Existují specializované nástroje přímo zaměřené pro automatické algoritmické obchodování. Jedním z takových je i Zipline. Díky němu se nemusím zabývat vytvářením statistiky, vytvářením backtestu, ručním stahování dat, atd. Zaměřím se pouze na algoritmus strategie, které chci obchodovat, určím jaké trhy chci obchodovat a pak to stačí jen zapnout. Tak proč toho nevyužít?
Po instalaci je třeba ještě říct zipline, jaký zdroj dat má použít. To se provede příkazem
Do funkce
Nakonec ještě doplním volitelnou funkci
Bohužel jsem měl problém s daty z defaultního datového zdroje. Vývoj akcie
 |
| obr. Logo Zipline (zdroj: zipline.io/) |
In [1]:
NB_VERSION = 1,0
import sys
import datetime
import pandas as pd
import zipline
%load_ext zipline
print('Verze notebooku:', '.'.join(map(str, NB_VERSION)))
print('Verze pythonu:', '.'.join(map(str, sys.version_info[0:3])))
print('---')
print('Zipline:', zipline.__version__)
print('Pandas:', pd.__version__)
Zipline info¶
V minulém příspěvku o backtestu, jsem se zabýval jak pomocí pandas provést backtest.Pandas je velmi mocný pomocník při algoritmickém obchodování, ale backtestování pomocí pandas je náchylné na chyby, už jen z toho důvodu, že pandas je zaměřený na analýzu dat obecně. Všechny datové sloupce si tam člověk musí vytvořit a vypočítat pomocí vzorců manuálně. Existují ale i nástroje, které pandas využívají a funkcionalitu zaměřenou na algoritmické obchodování už mají zabudovanou v sobě. Člověk se tak může zaměřit přímo na obchodování (skládání portfolií a logiku vstupů/výstupů). Backtest a jeho výsledky mu pak provede takovýto nástroj. Jedním z takových nástrojů je právě Zipline.Zipline je open-source knihovna pro python, kterou vyvíjí lidé kolem Quantopianu a jejich komunita. Podporuje jak backtesting, tak i přímo live-trading a Quantopian používá tuto knihovnu jako backend pro jejich notebooky a algoritmy.Instalace¶
Instaluje se přes pip - stačí v příkazové řádce spustit příkaz:pip install zipline
zipline ingest. Tím se aktivuje defaultní zdroj dat Quandl:zipline ingest
Funkce initialize a handle_data¶
Každý algoritmus v zipline využívá dvě funkce:initialize(context), která se volá jako první na začátku spuštění, v parametrucontextse definují proměnné, které jsou třeba a nemění se s novými daty.handle_data(context, data), volá se pokaždé, když jsou připravená nová data trhu.
initialize() definuju jaký trh chci obchodovat - jaké data mě zajímají, a popř. určité nastvení, které chci uchovat po celý průběh algoritmu.Do funkce
handle_data() naprogramuju svůj obchodní systém na bázi křížení klouzavých průměrů, jde prakticky o stejnou strategii jako jsem psal v minulém příspěvku.Nakonec ještě doplním volitelnou funkci
analyze(), která se zavolá na konci celého procesu a zobrazí mi výsledky.
In [2]:
%%zipline --start 2008-1-1 --end 2017-3-1
from zipline.api import order_target, record, symbol
import matplotlib.pyplot as plt
def initialize(context):
context.i = 0
context.my_smb = 'AAPL'
context.asset = symbol(context.my_smb)
context.short_period = 30
context.long_period = 90
def handle_data(context, data):
# Přeskočím 90 dní, aby se mohl správně vypočítat
# klouzavý průměr s delší periodou
context.i += 1
if context.i < context.long_period:
return
short_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=context.short_period, frequency="1d").mean()
long_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=context.long_period, frequency="1d").mean()
# Obchodní logika - nákup 100 akcií v případě překročení klouzavého průměru nahoru
if short_mavg > long_mavg:
order_target(context.asset, 100)
elif short_mavg < long_mavg:
order_target(context.asset, 0)
# Pomocí record uložím hodnoty, které můžu zpracovat později
record(MARKET=data.current(context.asset, 'price'),
short_mavg=short_mavg,
long_mavg=long_mavg)
def analyze(context, perf):
fig = plt.figure(figsize=(16,14))
ax1 = fig.add_subplot(211)
perf.portfolio_value.plot(ax=ax1)
ax1.set_ylabel('Hodnota portfolia v $')
ax2 = fig.add_subplot(212)
perf['MARKET'].plot(ax=ax2)
perf[['short_mavg', 'long_mavg']].plot(ax=ax2)
perf_trans = perf.ix[[t != [] for t in perf.transactions]]
buys = perf_trans.ix[[t[0]['amount'] > 0 for t in perf_trans.transactions]]
sells = perf_trans.ix[
[t[0]['amount'] < 0 for t in perf_trans.transactions]]
ax2.plot(buys.index, perf.short_mavg.ix[buys.index],
'^', markersize=10, color='m')
ax2.plot(sells.index, perf.short_mavg.ix[sells.index],
'v', markersize=10, color='k')
ax2.set_ylabel('Vývoj ceny $')
plt.legend(loc=0)
plt.show()
Out[2]:
Závěr¶
Využil jsem vzorový příklad z dokumentace Zipline. Samozřejmě, že backtest není vše, co zipline umí. Je příjemné, že pokud připravím kód pro zipline, tak stačí jen malá úprava a můžu algoritmus nasadit pro živé obchodování (NE, že bych tento konkrétní algoritmus chtěl ve skutečnosti obchodovat!), nebo ho použít jako algoritmus do platformy Quantopian a nechat si zobrazit další výsledky, či ho umístit na fórum Quantopian komunity a podělit se s ním se světem.Bohužel jsem měl problém s daty z defaultního datového zdroje. Vývoj akcie
'APPL' (někdy od poloviny roku 2014) neodpovídá skutečnosti. Mám neblahé tušení, že to má něco společného se službou Quandl a ukončení poskytování zdarma dostupných dat ze služeb Google Finance či Yahoo finance. Ale na vzorový příklad pro zipline, jako hlavní účel tohoto postu, to nemá vliv a zde se opravou zabývat nebudu.
Selenium Training in Chennai
OdpovědětVymazatSelenium Training
Selenium Training in Velachery
Selenium Training in OMR
Selenium Training Institute in Chennai
Selenium Training Centers in Chennai
Selenium Courses in Chennai
Selenium Course
Selenium Course Fees
Selenium Course Fees in Chennai
Selenium Course Online