Forex Python Api




Forex Python ApiVerwenden von Python, IBPy und der Interactive Brokers API, um Trades zu automatisieren Eine Weile zuruck diskutierten wir, wie Sie ein Interactive Brokers Demo-Konto einrichten. Interactive Brokers ist einer der Hauptvermittler, die von den Handel algorithmischen Handelern wegen seiner verhaltnisma?ig niedrigen minimalen Kontostandanforderungen (10.000 USD) und (relativ) einfacher API benutzt werden. In diesem Artikel werden wir ein Demo-Konto verwenden, um Trades gegen die Interactive Brokers API, uber Python und das IBPy-Plugin zu automatisieren. Disclosure: Ich habe keine Verbindung mit Interactive Brokers. Ich habe sie vorher in einem professionellen Fonds-Kontext verwendet und als solche bin vertraut mit ihrer Software. Die interaktive Broker API Interactive Brokers ist ein gro?es Unternehmen und als solches bietet eine breite Palette von Handlern, von diskretionaren Einzelhandel zu automatisierten institutionellen. Dies hat ihre GUI-Schnittstelle, Trader Workstation (TWS) gefuhrt, um eine betrachtliche Menge an Glocken und Pfeifen zu besitzen. Zusatzlich zu TWS gibt es auch eine leichte Komponente namens IB Gateway, die den gleichen Zugang zu den IB-Servern bietet, allerdings ohne die zusatzliche Funktionalitat der GUI. Fur unsere automatisierten Handelszwecke brauchen wir eigentlich nicht die TWS-GUI, aber ich denke fur dieses Tutorial ist es demonstrativ, es zu nutzen. Die zugrunde liegende Architektur basiert auf einem Client-Server-Modell, das sowohl Ausfuhrungs - als auch Marktdaten-Feeds (historisch und real-time) uber eine API anbietet. Es ist diese API, die wir in diesem Tutorial nutzen werden, um automatisierte Bestellungen uber IBPy zu senden. IBPy wurde geschrieben, um die native Java-API zu wickeln und machen es einfach, von Python aufzurufen. Die beiden Hauptbibliotheken, die wir in IBPy interessieren, sind ib. ext und ib. opt. Letzteres ist hoheres Niveau und nutzt Funktionalitat in ersterem. In der folgenden Implementierung werden wir ein extrem einfaches Beispiel erstellen, das einfach einen einzelnen Marktauftrag sendet, um 100 Einheiten von Google-Aktien zu kaufen, und zwar mittels Smart Order Routing. Letzteres soll den besten Preis in der Praxis erreichen, obwohl er in bestimmten Situationen suboptimal sein kann. Fur die Zwecke dieses Tutorials genugt es jedoch. Implementierung in Python Bevor wir beginnen, ist es notwendig, die Schritte im vorherigen Tutorial zur Einrichtung eines Interactive Brokers-Kontos befolgt zu haben. Daruber hinaus ist es notwendig, einen vorherigen Python-Arbeitsbereich zu haben, damit wir IBPy installieren konnen. Die es Ihnen ermoglichen, andere Aspekte Ihres Codes zusammen zu binden. Das Tutorial zum Installieren einer Python-Forschungsumgebung wird den erforderlichen Arbeitsbereich erstellen. IBPy installieren IBPy ist ein Python-Wrapper, der um die Java-basierte Interactive Brokers API geschrieben wurde. Es macht die Entwicklung von algorithmischen Handelssysteme in Python etwas weniger problematisch. Es wird als Grundlage fur alle nachfolgende Kommunikation mit Interactive Brokern verwendet, bis wir das FIX-Protokoll zu einem spateren Zeitpunkt berucksichtigen. Da IBPy auf GitHub als Git-Repository verwaltet wird, mussen wir git installieren. Auf einem Ubuntu-System wird dies behandelt: Sobald Sie git installiert haben, konnen Sie ein Unterverzeichnis erstellen, um IBPy zu speichern. Auf meinem System habe ich es einfach unter meinem Home-Verzeichnis platziert: Der nachste Schritt ist, IBPy via git clone herunterzuladen: Stellen Sie sicher, dass Sie das IbPy-Verzeichnis eingeben und mit der bevorzugten virtuellen Python-Umgebung installieren: Damit ist die Installation von IBPy abgeschlossen. Der nachste Schritt ist, TWS zu offnen (wie im vorherigen Tutorial beschrieben). Automatisierter Handel Der folgende Code demonstriert einen extrem einfachen API-basierten Auftragsmechanismus. Der Code ist weit von der Produktion fertig, aber es zeigt die wesentliche Funktionalitat der Interactive Brokers API