AS MATEMÁTICAS DA ANÁLISE TÉCNICA Aplicando Estatísticas para Negociação de Ações, Opções e Futuros.
SHERRY, CLIFFORD J.
Vendedor AbeBooks Desde 30 de agosto de 1999.
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Título: AS MATEMÁTICAS DA ANÁLISE TÉCNICA.
Editora: PROBUS PUB., CHICAGO, ILL.
Sobre este título.
Descrição do livro: The Mathematics of Technical Analysis de Clifford J. Sherry e Jason W. Sherry promete revolucionar a forma como pensamos nos mercados. Neste trabalho inovador, os autores desafiam a hipótese de caminhada aleatória na idéia de que não há rima nem razão para os mercados. Este texto de grande alcance descreve uma série de métodos simples, mas rigorosos para análise estatística de séries temporais. Originalmente desenvolvido para estudar processamento de informações no sistema nervoso, eles foram modificados para analisar séries temporais economicamente importantes. Essas técnicas estatísticas permitem aos comerciantes determinar se uma série temporal é estacionária / não estacionária, independente / dependente e / ou aleatória / não aleatória. Essas questões estatísticas são vitais para os comerciantes porque, se uma série de tempo não é estacionária, independente e aleatória, é improvável que qualquer método de análise, técnico ou fundamental, funcione porque as regras subjacentes que geram a série temporal mudam de tempos em tempos sem aviso prévio. No entanto, se uma série de tempo é estacionária, dependente e não aleatória, as regras subjacentes que geram preços demonstram uma consistência que permitirá aos analistas identificar negociações de baixo risco / alta. Bio Bio: Clifford Sherry escreveu extensivamente sobre a aplicação de estatísticas aos investimentos. Ele possui um Ph. D. do Illinois Institute of Technology. Ele é analista sênior e CEO da Intuitive Concepts Innovative Testing, LLC. Jason Sherry, graduado da Universidade do Texas, Austin, é um assessor financeiro do Morgan Stanley Dean Witter.
Clifford Sherry escreveu extensivamente sobre a aplicação de estatísticas aos investimentos. Ele possui um Ph. D. do Illinois Institute of Technology. Ele é analista sênior e CEO da Intuitive Concepts Innovative Testing, LLC. Jason Sherry, graduado da Universidade do Texas, Austin, é um assessor financeiro do Morgan Stanley Dean Witter.
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Este post é o primeiro de uma série de duas partes sobre a análise de dados de estoque usando Python, com base em uma palestra que dei no assunto para MATH 3900 (Data Science) na Universidade de Utah. Nessas postagens, vou discutir conceitos básicos, como obter os dados de Yahoo! Finanças usando pandas, visualizando dados de estoque, médias móveis, desenvolvendo uma estratégia de cruzamento em média móvel, backtesting e benchmarking. A publicação final incluirá problemas de prática. Esta primeira publicação aborda tópicos até a introdução de médias móveis.
NOTA: A informação nesta publicação é de natureza geral contendo informações e opiniões da perspectiva do autor. Nenhum dos conteúdos desta postagem deve ser considerado um conselho financeiro. Além disso, qualquer código escrito aqui é fornecido sem qualquer forma de garantia. Os indivíduos que optam por usá-lo fazem isso por sua conta e risco.
Introdução.
A matemática e as estatísticas avançadas estiveram presentes em finanças há algum tempo. Antes da década de 1980, o banco e as finanças eram bem conhecidos por ser "chato" e # 8221 ;; o banco de investimento era distinto do banco comercial e o papel primário da indústria era o manuseio & # 8220; simples & # 8221; (pelo menos em comparação com hoje) instrumentos financeiros, como empréstimos. A desregulamentação sob a administração Reagan, juntamente com um influxo de talentos matemáticos, transformou a indústria do & # 8220; chato & # 8221; negócio de bancário para o que é hoje, e desde então, as finanças se juntaram às outras ciências como uma motivação para a pesquisa e o avanço matemático. Por exemplo, uma das maiores realizações recentes da matemática foi a derivação da fórmula Black-Scholes, que facilitou o preço das opções de compra de ações (um contrato que dá ao titular o direito de comprar ou vender uma ação a um preço particular para o emissor do opção). Dito isto, os maus modelos estatísticos, incluindo a fórmula Black-Scholes, detêm uma parte da culpa pela crise financeira de 2008.
Nos últimos anos, a ciência da computação juntou matemática avançada para revolucionar as finanças e o comércio, a prática de compra e venda de ativos financeiros com o objetivo de obter lucros. Nos últimos anos, o comércio tornou-se dominado por computadores; os algoritmos são responsáveis por tomar rápidas decisões de negociação em segundo lugar mais rapidamente do que os humanos poderiam fazer (tão rapidamente, a velocidade com que a luz viaja é uma limitação ao projetar sistemas). Além disso, técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados estão crescendo em popularidade no setor financeiro e provavelmente continuarão a fazê-lo. Na verdade, uma grande parte da negociação algorítmica é a negociação de alta freqüência (HFT). Enquanto os algoritmos podem superar os seres humanos, a tecnologia ainda é nova e está jogando em uma arena famosa e turbulenta. A HFT foi responsável por fenômenos como o crash flash de 2018 e um crash instantâneo de 2018, solicitado por um tweed hackeado da Associated Press sobre um ataque na Casa Branca.
