoritmică și pentru construirea propriilor strategii, atunci această carte este pentru dumneavoastră. Cunoștințele de lucru la nivel de începător privind programarea Python și statistica vor fi utile.