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strategy - Análisis técnico financiero en python



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¿Sabes si hay algún módulo de análisis técnico financiero disponible para Python? Sé que Numpy tiene un poco, pero estoy buscando indicadores técnicos clásicos como RSI, Macd, EMA, etc. Me preguntaba si existían como parte de un módulo.

Aquí hay algunos pensamientos ... Solo he usado Numpy, Scipy y Matplotlib para cálculos financieros.

  • py-fi - funciones financieras muy básicas
  • fin2py - herramientas financieras
  • Numpy / Scipy : cubre todos los conceptos básicos de estadísticas
  • Matplotlib : representación de funciones financieras
  • RPy : una interfaz de Python para R que permite el uso de bibliotecas R
  • ystockquote - API de Python para Yahoo! Datos de stock
  • QuantLib - Biblioteca de código abierto (supuestamente tiene enlaces de Python)
  • PyFinancial - Documentos en español
  • PyMacLab - "Serie de clases útiles para realizar investigaciones en macroeconomía dinámica"
  • TSDB : para almacenar grandes volúmenes de datos de series de tiempo
  • PyVol : estimación de la volatilidad de series temporales financieras

Puede encontrar útil este repositorio de indicadores técnicos. La biblioteca funciona de manera similar a la famosa biblioteca ta-lib, y contiene indicadores que no se implementaron en talib

talibextensions

Por ejemplo, puede usar el indicador más alto alto, el más bajo bajo, enviando vectores altos y bajos, más número de períodos, de la siguiente manera: (Extraído de la prueba en el repositorio)

from indicators import TalibExtension hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);

También hay un Curso de Financiamiento Computacional en Coursera.org .

Usan una biblioteca de código abierto de Python llamada QSTK (QuantSoftware ToolKit) . Tienen un montón de tutorials en la página wiki y siempre puedes tomar el curso si quieres aprender más.

Por conveniencia, copié la descripción de la página wiki a continuación:

QSToolKit (QSTK) es un framework de software de código abierto basado en Python diseñado para soportar la construcción y administración de la cartera. Estamos construyendo QSToolKit principalmente para estudiantes de finanzas, estudiantes de informática y analistas cuantitativos con experiencia en programación. No debe esperar utilizarlo como plataforma de negociación de aplicaciones de escritorio. En cambio, piense en ello como una infraestructura de software para soportar un flujo de trabajo de modelado, prueba y negociación.

Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK. If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide.

Los componentes clave de QSTK son:

- Data: A data access package that enables fast reading of historical data (qstkutil.DataAccess). - Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series evaluation of equity data. - Portfolio optimization: Using the CVXOPT library. - Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler. - Simulation: A simple backtester, quicksim, that includes transaction cost modeling.