Esta palestra, no entanto, não será sobre como travar o mercado de ações com maus modelos matemáticos ou algoritmos de negociação. Em vez disso, pretendo fornecer-lhe ferramentas básicas para manipulação e análise de dados do mercado de ações com o Python. Também discutirei as médias móveis, como construir estratégias comerciais usando médias móveis, como formular estratégias de saída ao entrar em uma posição e como avaliar uma estratégia com backtesting.
AVISO LEGAL: ESTE NÃO É CONSELHO FINANCEIRO. Além disso, eu tenho experiência ZERO como comerciante (muito desse conhecimento vem de um curso de um semestre sobre negociação de ações que eu tomei no Salt Lake Community College)! Este é um conhecimento puramente introdutório, não o suficiente para ganhar dinheiro com ações comerciais. As pessoas podem e perdem ações de negociação de dinheiro, e você faz isso por sua conta e risco.
Obtendo e visualizando dados de estoque.
Obtendo dados de Yahoo! Finanças com pandas.
Antes de jogar com os dados do estoque, precisamos obtê-lo em algum formato viável. Os dados de estoque podem ser obtidos no Yahoo! Finanças, Finanças Google, ou uma série de outras fontes, e o pacote pandas oferece acesso fácil a Yahoo! Finance e dados do Google Finance, juntamente com outras fontes. Nesta palestra, obteremos nossos dados de Yahoo! Finança.
O código a seguir demonstra como criar diretamente um objeto DataFrame contendo informações de estoque. (Você pode ler mais sobre acesso de dados remoto aqui.)
Vamos discutir brevemente isso. Aberto é o preço da ação no início do dia de negociação (não precisa ser o preço de fechamento do dia de negociação anterior), alta é o preço mais alto da ação nesse dia de negociação, o menor preço do estoque no esse dia de negociação, e fechar o preço do estoque no horário de encerramento. O volume indica quantos estoques foram negociados. Close ajustado é o preço de fechamento do estoque que ajusta o preço do estoque para ações corporativas. Enquanto os preços das ações são considerados principalmente por comerciantes, as divisões de ações (quando a empresa faz com que cada ação existente valha duas e metade do preço) e os dividendos (pagamento dos lucros da empresa por ação) também afetam o preço de uma ação e devem ser contabilizados para.
Visualizando dados de estoque.
Agora que temos dados de estoque, gostaríamos de visualizá-lo. Primeiro demonstre como fazer isso usando o pacote matplotlib. Observe que o objeto DataFrame da Apple possui um método de conveniência, plot (), o que torna a criação de gráficos mais fácil.
Um linechart está bem, mas há pelo menos quatro variáveis envolvidas para cada data (aberta, alta, baixa e próxima), e gostaríamos de ter alguma maneira visual de ver as quatro variáveis que não requerem traçar quatro linhas separadas. Os dados financeiros são muitas vezes conspirados com um argumento de castiçal japonês, assim chamado porque foi criado pela primeira vez pelos comerciantes japoneses de arroz do século 18. Esse gráfico pode ser criado com matplotlib, embora isso requer um esforço considerável.
Eu criei uma função que você deseja usar para criar mais facilmente gráficos de candelabros a partir de quadros de dados de pandas e usá-lo para plotar nossos dados de estoque. (O código baseia-se neste exemplo, e você pode ler a documentação das funções envolvidas aqui.)
Com um gráfico de candelabro, um castiçal preto indica um dia em que o preço de fechamento foi maior do que o aberto (um ganho), enquanto um candelabro vermelho indica um dia em que o aberto foi maior que o fechado (uma perda). As mechas indicam o alto e o baixo e o corpo é aberto e fechado (o matiz é usado para determinar qual fim do corpo está aberto e qual o fechamento). Os gráficos de castiçal são populares nas finanças e algumas estratégias de análise técnica os utilizam para tomar decisões comerciais, dependendo da forma, cor e posição das velas. Não abordarei essas estratégias hoje.
Podemos planejar vários instrumentos financeiros juntos; podemos querer comparar as ações, compará-las com o mercado ou procurar outros títulos, como os fundos negociados em bolsa (ETFs). Mais tarde, também queremos ver como traçar um instrumento financeiro contra algum indicador, como uma média móvel. Para isso, você preferiria usar um gráfico de linha do que um gráfico de candelabros. (Como você traçará vários gráficos de candelabros uns em cima dos outros sem aglomerar o gráfico?)
Abaixo, eu obtenho dados de estoque para algumas outras empresas de tecnologia e traço seus ajustes juntos.
O que está errado com este gráfico? Embora o preço absoluto seja importante (as ações prontas são difíceis de comprar, o que afeta não apenas sua volatilidade, mas sua capacidade de negociar essa ação), quando estamos negociando, estamos mais preocupados com a mudança relativa de um ativo em vez do preço absoluto. Os estoques da Google são muito mais caros do que a Apple & # 8217; s ou Microsoft & # 8217; s, e essa diferença faz com que as ações da Apple & # 8217; s e da Microsoft sejam muito menos voláteis do que realmente são.
Uma solução seria usar duas escalas diferentes ao traçar os dados; uma escala será usada pelos estoques da Apple e da Microsoft, e a outra pelo Google.
A & # 8220; melhor & # 8221; solução, porém, seria traçar a informação que realmente queremos: o estoque é retornado. Isso envolve transformar os dados em algo mais útil para nossos propósitos. Existem várias transformações que podemos aplicar.
Uma transformação seria considerar o retorno do estoque desde o início do período de interesse. Em outras palavras, traçamos:
Isso exigirá a transformação dos dados no objeto estoque, o que eu faço em seguida.
