Python forex

Forex python
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Dados históricos do Forex em Python.
Está procurando horas, então seja gentil.
Precisa de soluções para obter dados históricos de Forex em Python.
Para estocas é fácil:
Tentei o google, yahoo, fred e oanda. Nada parece funcionar.
Dê um exemplo de código sobre como solicitar os dados. (Na maioria dos casos, uma linha deve estar bem).
Você só precisa de valores históricos da moeda?
Tente usar o módulo forex_python com a classe datetime (do módulo datetime). Estou usando python 3, mas duvido que seja demais.
Estas taxas de câmbio são os dados das 3h (CET) do Banco Central Europeu, desde 1999.
em 18/10/01, 1 USD == 0,69 GBP,
em 26 de junho de 2006, 1 GBP == 1.82 USD.
Talvez você não esteja faltando o suficiente :) Muito bonito, ele escreveu isso alguns meses atrás. É certo que este não é o melhor código (primeiro projeto de código aberto), no entanto, está atualmente em desenvolvimento e continuamente melhorando. A próxima versão será muito mais eficiente e limpa.
Projetado para armazenar todos os dados históricos da FXCM localmente na Mariadb.
ou se você quer apenas as ferramentas básicas para que você comece e crie a sua própria.
Python-forexconnect.
É necessária uma conta Demo ou Live FXCM para obter os dados.
(cit .:) Na maioria dos casos, uma linha deve estar bem?
Não pode estar mais errado nisso.
Não há nada como dados históricos FOREX. Cada mediador comercial da FX (Broker) cria seus próprios termos comerciais e amp; Condições. Mesmo o mesmo Broker pode fornecer vários preços (ou inconsistentes, se desejar) preços-feeds para a mesma troca de pares de moedas, de modo que cada "produto" T e C possam ser atendidos.
FOREX eco-system é um mercado descentralizado, multi-agente / multi-papel, principalmente distribuído, global.
Então prefira esquecer de um SLOC, um mágico one-liner para obter uma resposta universalmente válida de alguma API divina inexistente. Não existe tal.
Sim, pode receber dados FX - mas cada Broker fornece uma imagem diferente:
Sim, pode-se integrar o processo localhost contra um serviço API distinto de um Broker específico, para um tipo particular de conta de negociação (ref. Os respectivos T & amp; C para o contexto detalhado de tal feed de dados).
Alguns corretores publicam seus dados de tiques locais, outros não. Algumas agências de pesquisa podem ajudá-lo em alguns esforços motivados pela pesquisa e compartilhar segmentos selecionados dos dados de tiques para um determinado par CCY. Mas há zero consolidação global. Simplesmente não tem razão para agregar esse serviço, que tem valor acrescentado zero.
Se a modelagem quantitativa de uma pessoa in-vitro tiver algum sentido, esse modelo deve ser validado em relação ao mesmo mercado, onde o comércio deverá ocorrer in vivo.
Então, você precisa de um dado dado do Mediador de acesso ao mercado (o corretor para solicitar isso), onde seu serviço está indo para operar in vivo.

