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simulador de comercio algorítmico/datos de referencia (6)

¿Es este el tipo de datos que estás buscando? Departamento de Finanzas de Ohio, buscador de datos financieros

Esta página también puede ser de ayuda: Descarga de Yahoo Finance, parámetros de la interfaz HTTP

Y este: mathfinance.cn: recursos financieros gratuitos

No sin conexión, pero sigue siendo un buen enlace para ofrecer a otros lectores: Google Finance API

Espero haber entendido la pregunta correctamente.

Estoy interesado en jugar con estrategias de negociación algorítmica. ¿Alguien sabe si existe simulador o datos de referencia que podría jugar sin conexión (sin realizar ninguna inversión)?

Esta pregunta es bastante amplia; tal como está, no se mencionan los instrumentos en los que está interesado. Por ejemplo:

Por el momento, asumiré que estás interesado en las acciones ... si es así, echa un vistazo a Ninja Trader , que ofrece estas funciones de forma gratuita . Puede obtener datos de stock al final del día de Yahoo Finance , que son suficientes para los plazos de negociación a largo plazo; tenga en cuenta que cuanto más corto sea el ciclo comercial, más estricta será la resolución de sus datos.

Si está dispuesto a ingresar varios miles de dólares en una cuenta comercial, cualquier número de corredores se complacerá en enviarle feeds de mercado intradía del mercado en vivo; pero no necesita dinero en una cuenta para transacciones en papel (al menos con mi agente). Creo que el broker que es más flexible para los programadores es Interactive Brokers . Puede obtener datos por debajo del segundo a través de una API , simplemente entienda que no le darán granularidad a nivel de Tick; resumen sus feeds, los detalles específicos varían, por lo que es mejor hablar con ellos si tiene requisitos estrictos de granularidad. En cuanto a la simulación fuera de línea, puede hacerlo con Ninja Trader, Interactive Brokers y muchos otros intermediarios en línea (consulte ¿Qué intermediarios en línea ofrecen API? ).

MATERIAL BONIFICADO

Ya que estás ofreciendo +200, compartiré un poco más de lo que podrías usar ... Manténgalo o tírelo en la basura por el valor que aporte.

Tiempo de negociación

Como regla general, cuanto más corto es el marco de tiempo, más difíciles son los intercambios, y más difícil es ganar dinero constantemente . Si no está seguro de dónde comenzar con los plazos, observe los ciclos de negociación de días o semanas a la vez; luego, si ve demasiadas oportunidades pasando, refine su sistema a una línea de tiempo más pequeña. La otra cosa a considerar es con qué frecuencia desea tocar este código y ajustar algoritmos. La regla general es que, a medida que los ciclos comerciales se acortan, realiza más calibraciones y mantenimiento de sus algoritmos. No es tan inusual encontrar un operador algorítmico que haya escrito una buena plataforma de Swing-Trading que haya funcionado como está en la última década. Por otro lado, los Algoritmos de Day Trading tienden a requerir más cuidado y alimentación en función de los cambios en las condiciones del mercado.

Estilo de Trading

Muy relacionadas con las líneas de tiempo son sus tácticas comerciales. Eres tú:

Gestión comercial / mentalidad

La administración del comercio es un tema bastante importante, y uno lo encontrará abordado en profundidad si se esconde en las juntas de operadores como Elite Trader . Si bien puede parecer fuera de lugar discutir algo de esto en el mismo hilo sobre las plataformas de comercio automatizado, estoy seguro de que estaría de acuerdo en que sus suposiciones y su actitud tienen formas insidiosas de introducir su código. Voy a compartir algunas cosas de la cabeza:

El éxito se trata principalmente de prevenir la pérdida de intercambios. Los buenos oficios se cuidan a sí mismos.
Siempre negocia con stop-loss. La sabiduría convencional es: "Tu primera pérdida es tu pérdida más pequeña". Si las cosas comienzan a ir hacia el sur, busque la manera de salir constantemente manteniendo la mayoría de sus ganancias anteriores; mantener perdedores es el camino más rápido para convertirse en una rana hervida.
No hay tal cosa como "Demasiado alto" o "Demasiado bajo". El mercado se mueve en una mentalidad de rebaño y no le importa lo que usted cree que debería estar haciendo.
En estrecha relación con el punto "3": Comercio con la tendencia a largo plazo. Combatir la tendencia (cariñosamente conocido como "contra tendencia") puede sonar atractivo para contrarios naturales, pero debes ser muy bueno para hacerlo bien. El comercio es suficiente trabajo sin tratar de contra-tendencia.
Operar dentro de la hora posterior al anuncio de un mercado de la Reserva Federal es muy difícil; Creo que es mejor estar fuera del mercado. Los beneficios rápidos pueden parecer seductores, pero aquí es donde a los profesionales les encanta comer a los comerciantes aficionados; Los reveses brutales pueden desarrollarse en un par de minutos.
Evite realizar transacciones en el margen a menos que tenga una técnica probada que haya probado nuevamente con al menos un par de años de datos.
Los primeros minutos de apertura y la última hora de negociación regular pueden experimentar rápidos cambios en la volatilidad.
Respecto a la toma de ganancias, "los toros se alimentan, los cerdos se sacrifican"
Si descubre que no está obteniendo ganancias, considere evaluar su frecuencia de negociación; reducir sus operaciones al mínimo es clave para el éxito, de lo contrario, el slippage , las comisiones y los aranceles en las transacciones de chatarra consumirán sus ganancias.
Debido a los retrasos computacionales / tiempo de procesamiento y el llenado parcial de los pedidos, los pedidos limitados son bastante difíciles de administrar y muy cercanos a los detalles; Los comerciantes algorítmicos tienen peces mucho más grandes para freír.

Codificación

Registre cada punto de datos y decisión que tome en su código; Tres niveles de registro funcionan para mí. El comercio es una tarea inexacta, y pequeños cambios pueden hacer explotar su algoritmo previamente rentable. Si algo explota, necesitas una forma de comparar con lo que estaba funcionando.
Prototipo en un lenguaje de scripting; Si algo es lento, siempre puedes descargarlo a un compilador más tarde. Creo que Python es fantástico para las finanzas cuantitativas ... las pruebas de unidades maduras, la integración C / C ++, numpy, pyplot y pandas son ganadores para mí.
Más pandas plugs ... ( pandas de video ), también ver: calcular una serie compuesta de retorno en Python
Empecé con plain-ole csv, pero estoy en proceso de migrar a HDF5 para archivos de datos tick
La simulación de operaciones es engañosa: las operaciones simuladas no tienen problemas para llenarse debido a la baja liquidity o la alta demanda del instrumento; Dependiendo de las condiciones del mercado, mis transacciones reales pueden ver una demora de dos o tres segundos desde el momento en que envío el pedido hasta el momento en que recibo un pedido. Los intercambios simulados también no obtienen apagones de datos; asegúrese de incluir la pérdida repentina de datos (y cómo recuperarlos) en sus planes. Los corredores de menor costo tienden a sufrir más baches y apagones, pero si su período de tiempo es más largo, puede ser algo que puede ignorar.

Legal

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Pruebe con los motores de backtesting basados en la nube como Quantconnect y Quantopian

Quantopian es un IDE basado en Python donde puedes escribir estrategias y backtest en línea. Puede hacer operaciones de simulación así como operaciones reales con Interactive Broker. Quanconnect es similar a Quantopian y utilizaron el IDE basado en .Net y usted puede ejecutar operaciones de simulación y operador en vivo con el agente de corredores de descuento.

Una alternativa sería PyAlgoTrade ( http://gbeced.github.io/pyalgotrade/ ). Es una biblioteca de código abierto de Python para probar estrategias comerciales.

Yo uso AMIBroker . Se utiliza principalmente para backtesting estrategias de negociación algorítmica. Es muy rápido y puede descargar y obtener datos de una variedad de fuentes gratuitas.

QuantGo permite alquilar conjuntos de datos de alta frecuencia en lugar de comprarlos. Realmente me gusta porque son solo un par de cientos por mes en lugar de miles.

Quandl tiene algunos buenos conjuntos de datos gratuitos si solo está interesado en operar en intervalos de tiempo más largos. Su API de datos de stock es bastante hábil ( link ).