Esta é uma trama muito mais útil. Agora podemos ver quão rentáveis foram cada estoque desde o início do período. Além disso, vemos que essas ações estão altamente correlacionadas; eles geralmente se movem na mesma direção, um fato que era difícil de ver nas outras cartas.
Alternativamente, poderíamos plotar a mudança de cada estoque por dia. Uma maneira de fazê-lo seria traçar o aumento percentual de uma ação ao comparar o dia $ t $ ao dia $ t + 1 $, com a fórmula:
Mas a mudança pode ser pensada de forma diferente, como:
Essas fórmulas não são as mesmas e podem levar a conclusões diferentes, mas há outra maneira de modelar o crescimento de uma ação: com diferenças logarítmicas.
(Aqui, é o log natural, e nossa definição não depende tão fortemente sobre se usamos ou.) A vantagem de usar diferenças de log é que essa diferença pode ser interpretada como a variação percentual em um estoque, mas não depende do denominador de uma fração.
Podemos obter e traçar as diferenças logarítmicas dos dados em ações da seguinte forma:
Qual transformação você prefere? Olhando para os retornos desde o início do período, a tendência geral dos títulos em questão é muito mais evidente. As mudanças entre os dias, porém, são o que os métodos mais avançados realmente consideram ao modelar o comportamento de um estoque. então eles não devem ser ignorados.
Médias móveis.
Os gráficos são muito úteis. Na verdade, alguns comerciantes baseiam suas estratégias quase que totalmente fora dos gráficos (estes são os técnicos & # 8201 ;, uma vez que as estratégias de negociação baseadas em encontrar padrões em gráficos são uma parte da doutrina comercial conhecida como análise técnica). Deixe agora considerar como podemos encontrar tendências em ações.
A média do dia-a-dia é, para uma série e um ponto no tempo, a média dos últimos $ q $ dias: ou seja, se denota um processo de média móvel, então:
As médias móveis suavizam uma série e ajudam a identificar as tendências. Quanto maior é, menos resposta é um processo de média móvel para flutuações de curto prazo na série. A idéia é que os processos de média móvel ajudam a identificar as tendências de & # 8220; noise & # 8221 ;. As médias de movimentação rápida têm menor e seguem de perto o estoque, enquanto as médias de movimentação lenta são maiores, resultando em respostas menores às flutuações do estoque e sendo mais estáveis.
pandas fornece funcionalidade para calcular facilmente as médias móveis. Eu demonstre seu uso criando uma média móvel de 20 dias (um mês) para os dados da Apple e planejando-o ao lado do estoque.
Observe o atraso em que começa a média móvel. Não pode ser calculado até 20 dias. Esta limitação torna-se mais severa para médias móveis mais longas. Porque eu gostaria de poder calcular as médias móveis de 200 dias, eu irei estender a quantidade de dados AAPL que temos. Dito isto, ainda nos concentraremos em 2018.
Você notará que uma média móvel é muito mais suave do que os dados atuais da ação. Além disso, é um indicador teimoso; um estoque precisa estar acima ou abaixo da linha média móvel para que a linha mude de direção. Assim, cruzar uma média móvel indica uma possível mudança na tendência e deve chamar a atenção.
Os comerciantes geralmente estão interessados em médias móveis múltiplas, como as médias móveis de 20 dias, 50 dias e 200 dias. É fácil examinar várias médias móveis ao mesmo tempo.
A média móvel de 20 dias é a mais sensível às mudanças locais e, pelo menos, a média móvel de 200 dias. Aqui, a média móvel de 200 dias indica uma tendência geral de baixa: o estoque tende para baixo ao longo do tempo. A média móvel de 20 dias é às vezes mais baixa e, em outras ocasiões, é otimista, onde um giro positivo é esperado. Você também pode ver que a passagem das linhas médias móveis indica mudanças na tendência. Esses cruzamentos são o que podemos usar como sinais comerciais, ou indícios de que uma segurança financeira está mudando de direção e um comércio lucrativo pode ser feito.
Visite a próxima semana para ler sobre como projetar e testar uma estratégia comercial usando médias móveis.
Atualização: uma versão anterior deste artigo sugeriu que o comércio algorítmico era sinônimo de negociação de alta freqüência. Como apontado nos comentários dissolvidos, isso não precisa ser o caso; Os algoritmos podem ser usados para identificar trocas sem necessariamente ser alta freqüência. Enquanto HFT é um grande subconjunto de negociação algorítmica, não é igual a isso.
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Pós-navegação.
71 pensamentos sobre & ldquo; Uma Introdução à Análise de Dados do Mercado de Valores com o Python (Parte 1) & rdquo;
Obrigado por isso! Você conseguiu corrigir as lacunas do fim de semana em suas cartas de candlestick? Eu tentei procurar uma solução mais elegante para isso. Quero remover as lacunas & # 8212; fins de semana e feriados públicos (quando o mercado está fechado). Obrigado!
Estes não são abordados nos meus gráficos. Eu não estou incomodado por eles, e a melhor solução seria um gráfico de linha interpolando ou off-market trading data, onde quer que você possa obtê-lo.
Neste post, apenas o gráfico do padrão de castiçal é mostrado; é muito difícil encontrar um site ou um fórum em que o código python para renko, os padrões de breakline, ponto e figura Three Line são resumidos. Algum de vocês tem código de lógica e python para este padrão, e é um comentário para o meu e ma i l mbmarx gmail com.