und wie es fur die Ausfuhrung der Bestellung verwendet werden. Der folgende Code sollte sich in der Datei ibapidemo. py befinden. Der erste Schritt besteht darin, die Objekte Contract und Order aus der untergeordneten Bibliothek ib. ext zu importieren. Zusatzlich importieren wir die Connection - und Message-Objekte aus der ib. opt Bibliothek: IB bietet uns die Moglichkeit, Fehler und Serverreaktionen durch einen Callback-Mechanismus zu behandeln. Die beiden folgenden Funktionen dienen dazu, den Inhalt der vom Server zuruckgegebenen Nachrichten auszudrucken. Ein ausgeklugelteres Produktionssystem musste Logik implementieren, um im Falle eines au?ergewohnlichen Verhaltens einen kontinuierlichen Betrieb des Systems zu gewahrleisten: Die folgenden beiden Funktionen wickeln die Erzeugung der Vertrags - und Auftragsobjekte mit ihren jeweiligen Parametern um. Die Funktionsdokumente beschreiben jeden Parameter einzeln: Die Hauptfunktion erzeugt zunachst ein Verbindungsobjekt zu Trader Workstation, das fur den zu funktionierenden Code ausgefuhrt werden muss. Die Fehler - und Antworthandlerfunktionen werden dann mit dem Verbindungsobjekt registriert. Anschlie?end wird eine Ordnungsvariable definiert. In einem Produktionssystem muss dies fur jede Trade-Reihenfolge erhoht werden. Die nachsten Schritte sind, einen Vertrag und einen Auftrag zu schaffen, der einen Marktauftrag zum Kauf von 100 Einheiten Google-Aktien darstellt. Die letzte Aufgabe ist es, diese Reihenfolge uber die Methode placeOrder des Connection-Objekts zu platzieren. Wir trennen dann von TWS: Der letzte Schritt ist, den Code auszufuhren: Sofort sieht man, dass sich die API-Registerkarte in der Trader Workstation offnet und die Marktordnung so zeigt, dass man 100 Aktien von Google weit gehen kann Konnen wir die Google-Position sehen. Sie werden auch eine Forex-Position in der Liste notieren, die nicht von mir selbst erzeugt wurde. Ich kann nur annehmen, dass entweder das IB-Demo-Konto auf irgendeine Art und Weise geteilt wird (aufgrund der identischen Login-Informationen) oder IB willkurliche Bestellungen in das zu erstellende Konto Es erscheint realistischer. Wenn jemand irgendeinen Einblick in dieses Verhalten hat, ware ich fasziniert, mehr zu lernen: Dies ist die grundlegendste Form der automatisierten Ausfuhrung, die wir betrachten konnten. In den folgenden Artikeln werden wir eine robustere ereignisorientierte Architektur konstruieren, die realistische Handelsstrategien behandeln kann. Klicken Sie unten, um mehr daruber zu erfahren. Die Informationen auf dieser Website ist die Meinung der einzelnen Autoren auf der Grundlage ihrer personlichen Beobachtung, Forschung und jahrelange Erfahrung. Der Herausgeber und seine Autoren sind nicht registrierte Anlageberater, Rechtsanwalte, CPAs oder andere Finanzdienstleister und machen keine Rechts-, Steuer-, Rechnungswesen, Anlageberatung oder andere professionelle Dienstleistungen. Die Informationen, die von dieser Web site angeboten werden, sind nur allgemeine Ausbildung. Weil jeder Einzelne sachliche Situation anders ist, sollte der Leser seinen personlichen Berater suchen. Weder der Autor noch der Herausgeber ubernehmen jegliche Haftung oder Verantwortung fur Fehler oder Unterlassungen und haben weder eine Haftung noch Verantwortung gegenuber Personen oder Korperschaften in Bezug auf Schaden, die direkt oder indirekt durch die auf dieser Website enthaltenen Informationen verursacht oder vermutet werden. Benutzung auf eigene Gefahr. Daruber hinaus kann diese Website erhalten finanzielle Entschadigung von den Unternehmen erwahnt durch Werbung, Affiliate-Programme oder auf andere Weise. Preise und Angebote von Inserenten auf dieser Website andern sich haufig, manchmal ohne Vorankundigung. Wahrend wir uns bemuhen, rechtzeitige und genaue Informationen aufrechtzuerhalten, konnen Angebot Details veraltet sein. Besucher sollten daher die Bedingungen dieser Angebote vor der Teilnahme an ihnen uberprufen. Der Autor und sein Herausgeber haften nicht fur die Aktualisierung von Informationen und haften