Jon V.
BigData. Iniciantes. Negociação.
BigData. Iniciantes. Negociação.
Colocando seu primeiro comércio Forex com o Python.
Atualização: atualizei o código para que ele funcione com a nova API da Oanda. Venha aqui.
Tempo para conversar sobre corretores, como colocar um comércio com programação e, o mais importante, como não ser enganado.
Um corretor não é mais do que uma empresa que lhe permite comercializar (comprar ou vender) ativos em um mercado através da plataforma. O que é muito importante para algotrading é:
O corretor oferece uma API para que possamos fazer pedidos. Você pode ter uma conta de demonstração para executar seu ambiente de teste e experimentar. O spread é tão pequeno quanto possível.
No nosso caso, nós realmente não nos importamos com a propagação, pois não estaremos fazendo a venda de alta freqüência em breve.
Embora os corretores estejam regulamentados, ocorreram incidentes nos últimos dois anos, os corretores dobraram devido a certas condições. Seja muito cauteloso se.
Não há comentários sobre o corretor na internet (ou a maioria deles é ruim) Se o corretor lhe oferecer uma alavanca louca (como 1: 200) Se o corretor parece estar em um país muito estranho.
O que poderia acontecer é que você comece a ganhar algum dinheiro e você não pode removê-los. A sério. Situação super estressante.
Mas vamos mudar para uma nota mais feliz que está abrindo uma conta e colocando nosso primeiro comércio programático. Whooha!
Estou usando o Oanda como corretor (não estou afiliado a eles) e eles oferecem uma API bastante decente, bibliotecas no github e uma conta demo gratuita.
Depois de iniciar sessão na sua conta de demonstração, vá para Gerenciar acesso à API. Lá, você pode encontrar sua chave de API que vamos usar em nosso sistema para fazer negócios. CERTIFIQUE-SE DE NÃO COMPARTILHAR ESTA CHAVE.
O código para isso é e todas as outras postagens estão no github e você pode instalá-lo e executá-lo facilmente.
Atualização: Oanda lançou um novo mecanismo de execução (kickass) chamado v20 e eles lançaram uma nova API (melhorada). Esta publicação foi atualizada para usar a nova API, mas se (por qualquer motivo) você quiser verificar o código antigo, está aqui. Você é sortudo!
Conectando-se a Oanda precisa de um arquivo conf - o qual você pode gerar usando um script que o Oanda fornece aqui ou você pode simplesmente criá-lo você mesmo. Porque você iria querer aquilo? Em primeiro lugar, quando se trata de credenciais (e meu dinheiro), eu prefiro saber tudo o que está acontecendo. E eu não gosto de ter que instalar o PyYAML apenas para ler um arquivo conf. Sinta-se livre para usar qualquer um dos métodos.
Agora, prepare-se para se surpreender. O código é direto. Inicializamos a API:
e agora vamos fazer um pedido (comprar 5000 unidades de EURUSD)
Verifique se o preço atual é tão fácil!
Super fácil. Não se preocupe com o que é EURUSD ou com quantas unidades estamos comprando ou qual é a ordem do mercado. Por enquanto, colocamos nossa primeira troca de nosso laptop e vamos construir nossa própria API para fazer negócios. Coisas emocionantes!
Você pode ler a documentação da Oanda aqui para ver o que mais você pode fazer com sua API e encontrar a biblioteca do Python aqui. Tons de exemplos estão disponíveis na página do Github da Oanda aqui.
Próxima, conectando-se a um verdadeiro sistema algotrading AO VIVO, correndo do meu RaspberryPI em casa.
Você poderá ver o programa (quase) final em execução e falaremos mais sobre Forex e estratégias.
Se você tiver mais comentários, clique-me no jonromero ou inscreva-se no boletim informativo.
Legal outro. Este é um tutorial de engenharia sobre como construir uma plataforma algotrading para experimentação e FUN. Qualquer sugestão aqui não é um conselho financeiro. Se você perder qualquer (ou todos) o seu dinheiro porque seguiu quaisquer conselhos de negociação ou implantou este sistema na produção, não pode culpar este blog aleatório (e / ou eu). Aproveite a seu próprio risco.

Forex-Python 0.3.2.
Taxas de câmbio e conversão de moeda.
Forex Python é uma taxa de câmbio livre e conversão de moeda.
Liste todas as taxas de câmbio. Preço BitCoin para todos os curunciados. Convertendo o valor para BitCoins. Obtenha taxas históricas para qualquer dia desde 1999. Taxa de conversão para uma moeda (por exemplo, USD para INR). Converta o valor de uma moeda para outra. ('USD 10 $' para INR). Símbolos de moeda. Nomes de moeda.
Fonte da moeda:
Fixer. io é uma API gratuita para as taxas de câmbio atuais e históricas publicadas pelo Banco Central Europeu. As tarifas são atualizadas diariamente às 23h CET.
BitCoin Preço Fonte:
Preços Bitcoin calculados a cada minuto. Para mais informações visite [CoinDesk API] (coindesk / api /).
Instalação.
Instale usando o pacote python.
Exemplos de uso:
lista todas as taxas de câmbio mais recentes para "USD"
Obtenha taxa de conversão de USD para INR.
Converta o valor de USD para INR.
Força o uso de Decimal.
Detecta o uso de Decimal.
Obtenha o último preço Bitcoin.
Converta o valor em Bitcoins com base no último preço de troca.
Obter símbolo de moeda usando o código de moeda.
Congratulamo-nos com seus comentários e suporte, levante o bilhete Github se quiser denunciar um bug. Precisa de novos recursos? Entre em contato conosco aqui.

Forex python
Se você é um comerciante ou um investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo.
O curso Trading With Python irá fornecer-lhe as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele se concentra na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos.
Visão geral do curso.
Parte 1: princípios Você vai aprender por que a Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas.
Parte 2: Manipulação dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel.
Parte 3: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o P & L e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte.
Parte 4: Indo ao vivo! Esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá como obter dados em estoque em tempo real e colocar ordens ao vivo.
Muitos códigos de exemplo.
O material do curso consiste em "cadernos" que contêm texto junto com um código interativo como este. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias.
Embora alguns tópicos sejam explicados em grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte de bibliotecas de código aberto existentes:
A biblioteca TradingWithPython combina uma grande parte da funcionalidade discutida neste curso como uma função pronta para usar e será usada ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados.
Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais.
Classificação do curso.
Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer:
Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, serei o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a pensar em python para a análise do sistema de estoque.