Excelente artigo, obrigado por escrever! No entanto, um preço muito baixo, & # 8220; High Frequency Trading & # 8221; é um subconjunto (embora um subconjunto muito grande) de & # 8220; Algorithmic Trading & # 8221 ;, não outro nome para ele. Não há absolutamente nenhum motivo para que um algoritmo de negociação tenha um alto volume de negócios.
Suponho que você tenha um ponto. Eu editarei isso quando eu puder.
EDIT: corrigido em 23 de setembro de 2018.
O módulo pandas. io. data é movido para um pacote separado (pandas-datareader) e será removido de pandas em uma versão futura.
Você precisa instalar o pacote pandas-datareader (https: // github / pydata / pandas-datareader) usando o & # 8220; pip install pandas-datareader & # 8220;
Você terá que alterar a importação & # 8220; importar pandas. io. data como web & # 8220; para & # 8220; de dados de importação de pandas_datareader como web & # 8220 ;.
Sim, eu estava ciente, mas, por qualquer motivo, o novo código não funcionou no Jupyter quando eu tentei, então eu deixei isso como está, já que ele ainda funcionou por enquanto.
Eu sugiro instalar a versão mais recente do pandas-datareader da Github usando.
& # 8220; pip install git + https: //github/pydata/pandas-datareader. git“
candlestick_ohlc não existe mais em matplotlib. finance.
Eu acho outro chamado de candelabro lá. No entanto, o gráfico gerado é apenas de cor preta.
Desculpe, não pretendo curtir alguns amantes do python, mas talvez alguém conheça algo do Java?
Eu estava pensando sobre a mesma pergunta & # 8230;
Eu não saberia. Eu não uso Java.
OK, é fácil obter os dados com os símbolos do ticker. Mas como conseguimos os símbolos do ticker em primeiro lugar? Se verificarmos o mercado hoje estamos apresentando viés de sobrevivência em nossa análise. Este é o primeiro passo e eu tenho tido problemas com isso até agora. Obrigado.
Eu fiz algumas pesquisas e é possível o que você está pedindo não pode ser feito com as APIs e pacotes usados aqui. Talvez você precise ir para a troca de interesse (ou seja, NASDAQ, NYSE etc.) e encontrar a lista, talvez em um arquivo CSV.
Como obterá os preços do ouro, crudeoil e outras commodities. Podemos obtê-lo do yahoo.
Procure ETFs que acompanhem commodities. Por exemplo, o ETF SPDR com o símbolo do ticker & # 8220; GLD & # 8221; deve acompanhar de perto um índice de ouro.
Obrigado .. Como posso escrever o código como Apple = web. DataReader (& # 8220; AAPL & # 8221 ;, & # 8220; yahoo & # 8221 ;, start, end) para Óleo e ouro.
Para aqueles de quem não quer uma versão mais simples do código do castiçal, posso sugerir que você olhe para o conteúdo, eu obtive o mesmo resultado com apenas cerca de 6 linhas de código. Demorou algumas horas de experimentação para que essas seis linhas funcionassem, no entanto.
Eu queria dizer, aqueles de vocês que querem uma versão mais simples do código, para examinar a capacidade do castiçal.
Este é exatamente o conhecimento que eu tentei encontrar. Eu tentei aproximadamente 8 MOOC & # 8217; tentando encontrar informações que fossem concisas e diretas ao ponto, como suas postagens. Muito obrigado por fazer minha busca por escrever estratégias financeiras muito mais fácil. Por favor, postar mais sobre este assunto sempre que tiver tempo, ou se você já tiver mais informações postadas, você poderia me deixar um link apontando para o (s) site (s).
Eu não tenho mais posts na análise de dados financeiros. REALMENTE quero escrever mais para o meu blog (e provavelmente escreverei mais sobre assuntos financeiros, se eu pudesse pensar em alguns, os pedidos são bem-vindos), mas tendem a estar muito ocupados hoje em dia. Mas obrigado por suas amáveis palavras. 🙂
# Carregando o pacote necessário: magrittr.
stock_return% t% & gt; % as. xts.
Mas, eu continuo recebendo esse erro # 8211;
Por favor, como faço para resolver isso?
Se você estiver seguindo esse tutorial, talvez publique esse comentário para essa postagem no blog? De qualquer forma, houve um erro no código original. O post foi atualizado.
Obrigado pela postagem!
Nesta publicação e na segunda parte, a média móvel é calculada usando o & # 8216; Close & # 8217; preço, por que não usar o & # 8216; Adj Close & # 8217; diretamente? de modo que na segunda parte, quando calculamos o lucro, não precisamos ajustar-se lá?
apple [& # 8220; 20d & # 8221;] = np. round (apple [& # 8220; Close & # 8221;]. rolling (janela = 20, center = False).mean (), 2)
[b] TypeError: round () leva no máximo 2 argumentos (3 dados) [/ b]
Traceback TypeError (a última chamada mais recente)
& # 8212; - & gt; 1 apple [& # 8220; 20d & # 8221;] = np. round (apple [& # 8220; Close & # 8221;]. Rolling (janela = 20, center = False).mean (), 2)
2 #pandas_candlestick_ohlc (apple. loc [& # 8216; 2018-01-04 & # 8242;: & # 8217; 2018-08-07 & # 8242 ;,:], otherseries = & # 8220; 20d & # 8221;)
F: \ Program Files \ Anaconda2 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ fromnumeric. pyc em round_ (a, decimals, out)
2784 exceto AttributeError:
2785 retorna _wrapit (a, & # 8217; round & # 8217 ;, decimals, out)
- & gt; 2786 rodada de retorno (decimais, fora)
TypeError: round () leva no máximo 2 argumentos (3 dados)
ok eu mudo o código. Você mat delete o comentário desculpe.