nicht fur Inhalte, Produkte und Dienstleistungen von Drittanbietern, auch wenn sie uber Hyperlinks und Anzeigen auf dieser Website aufgerufen werden. Learn Quant Skills Wenn Sie ein Handler oder ein Investor sind und sich erwerben mochten Eine Reihe von quantitativen Handel Fahigkeiten, sind Sie an der richtigen Stelle. Der Handel mit Python-Kurs wird Ihnen die besten Werkzeuge und Praktiken fur quantitative Handelsforschung, einschlie?lich Funktionen und Skripte von Experten quantitative Handler geschrieben. Der Kurs bietet Ihnen maximale Wirkung fur Ihre investierte Zeit und Geld. Es konzentriert sich auf die praktische Anwendung der Programmierung auf den Handel anstelle der theoretischen Informatik. Der Kurs zahlt sich schnell aus, indem Sie Zeit in der manuellen Verarbeitung von Daten sparen. Sie verbringen mehr Zeit mit der Recherche Ihrer Strategie und der Umsetzung profitabler Geschafte. Kursubersicht Teil 1: Grundlagen Sie lernen, warum Python ein ideales Instrument fur den quantitativen Handel ist. Wir beginnen mit der Einrichtung einer Entwicklungsumgebung und stellen Ihnen dann die wissenschaftlichen Bibliotheken vor. Teil 2: Handhabung der Daten Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Yahoo Finance, CBOE und anderen Websites erhalten. Lesen und Schreiben mehrerer Datenformate einschlie?lich CSV - und Excel-Dateien. Teil 3: Forschungsstrategien Erlernen Sie, PL und begleitende Leistungsmetriken wie Sharpe und Drawdown zu berechnen. Aufbau einer Trading-Strategie und Optimierung ihrer Performance. Mehrere Beispiele von Strategien werden in diesem Teil diskutiert. Teil 4: Going live Dieser Teil ist um Interactive Brokers API zentriert. Sie erfahren, wie Sie Echtzeit-Bestandsdaten erhalten und Live-Auftrage abgeben konnen. Viele Beispiel-Code Das Kursmaterial besteht aus Notebooks, die Text zusammen mit interaktivem Code wie diesem enthalten. Sie konnen lernen, indem Sie mit dem Code interagieren und es zu Ihren eigenen Vorlieben andern. Es wird ein guter Ausgangspunkt fur das Schreiben Ihrer eigenen Strategien Wahrend einige Themen ausfuhrlich erklart werden, um Ihnen helfen, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, in den meisten Fallen mussen Sie nicht einmal Ihre eigenen Low-Level-Code schreiben, weil der Unterstutzung durch bestehende offen - Bibliotheken. TradingWithPython Bibliothek kombiniert viel der Funktionalitat, die in diesem Kurs als eine gebrauchsfertige Funktionen und wird im gesamten Kurs verwendet werden. Pandas wird Sie mit all der Heavy-Heaviness-Power in Daten-Crunching benotigt. Der gesamte Code ist unter der BSD-Lizenz zur Verfugung gestellt, so dass seine Verwendung in kommerziellen Anwendungen Kursbewertung Ein Pilot des Kurses wurde im Fruhjahr 2013 statt, das ist, was die Schuler zu sagen: Matej gut gestalteten Kurs und gute Trainer. Definitiv wert sein Preis und meine Zeit Lave Jev offensichtlich kannte seine Sachen. Tiefe der Abdeckung war perfekt. Wenn Jev lauft etwas wie dieses wieder, Ill der erste sein, um sich anzumelden. John Phillips Ihr Kurs hat mich wirklich Sprung begann unter Berucksichtigung von Python fur Lager-Systemanalyse. OANDA API Trading Utilities in Python Beispielprogramme Handel mit der OANDA API durch Python2.7 Dieses Repo enthalt ein Handelsprogramm, das Geschafte ausfuhrt, wenn WMA und SMA Kreuz. Es gibt auch eine Akte, die einige extrem einfache Funktionen enthalt, die einen Handel oder einen Auftrag offnen. Klonen Sie dieses Repo an den Speicherort Ihrer Wahl Andern Sie api - ror. py, um das zu tun, was Sie wollen, oder fuhren Sie einfach api-trade-averages. py mit Python2.7 aus. Um das Skript auszufuhren, geben Sie bitte die Anzahl der Kerzen an, WMA und SMA, die Kerzengranularitat, das Instrument und Ihre Rechnung. Dieses Skript verwendet die Sandbox-Umgebung, also benutzen Sie bitte Sandbox accountId. Python api-trade-averages. py 10 S5 EURUSD Dieses Programm soll OANDA API Funktionalitat demonstrieren und ist nicht als Anlageberatung oder als Losung zum Kauf oder Verkauf von Anlageprodukten gedacht.