Алгоритмическая торговля – это то, где вы используете компьютеры для инвестиционных решений. Компьютерные алгоритмы могут сделать сделки на мгновенных скоростях и частотах – намного быстрее, чем люди.
Мы выпустили полный курс на канале FreeCodeCamp.org YouTube, который научит вас основы алгоритмической торговли.
Ник Маккалум разработал этот курс. Ник работал в качестве инвестиционного аналитика, портфеля менеджера и разработчиком программного обеспечения на финансовых стартапах за всю свою карьеру. У него есть умение объяснить сложные темы инвестиций таким образом, чтобы начинающие могли понять.
Этот курс использует Python. Python – самый популярный язык программирования для алгоритмической торговли. Python мощный, но относительно медленный, поэтому Python часто вызывает код, который работает на других языках.
Наряду с Python этот курс использует Numpy Bibly для ускорения кода. Numpy – самая популярная библиотека Python для выполнения численных вычислений. Хотя Numpy написан для использования в Python, в основном функциональности основных функций написана в C, что гораздо более быстрый язык.
Обратите внимание, что этот курс предназначен только для образовательных целей. Данные и информация, представленные в этом видео, не являются инвестиционными консультациями. Одним из преимуществ этого курса состоит в том, что вы получаете доступ к неограниченному сшитую тестовые данные (а не данные в живых продуктах), чтобы вы могли поэкспериментировать столько, сколько хотите, не рискуя какими-либо денежными средствами или платежами.
Содержание курса
В этом курсе вы сначала узнаете основы алгоритмической торговли. Тогда вы узнаете, как IEX Cloud API работает. Мы будем использовать API для сбора данных.
Основная часть этого курса учит, как построить три алгоритмические торговые проекты.
Раздел 1: Алгоритмические торговые основы
- Что такое алгоритмическая торговля?
- Различия между реальной алгоритмической торговлей и этим курсом
Раздел 2: Конфигурация курса и основы API
- Как установить Python
- Клонирование репозитория и установка наших зависимостей
- Основы ноутбука Jupyter
- Основы запросов API
Раздел 3: Создание фонда индекса равного веса S & P 500
- Теория и концепции
- Импорт наших составляющих
- Потягивание данных для наших составляющих
- Расчет весов
- Генерация нашего выходного файла
- Дополнительные идеи проекта
Раздел 4: Создание количественной стратегии инвестирования импульсов
- Теория и концепции
- Потягивание данных для наших составляющих
- Расчет весов
- Генерация нашего выходного файла
- Дополнительные идеи проекта
Раздел 5: Создание количественной ценности в инвестировании стратегии
- Теория и концепции
- Импорт наших составляющих
- Потягивание данных для наших составляющих
- Расчет весов
- Генерация нашего выходного файла
- Дополнительные идеи проекта
Первый проект в курсе является равный вес S & P 500 Screener. S & P 500 – самый популярный в мире индекс фондового рынка. В этом проекте вы построете альтернативную версию индекса S & P 500, где каждая компания имеет одинаковую весу.
Второй проект представляет собой количественный импульс. Импульс инвестиции означает инвестирование в активы, которые увеличились в цене. Вы создадите алгоритм, который реализует эту стратегию. Во-первых, вы построете стратегию, которая использует одну метрику импульса. Затем вы расширимся для создания более сложной стратегии, которая вместе использует несколько метрик.
Окончательный проект представляет собой количественное значение Screener. Стоимость инвестирования означает инвестирование в акции, которые торгуют ниже их воспринимаемой внутренней ценности. Как и предыдущий проект, сначала вы построете стратегию, использующую 1 метрику значения. Затем вы расширимся для создания более сложной стратегии, которая использует 5 различных значений.
Как начать с курса
Этот курс является оригинальным контентом, созданным нашим некоммерческим, FreeCodeCamp.org. Было возможным возможным грант, предоставленный IEX Облако и с рыночными данными они предоставили нам. Любые мнения или утверждения, содержащиеся в данном документе, не представляют мнения или убеждения облаков IEX, своих сторонних поставщиков данных или каких-либо его филиалов или сотрудников.
📺 Вы можете посмотреть полный курс на канале FreeCodeCamp.org YouTube (4-часовые часы).
И вы можете получить доступ к полному курсу курса с открытым исходным кодом, одновременно стартерными файлами, так и готовыми файлами На этом репозитории Github Отказ Счастливое кодирование.