Apple [& # 8220; 20d & # 8221;] = apple [& # 8220; Close & # 8221;]. rolling (janela = 20, center = False).mean (). round (2)
Este é um ótimo tutorial, obrigado por compartilhar. Para qualquer um que obtenha o seguinte erro:
& # 8220; NameError: nome & # 8216; date2num & # 8217; não está definido & # 8221;
Eu lembrei isso mudando & # 8216; date2num & # 8217; para & # 8216; mdates. date2num & # 8217; e funcionou.
Oi, eu ainda não consegui contornar este & # 8230;.pode ajudar.
importe matplotlib. dates como mdates.
em seguida, use mdates. date2num.
Uau, código incrível lá, só precisava copiá-lo para o Python e tentar executá-lo. Assim que executei o código, recebi esta mensagem de erro:
SyntaxError: sintaxe inválida.
saiu com status diferente de zero.
Ele veio desta seção do código:
importe matplotlib. pyplot como plt # Importe matplotlib.
# Esta linha é necessária para que o gráfico apareça em um notebook Jupyter.
# Controla o tamanho padrão das figuras neste notebook Jupyter.
pylab. rcParams [& # 8216; figure. figsize & # 8217;] = (15, 9) # Mude o tamanho das parcelas.
Alguém pode me ajudar aqui, definitivamente gostaria de usar isso como exemplo para outros modelos de previsão para estoques e commodities.
A linha é uma função mágica de IPython, que não funciona no Vanilla Python. Executar em um ambiente IPython, como um Notebook Jupyter, ou apagar as chamadas para funções mágicas (mas não faço promessas sobre como o programa funcionará se você fizer).
Simplesmente comentei essas linhas. A função pandas_candlestick_ohlc funciona! Adorável. Obrigado por este tutorial.
O shell Python requer um gráfico específico. Mostre (). Então, depois de comentar os comandos específicos do Magic IPEI IDE (% & # 8230;), tente este & # 8211;
Não é possível obter dados do Yahoo. Você pode compartilhar o link para o arquivo CSV?
Yahoo! A finanças não funciona mais. Substitua a origem por & # 8220; google & # 8221; Você será bom para ir, mas haverá muitas coisas desses tutoriais que não se aplicam, uma vez que o Google apenas ajusta as divisões de estoque.
Estou feliz em encontrar esta publicação. Obrigado pelo seu esforço. Eu sou um técnico de mercado (velha escola, comerciante de ação de preço / padrão) e lucrativo, mas sinto falta de muitas oportunidades no mercado para ganhar mais dinheiro porque não sei como codificar.
Então, depois de aprender o básico da linguagem MatLab, e fazendo a minha diligência, decidi mudar e aprender Python.
A minha pergunta é: se eu quiser usar séries temporais (10 anos de dados diários, alto, aberto, fechar e baixo preço, mais volume) para digitalizar 4.000 ações semanalmente. Como eu devo aprender o Python? Eu leio sobre Panda (AQR administração de capital recomenda isso) nesta postagem e outras, e eu também achei que você usa matplotlib, e outras coisas, que eu não tenho uma pista. E eu lutei quando tentei baixar o Python há uma semana a partir do seu site. Eu também tentei https: // jupyter / para aprender o básico, mas parece que não funcionaria para o que eu quero.
Meu objetivo é desenvolver meu software de negociação proprietário para troca de swing usando meu estilo de negociação. Se você pode colocar alguns links ou lançar alguma luz para entender esse mundo. Eu adoraria isso !
Muito obrigado! continue o bom trabalho.
Artigo de Gerat, obrigado por compartilhar isso!
Olá, sou um estudante do ano 10, fazendo um projeto de extensão sobre a codificação de um monitor de bolsa de valores. Eu queria saber se eu poderia usar o seu código como base para o meu programa e se você tivesse outros recursos para codificação de bolsa em python.
Contanto que você me cite em pelo menos os comentários e seu relatório, vá para ele. Boa sorte, e sinta-se livre para compartilhar o que você faz nos comentários.
Eu escrevi outras postagens de blog sobre o uso do Python para finanças. Alguns livros na minha lista de leitura incluem Python for Finance por Yves Hilpisch e Mastering Python for Finance por James Ma Weiming. Eu também recomendaria o Python for Data Analysis da Wes McKinney, pois ele escreve muito sobre os pandas (que ele criou inicialmente) e os pandas são muito úteis para o financiamento (esse é o caso de uso original do pacote) . Eu aprendo muito lendo os tutoriais que os desenvolvedores de pacotes interessantes escrevem. Se você estiver interessado em algo trading, considere os tutoriais para o pacote de tirolesa ou backtrader. Eu escrevi uma postagem de inicialização no backtrader e esse é o meu pacote preferido de troca e backtesting.
Este exemplo muito bom. Mas quando eu tentei obter os dados históricos do símbolo por pandas_datareader para a NSE (Bolsa de valores indiana), recebi um erro. Até usei NSE como nome de troca, não está funcionando.
Por favor, ajude-me a entender como posso fazer o download da NSE trocar dados históricos.
Nenhuma pista sobre dados indianos.
Para obter os dados indianos do mercado de ações, você pode querer instalar o pacote # 8220; nsepy & # 8221 ;. Por favor, google e você terá detalhes sobre isso.
Тема: Литература (ссылки)
Опции темы.
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A edição Futures and Options Trader Magazine de outubro de 2007.
160 páginas | Djvu | 1,8 Mb.
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Escrito por Kathy Lien, estrategista chefe da divisão de moeda on-line do número um no mercado mundial, o Mercado de Moedas revela uma variedade de estratégias técnicas e fundamentais de lucro para negociar o mercado de moeda e fornece uma visão detalhada de como esse mercado realmente trabalho. Ele contém informações e estratégias acionáveis, que podem ajudá-lo a entrar nesta arena altamente competitiva com confiança e saída com lucros.
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Neste guia para a análise do mercado de ações, os autores oferecem uma visão global dos ciclos econômicos e seu impacto nos mercados financeiros, explicam como os mercados de ações são afetados pelos ciclos e pelas tendências sazonais e seculares e mostram aos leitores como identificar setores e estoque para investir.
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внесу и свою лепту, сам обычно качаю книги либо с natahaus. ru либо с её же форума!
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Top 10 melhores livros de análise técnica.
Top 10 melhores livros de análise técnica & # 8211; A análise técnica é única no sentido de que renuncia ao estudo das finanças da empresa, condições da indústria e outras informações e concentra-se nas tendências dos preços para prever as tendências futuras. Os defensores da análise técnica acreditam que todos esses fatores já são contabilizados nos preços das ações. A análise técnica faz uso de gráficos, gráficos e outros métodos estatísticos para estudar dados de preços históricos e é considerada uma metodologia útil, especialmente para comerciantes de dia ou investidores de curto prazo. É verdade que a análise técnica não é para todos e a maior parte do livro de análise técnica não é fácil de ler e compreender. É precisamente por isso que apresentamos alguns dos melhores livros de análises técnicas escritos de maneira lúcida, em benefício de profissionais e amadores.
# 1 & # 8211; Análise Técnica dos Mercados Financeiros:
Um Guia Completo de Métodos e Aplicações de Negociação.
Revisão do livro:
Um livro abrangente de análise técnica de recursos que estabelece os princípios e conceitos básicos subjacentes à análise técnica e como eles podem ser aplicados com sucesso no mundo real. Este trabalho destina-se a ajudar os comerciantes a entender melhor a análise técnica e familiarizar-se com as últimas ferramentas técnicas que cresceram para fazer parte do conhecimento necessário para qualquer comerciante. O autor explica relações inter-mercado, rotação de estoque e gráficos de candlestick, juntamente com outros conceitos e ajuda a entender a arte e ciência de gráficos de leitura e indicadores técnicos para poder tomar decisões comerciais inteligentes. Uma parte do foco é nos mercados de futuros e a relevância da análise técnica ao lidar com instrumentos complexos de F & amp; O. Em suma, um guia completo sobre análise técnica para comerciantes da vida real.
Melhor takeaway deste melhor livro de análise técnica.
Abrange uma ampla gama de conceitos sobre análise técnica e apresenta idéias complexas em uma linguagem altamente acessível para o leitor médio. Oferece informações úteis sobre indicadores técnicos, padrões de gráficos e gráficos de candlestick, apoiados com exemplos práticos e um foco no aspecto de aplicação prática. Excelente livro de referência para comerciantes dispostos a aprender sobre o uso da análise técnica em mercados de futuros com sucesso. Uma leitura obrigatória para os comerciantes no verdadeiro sentido da palavra. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 2 & # 8211; Análise técnica explicada:
O Guia do Investidor bem-sucedido para detectar tendências de investimento e pontos de giro.
Melhor Análise Técnica:
Conhecido como a "Bíblia da Análise Técnica", este trabalho importante busca fazer da análise técnica uma parte essencial e inseparável da estratégia de investimento de um investidor médio. O autor oferece uma visão reveladora do estudo da análise técnica como uma ferramenta prática e útil para prever movimentos de preços e como investir com confiança nos mercados cada vez mais complexos de hoje. Um grande foco é o desenvolvimento e implementação de estratégias bem-sucedidas com a ajuda de ferramentas e técnicas avançadas de investimento e como a psicologia do investidor molda os mercados. Os leitores encontrariam informações úteis sobre como eles podem se beneficiar impedindo as emoções de interferir com suas decisões calculadas.
Melhor takeaway deste livro Top Technical Analysis.
Um trabalho bastante detalhado que abrange quase todos os aspectos do investimento nos mercados de hoje, mantendo o foco na análise técnica como uma abordagem eficiente para investir. Fácil de ler para os leitores leigos, bem como os profissionais para adquirir uma compreensão aprofundada do funcionamento e estrutura dos mercados modernos, utilidade de ferramentas e técnicas de investimento de ponta e relevância da análise técnica. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 3 & # 8211; Análise técnica de A a Z.
Revisão do livro:
Uma excelente leitura para iniciantes para aprender os conceitos básicos de análise técnica que apresentam os conceitos e terminologia padrão empregados em um formato fácil de entender na primeira parte. Mais de 100 indicadores técnicos e uma ampla gama de padrões de gráficos comumente usados são explicados de forma lúcida na última parte deste trabalho. O que torna este trabalho de tão ótima utilidade é a abordagem metódica adotada pelo autor para explicar cada um dos indicadores e ilustrá-los com exemplos práticos relevantes neste livro de análise técnica superior.
Melhor para viagem deste livro.
Uma leitura fácil para leigos leigos interessados em aprender conceitos básicos de análise técnica sem grande esforço. Informações úteis sobre indicadores técnicos e padrões de gráficos podem ajudar um iniciante a começar. Uma leitura obrigatória para as análises novas e técnicas. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 4 & # 8211; Market Wizards, Atualizado:
Entrevistas com os principais comerciantes.
Revisão do livro:
Este livro de análise técnica é uma coleção fascinante de entrevistas de melhores comerciantes que oferecem insights inestimáveis sobre algumas das melhores mentes da indústria. Uma leitura interessante para os novatos e comerciantes profissionais para aprender as nuances da arte de negociar e aprimorar suas habilidades de gerenciamento de risco de histórias de sucesso incríveis de comerciantes que estavam em uma liga própria. Este trabalho inclui as entrevistas de Bruce Kovner, Marty Schwartz, Ed Seykota e Tom Baldwin juntamente com outros super comerciantes. O autor envolveu um grande esforço no desenvolvimento de um conjunto de princípios orientadores para os comerciantes com base nas experiências de primeira mão desses comerciantes.
Melhor takeaway deste livro Top Technical Analysis.
Um dos melhores trabalhos informais sobre negociação com um recurso excepcional por conta própria. Para os curiosos de coração, os segredos dos super comerciantes são revelados de forma fácil de seguir, o que pode ajudar até mesmo um comerciante médio a aprender como negociar com uma diferença. Uma leitura interessante, informativa e inspiradora para quem tem paixão pela negociação. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 5 & # 8211; Análise técnica:
O recurso completo para técnicos de mercado financeiro.
por Charles D. Kirkpatrick II (Autor), Julie R. Dahlquist (Autor)
Revisão do livro:
Um extenso manual sobre a teoria e aplicação da análise técnica, este trabalho é o companheiro oficial do programa de Técnico de Mercado Chartered (CMT). Discute todo um espectro de conceitos relacionados à análise técnica, incluindo sentimentos testados, indicadores de impulso, fluxo de fundos, efeitos sazonais, estratégias de mitigação de riscos e sistemas de teste, apoiados com ilustrações úteis e exemplos práticos. Para manter os leitores atualizados com os recentes avanços no campo, este trabalho também abrange conceitos avançados em reconhecimento de padrões, análise de mercado e indicadores experimentais, incluindo Kagi, Renko, Ichimoku e Clouds, além de novas técnicas de seleção de portfólio entre outros conceitos. O que traz valor agregado ao trabalho é a rara combinação de abordagem acadêmica e prática ao estudo de análise técnica que o torna um recurso inestimável tanto para estudantes quanto para comerciantes profissionais.
Melhor takeaway deste melhor livro de Análise Técnica.
Como companheiro oficial do programa Chartered Market Technician (CMT), este trabalho serve como um excelente guia para estudantes da CMT e para a isenção da série 86. A única grande vantagem é que ele cobre o campo expansivo da análise técnica de forma sistemática, tornando-o acessível até mesmo para um leitor médio. Ilustrações práticas e informações atualizadas em cada etapa adicionam à utilidade deste trabalho para um comerciante. Um recurso de conhecimento completo de análise técnica no verdadeiro sentido da palavra. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 6 & # 8211; Enciclopédia de Padrões de Gráficos.
por Thomas N. Bulkowski (Autor)
Revisão do livro:
Um livro detalhado de análise técnica para classificar o comportamento dos padrões nos mercados de touro e urso com informações atualizadas e 23 novos padrões incluídos para o benefício dos leitores. Além disso, inclui dez padrões de eventos e ajuda um comerciante médio a aprender como negociar eventos significativos, incluindo anúncios de ganhos trimestrais e atualizações e desvalorizações de estoque entre outras coisas. Cada padrão de gráfico é analisado e discutido em detalhes começando com uma introdução a um padrão específico antes de discutir o comportamento do padrão, a classificação de desempenho e as diretrizes de identificação ampla e a compreensão das falhas do padrão de gráfico e como evitá-los. O autor também discute estratégias eficazes para negociar com a ajuda dos padrões de gráfico e como minimizar o risco inerente. As estatísticas relevantes ajudam o leitor a entender o comportamento do padrão gráfico e aprender a trocar com confiança.
Melhor takeaway deste livro de análise técnica superior.
Cobertura extensiva dos padrões de gráficos, juntamente com nuances detalhadas na identificação, interpretação e utilização de padrões de gráficos para negociação com muita clareza. Especialmente útil para iniciantes no campo que precisam estar familiarizados com o comportamento do padrão de gráfico para poder negociar melhor em condições de mercado complexas e gerenciar riscos de forma eficaz. Uma leitura obrigatória para quem está interessado em aprender sobre a aplicação diária de análises técnicas. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 7 & # 8211; Técnicas japonesas de gráficos de castiçal.
Revisão do livro:
Amplamente aclamado como um trabalho em sua própria classe, que introduziu as técnicas japonesas de gráficos de candelabros para o mundo ocidental em geral, é um excelente guia sobre os antecedentes e os princípios básicos subjacentes a essa abordagem. Hoje, os gráficos de candelabro tornaram-se uma parte quase integral de qualquer estudo de análise técnica e foi aplicado com grande sucesso pelos comerciantes de todo o mundo. O autor também incluiu informações sobre como esta técnica inovadora de gráficos pode ser fundida com uma ampla gama de ferramentas técnicas e empregada como uma ferramenta analítica versátil para análise de mercado. Esta abordagem pode ser adotada com sucesso para analisar mercados futuros, ações ou especulações e hedge, mostrando a aplicabilidade universal de seus princípios. Com suporte com centenas de exemplos, este trabalho é uma leitura recomendada para cada comerciante técnico.
Melhor para viagem deste livro.
Um excelente trabalho introdutório para gráficos de candelabros para iniciantes e profissionais. Destaca a relevância, alcance e profundidade da análise técnica aplicada aos complexos mercados do dia. Este trabalho mostra como combinar esta técnica com qualquer outra ferramenta técnica para analisar quase qualquer mercado, seja ações, futuros ou hedging e especulação, e comércio com confiança. Um companheiro de leitura essencial para quem está interessado em aprender a arte e a ciência da análise técnica com gráficos de candlestick. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 8 & # 8211; Análise Técnica para Dummies.
Revisão do livro:
Um guia fácil de entender, porém altamente informativo, para análises técnicas para um investidor ou comerciante médio. O autor explica sucintamente os conceitos básicos de análise técnica e se concentra em como utilizar seus conceitos para decisões comerciais inteligentes e maximização de lucros. Este trabalho mostra como entender as condições atuais do mercado e usar dados reais para decidir quais títulos devem ser detidos e quais os que se vendem, identificando comportamento e padrões de multidão, usando indicadores de gráfico e realizando análises dinâmicas entre outras coisas. Os leitores também são apresentados a um novo método de desenvolvimento de uma abordagem analítica personalizada que se encaixa com seu perfil psicológico individual. Um dos melhores trabalhos introdutórios sobre análise técnica em termos de simplicidade de linguagem e apresentação lúcida de conceitos.
Melhor takeaway deste livro sobre Análise Técnica.
Um trabalho introdutório simples e magistral sobre análise técnica que abrange uma ampla gama de conceitos que possuem valor prático para um investidor ou comerciante médio. Desde a elaboração de uma linha de tendência para estudar as condições do mercado e utilizar dados reais para tomar decisões negociais consistentemente confiáveis, esse trabalho abrange tudo. Para completar, os leitores podem facilmente aprender a escolher ferramentas analíticas de sua escolha e negociar com confiança. Uma leitura recomendada para comerciantes principiantes. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 9 e # 8211; Elliott Wave Principle:
Chave para o comportamento do mercado.
por A. J. Frost, Robert R. Prechter Jr., Charles J. Collins (Prefácio por)
Análise técnica do livro de análise:
Um excelente trabalho analítico sobre o princípio de Elliott Wave que propõe que os movimentos do mercado de ações possam ser estudados com a ajuda de padrões que se unam para representar movimentos maiores em ondas. Este trabalho descreve como uma compreensão da teoria das ondas de Elliott pode ajudar a desvendar os mistérios dos movimentos do mercado de ações aparentemente aleatórios e pode ser usada para prever futuras tendências do mercado com precisão. Os autores afirmaram que o princípio científico subjacente por trás desse sistema pode ser encontrado no trabalho na natureza, arte e matemática, bem como no corpo humano e continuar analisando altos e baixos históricos com a ajuda desse sistema. Um trabalho quase acadêmico com aplicações práticas em finanças e estudo do comportamento do mercado de ações.
Melhor para viagem deste livro.
Introduz a teoria das ondas Elliott para estudar os movimentos do mercado de ações e fazer movimentos inteligentes de acordo com os padrões emergentes. Em um nível realista, os analistas técnicos empregaram esse método, juntamente com outras ferramentas técnicas, e seria melhor não confiar isoladamente ao fazer escolhas de investimento. Nenhuma das leituras mais fáceis para até mesmo um comerciante, mas vale o tempo gasto se desejar aprender os padrões inerentes ao comportamento do mercado de ações. Obtenha aqui & gt; & gt;
# 10 & # 8211; Análise Técnica de Tendências de Estoque.
por Robert D. Edwards, John Magee.
Revisão do livro:
Uma obra-prima sobre análise técnica que é nada menos do que uma exposição detalhada na análise de padrões gráficos, juntamente com uma discussão detalhada sobre a evolução da teoria do Dow e como ela pode ser substituída por uma alternativa viável. Originalmente publicado em 1948, este trabalho continua sendo um recurso importante para os cartistas, com foco em gráficos de barras verticais e enfatizando sua utilidade para análise de mercado. A última edição do trabalho inclui uma grande quantidade de informações atualizadas sobre o assunto, incluindo uma versão expandida da teoria pragmática do portfólio e do Modelo de portfólio de alavancagem, entre outros conceitos. Em suma, um verdadeiro clássico para analistas técnicos e chartists.
Melhor para viagem deste livro.
O foco especial em gráficos de barras verticais e como um chartist pode utilizá-los para sua vantagem no comércio diário. Contém informações extensas sobre a análise do padrão de gráfico, tornando-se um excelente trabalho de referência para os pioneiros novatos e experientes. Atualizado com as últimas teorias, ferramentas e técnicas para agregar maior relevância ao trabalho nos mercados atuais. Obtenha aqui & gt; & gt;
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Dheeraj Vaidya.
Trabalhou como JPMorgan Equity Analyst, ex-CLSA India Analyst; qualificação edu - engg (IIT Delhi), MBA (IIML); Este é o meu blog pessoal que visa ajudar estudantes e profissionais a se tornar incríveis na Análise Financeira. Aqui, compartilho segredos sobre as melhores maneiras de analisar Stocks, IPOs vibrantes, M e A, Private Equity, Startups, Valuações e Empreendedorismo.
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